複数ベンダーの年次サイバーセキュリティ報告書を探して取得し、脅威やランサムウェア、侵害統計の傾向を出典付きで比較・分析します。
- 脅威レポートをカテゴリ別に探したいとき
- 特定ベンダーの報告書を取得したいとき
- ランサムウェア動向を複数社で比較したいとき
ファイルやコードベースの目的と依存関係を調べ、重複や不要な要素を根拠付きで整理し、動作確認を通じて安全に簡潔化するスキルです。
Research-first simplification of any file, skill, tool, subsystem or codebase against its ideal state: reads its ISA or derives its purpose, maps every dependent (callers, imports, references, hooks, settings, docs, tests), classifies each element with evidence as load-bearing, duplicate, dead, cruft or over-abstracted, then proposes and applies cuts that keep every behaviour a dependent relies on, proven by before-and-after parity checks. USE WHEN simplify, simplify this, simplify this system, remove cruft, remove duplication, dedupe, dead code, clean this up, this has gotten bloated, too complicated, reduce complexity, consolidate, strip this down without breaking it, what can we delete. NOT FOR always-on context files (Trim), cleanup of just the current diff (/simplify), harmony across many systems (Unify), auditing prompt rules for over-prompting (BitterLessonEngineering), bug hunting (/code-review).
実行スコア 未検証
インストール方法を見るファイル、スキル、ツール、サブシステム、リポジトリを対象に、まず目的や理想状態を確認し、呼び出し元、import、設定、ドキュメント、テストなどの依存関係を調べます。各要素を根拠とともに、必要なもの、重複、未使用、不要な蓄積、過剰な抽象化に分類します。その調査記録をもとに削減案を提示し、承認された変更だけを適用します。変更前後で基準となるチェックを実行し、依存先が利用する動作を保てているか確かめます。調査だけ、案の提示、適用の各段階で進められます。
長く使って複雑になったコードやツールを整理したいとき、何を削除できるか判断したいときに向いています。見た目だけで不要と決めず、参照箇所や動作確認を手がかりに整理したい場合にも使えます。
変更の適用には提案内容への承認が必要です。調査・提案・適用の記録は対象の近くにある LIFEOS/MEMORY/WORK/{slug}/simplify/ に保存されます。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
SKILL.md の記述から、注意が要る操作と導入の前提を AI が確認しました。点数は実際に動かした結果(実行検証)だけで付けています。
点数には入れていません。 2026年10月28日 時点で AI(OpenAI Codex)が判定しました。目安なので、入れる前に原文も確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Simplify makes a target smaller and clearer without breaking anything that depends on it. A target can be a file, a skill, a tool, a subsystem or a whole repo. The work comes in three intents, each building on the record from the one before: Survey maps the target read-only, Propose ranks the cuts and holds them for a yes, and Apply lands the approved cuts with proven parity. The central rule: a cut never drops a behaviour that a dependent or ISA criterion relies on, and anything the evidence cannot explain stays. Records sit next to the target's ISA when there is one.
LIFEOS/MEMORY/WORK/{slug}/simplify/, so the next stage builds on evidence rather than on memory.| Intent | Trigger | File |
|---|---|---|
| Survey | "simplify X", "what can we delete", "map this before we cut", "is this dead" | Intents/Survey.md |
| Propose | "what would you cut", "propose the simplifications", follows Survey in the same run | Intents/Propose.md |
| Apply | "apply them", "y" or approved row numbers after a proposal | Intents/Apply.md |
A bare "simplify X" runs Survey and then Propose, and stops at the proposal. A Survey-only request, which is how a read-only analysis calls this skill, stops at the survey.
None. This skill reads no config and needs no account or key. Each stage writes its record under LIFEOS/MEMORY/WORK/{slug}/simplify/ next to the target's ISA, if it has one; nothing else is created.
settings.json, launchd plists, workflow YAML, skill routing tables, spawned commands and dynamic imports. ReferenceCheck.ts --shipped-paths exists because plain path scans missed spawn and dynamic-import specifiers.Example 1: Simplify a tool
User: "simplify LIFEOS/TOOLS/ReferenceCheck.ts"
→ Survey intent, then Propose
→ Purpose from its header and DocCheck lineage, every caller, findings per function, test baseline
→ A ranked table of cuts, each with its parity check, held for y
Example 2: Land the approved cuts
User: "y, but skip 4"
→ Apply intent
→ Rows 1–3 and 5 land as separate commits, tests show the same pass count before and after, and the measured reduction sits beside the estimate
Example 3: An always-on context file
User: "simplify CLAUDE.md"
→ Routed to Trim, which owns always-on context files and their directive-coverage gate
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