Convert Claude markdown subagent files to Codex CLI TOML format. Parses YAML frontmatter and body, applies model/permission/tool mappings, and outputs to agents/codex/<name>.toml.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
hodanov/my-pde32026年10月12日 更新
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skill-improve
蓄積された observations を分析し、SKILL.md への改善提案を生成する。Observe → Inspect → Amend → Evaluate ループの Inspect/Amend フェーズ。`--apply` フラグで承認後の適用も可能。
含まれるファイル（2）
- SKILL.md4.6 KB
- template.md1.3 KB
SKILL.md（原文）
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。
/skill-improve スキル
Goal
対象スキルの observations を分析し、SKILL.md の具体的な改善提案（amendment）を生成する。--apply 指定時はユーザー承認のうえ適用する。
Workflow
Step 1: 引数パース
$ARGUMENTS を以下のように解釈する:
- 第1引数: スキル名 または
all（全スキル横断分析） --applyフラグ: 提案を承認後に適用するかどうか（省略時は提案のみ）
引数なしの場合、observations を持つスキル一覧を表示し選択を促す。
Step 2: observations 読み込み
スキルは 3 つのルートに分かれている。次の順で <ルート>/<スキル名>/SKILL.md を探し、最初に見つかったルートを以降の基準にする。
ai-agents/skills/— 汎用スキル（どのリポジトリでも使う）ai-agents/personal/skills/— 個人・趣味用スキル.claude/skills/— my-pde 専用スキル（配布されない）
確定したルートの <スキル名>/observations/YYYY-MM-DD_NNN_obs.md を全て読み込む。
- observations がない場合、その旨を通知して終了
allの場合、3 ルートすべての*/observations/*_obs.mdを走査（amendments/は除外）
Step 3: パターン分析
以下の 4 観点で observations を分析する:
| 観点 | 分析内容 |
|---|---|
| 失敗頻度 | 直近 10 回中の failure / partial の割合 |
| 再発パターン | 同じ「問題」の繰り返し（類似キーワードの出現頻度） |
| コンテキスト依存 | 特定条件（言語、規模、リポ種別）での失敗集中 |
| フィードバック傾向 | 共通する不満や要望のキーワード |
Step 4: 前回 amendment の効果評価（Evaluate フェーズ）
Step 2 で確定したルートの <スキル名>/observations/amendments/ に過去の amendment がある場合:
- amendment 適用日をファイル名の
YYYY-MM-DD部分から特定（複数ある場合はファイル名の辞書順で最新を選択） - 適用前後の failure/partial 率を比較
- amendment 後に新たな失敗パターンが出現していないか確認
- 効果が見られない or 悪化している場合、ロールバックを提案
all モードでは各スキルの直近 amendment の効果のみをサマリ一覧表示する。個別スキルモードの場合のみ詳細評価を行う。
この評価結果を分析レポートの冒頭に記載する。
Step 5: 改善提案の生成
分析結果に基づき、ai-agents/skills/skill-improve/template.md のフォーマットで amendment proposal を生成する。
提案には以下を含める:
- SKILL.md の具体的な変更箇所（diff 形式推奨）
- 変更理由（どの observations がエビデンスか）
- 期待される効果
- リスク（副作用の可能性）
提案内容をユーザーに表示する。
Step 6: 適用（--apply フラグがある場合のみ）
- ユーザーに提案内容を表示し、明示的な承認 を求める
- 承認されたら SKILL.md を編集
- SKILL.md の
version:フィールドをインクリメント（なければmetadata配下にversion: 1を追加。metadataもない場合は追加する） - amendment 記録を
<Step 2 で確定したルート>/<スキル名>/observations/amendments/YYYY-MM-DD_NNN_amendment.mdに保存（NNN は同日の連番、001 から開始。既存ファイルと重複しないようインクリメントする） - 変更内容をユーザーに表示
承認されなかった場合は適用せず終了。
Notes
- 自動書き換えは絶対にしない。常にユーザー承認を経る
allモードは横断的な傾向を見るためのもの。個別スキルの改善提案は各スキルに対して個別に行う- observations が 5 件未満の場合、分析の信頼度が低い旨を注記する
- git 履歴が第一のバージョン管理。amendment 適用は専用コミットで記録することを推奨する
レビュー
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概要と使いどころ
Create or update a Markdown blog draft from recent work and export it with `YYYY-MM-DD_slug.md` naming. Output directory can be set via environment variable or CLI option; if missing, ask the user and pass it explicitly.
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hodanov/my-pde32026年10月12日 更新
1 つの作業ツリーに混ざった差分を、変更理由ごとの意味単位のコミットへ分割する。ユーザーが「コミットを分割して」「意味単位で分けて」「commit-split」等を求めたとき、または機能追加・付随リファクタ・設定/ドキュメント修正が 1 コミットに混在していると気づいたときに使用する。分割案を提示して承認を得てからステージし、コミットごとに単独で成立することを確認する。メッセージ規約・push・PR の作成は commit-and-draft-pr へ委譲する。
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gitleaks + pre-commit を使ってローカルコミット時のクレデンシャル混入を機械的にブロックする。「クレデンシャル漏洩防止」「シークレット混入対策」「gitleaks」「pre-commit シークレット」「credential leak prevention」に言及した場合に使用する。
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