/skill-observe スキル

Goal

スキル使用後の結果を構造化された observation として記録し、将来の /skill-improve による分析・改善の材料を蓄積する。

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（例: review, commit-and-draft-pr, investigate）
• 第2引数: 結果（success / partial / failure）
• 第3引数以降: 問題やフィードバック（自由記述、省略可）

引数なしの場合は バッチモード に入る（Step 5 参照）。

スキル名のみで結果が省略されている場合、ユーザーに結果を尋ねる。

Step 2: スキル存在確認

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、最初に見つかったものを対象にする。

1. ai-agents/skills/ — 汎用スキル（どのリポジトリでも使う）
2. ai-agents/personal/skills/ — 個人・趣味用スキル
3. .claude/skills/ — my-pde 専用スキル（配布されない）

どのルートにも無ければ、ユーザーにスキル名が正しいか確認する。

Step 3: observation の構築

以下の 6 フィールドで observation エントリを構築する:

フィールド	取得元
タスク	会話コンテキストから推測、不明なら「（未記載）」
スキル	第1引数
結果	第2引数（success / partial / failure）
問題	第3引数以降。なければ「なし」
フィードバック	第3引数に含まれるユーザー所感。分離が難しければ問題と統合
コンテキスト	会話から判断できる詳細（リポジトリ、言語、規模など）

エントリのフォーマット:

---
skill: <スキル名>
date: YYYY-MM-DD
---

# Observation: <スキル名> — YYYY-MM-DD_NNN

- **タスク**: ...
- **スキル**: ...
- **結果**: success | partial | failure
- **問題**: ...
- **フィードバック**: ...
- **コンテキスト**: ...

Step 4: ファイルへの書き込み

保存先: <Step 2 で確定したルート>/<スキル名>/observations/YYYY-MM-DD_NNN_obs.md（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）

• ディレクトリが存在しなければ作成する
• 1 observation につき 1 ファイルを新規作成する（追記はしない）

書き込み完了後、記録内容をユーザーに表示して確認する。

Step 5: バッチモード（引数なしの場合）

引数なしで呼ばれた場合:

1. 現在の会話でスキルを使用した形跡を確認する（metadata.observe: false のスキルは除く）
2. 使用したスキルごとに結果を尋ねる
3. 各スキルについて Step 3-4 を実行する
4. 使用スキルが見つからない場合、手動入力を促す

Notes

• observation は Stop hook（ai-agents/hooks/skill-observe-nudge.sh）が自動記録する。リポジトリスキルを使ったセッション終了時に、Claude がその場の文脈から結果を判定して observation を書き出す。本スキルは手動・補足記録およびバッチモード（引数なし）用として残る
• SKILL.md の frontmatter に metadata.observe: false を持つスキルは、Stop hook の自動記録から除外される（skill-observe / skill-improve 自身もこれで除外している）。観測しなくてよい段階まで磨けたスキルに付け、再び観測したくなったらその行を消す。/skill-observe <スキル名> で名指しされた場合は明示リクエストなので、フラグがあっても記録する
• 保存先の起点は環境変数 SKILL_OBSERVE_HOME（my-pde のクローンパス。settings.json の env で ~/workspace/my-pde を設定。先頭の ~ は hook 側で $HOME に展開するので別 PC でも動く）で決まる。これによりどのリポジトリで作業していてもスキル使用が my-pde のクローンに集約される。SKILL_OBSERVE_HOME 未設定時は現在の git リポジトリ直下にフォールバックし、そこに ai-agents/skills が無ければ何もしない
• observation ファイルは git 追跡対象外（.gitignore の */observations/ 3 ルート分）。生の作業ログはリポ名・パス・インフラ情報を含みうるが、このリポは public のためコミットしない。追跡するのは SKILL.md までで、蓄積はローカル専用（クローンを作り直すと失われる）
• mise run claude-skills-copy は skill ディレクトリごと cp -R するため observations も配布先に入る。ただし hook の書き込み先は SKILL_OBSERVE_HOME（リポジトリ側）なので、配布先のコピーは読まれず古くなる。.claude/skills/ の my-pde 専用スキルはそもそも配布されない
• /skill-improve がこれらの observation を分析し、SKILL.md の改善提案を生成する
• 1 日に複数回同じスキルの observation を記録しても問題ない（連番で区別）
• observation は事実ベースで記録する。主観的評価は「フィードバック」フィールドに集約する