/ai-fluency-check と入力されたときだけ起動するAIフルーエンシー自己評価スキル。Anthropicの4D AI Fluency Framework（Delegation / Description / Discernment / Diligence）に基づく18項目のルーブリックを使い、対話的に自己評価する。
過去の評価記録と比較して成長を可視化し、研究根拠にもとづく改善アドバイスと参考文献を提供する。ユーザーが /ai-fluency-check と明示的に入力した場合のみ使用すること。自動起動・推測起動は一切しない。
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。
ユーザーが /ai-fluency-check と明示的に入力したときのみ起動する。自動起動・推測起動は一切しない。
このスキルは Anthropic が2026年2月に発表した AI Fluency Index の研究示唆に基づく自己評価ツール。以下の3点を重視している：
conversation_search ツールで "AI Fluency Score Record" を検索する。
以下の内容を表示してから質問セッションに入る：
🎯 AI フルーエンシー自己チェック
Anthropic の 4D AI Fluency Framework に基づく 18 項目で、
あなたの AI 活用スキルを自己評価します。
📋 評価軸（4D）
Delegation （委任） : AIに任せる範囲の判断 4問・最大12点
Description （記述） : AIへの伝え方 5問・最大15点
Discernment （識別） : 出力を吟味する力 5問・最大15点
Diligence （誠実） : 責任と継続的改善 4問・最大12点
⏱ 所要時間：7〜11 分
💡 各問「詳細を見る」ボタンで4段階の説明を確認できます
📚 研究根拠：Anthropic AI Fluency Index (2026)
前回データがある場合：「📅 前回（YYYY-MM-DD）の記録が見つかりました。今回と比較します。」を追加。
各問の手順：
ask_user_input で5択を提示（初回呼び出し）：
0: ほとんどできていない1: 時々できている2: 一貫してできている3: 高度にできていて他者にも教えられる詳細を見るask_user_input を 4択で再呼び出し（「詳細を見る」は含めない）：
0: ほとんどできていない1: 時々できている2: 一貫してできている3: 高度にできていて他者にも教えられる重要：2回目の ask_user_input に「詳細を見る」を含めない設計は、無限ループ防止と、詳細を読んだ後はスコアをつけるフェーズに進むという流れを明確にするため。
AIに任せる範囲を戦略的に判断する力。タスクをどう分解するか、どのモード（自動化／思考パートナー／エージェント）で関わるかを意図的に選ぶ次元。
| ID | 項目名 | 一行説明 |
|---|---|---|
| DG1 | タスクの切り分け判断 | 「人がやる部分」「AIに任せる部分」を意識的に切り分けているか |
| DG2 | AIの能力と限界の理解 | AIが得意なこと／苦手なことを踏まえて依頼内容を調整しているか |
| DG3 | 相互作用モードの意図的選択 | 「手早く自動化」「思考の壁打ち」「長期の代行」を使い分けているか |
| DG4 | 実行前のアプローチ相談 | 大きなタスクでは、いきなり実行させず先に「どう進めるか」を相談するか |
4問終了後：✅ Delegation（委任）：X / 12点 と小計表示してからブロック2へ。
目標・期待・条件を明確に言語化してAIの挙動と出力を導く力。AI Fluency Index で最も観察される次元。
| ID | 項目名 | 一行説明 |
|---|---|---|
| DS1 | 目的の明確化 | 依頼前に「何のために・何を達成したいか」を伝えているか |
| DS2 | 形式・構造の指定 | 表・箇条書き・コードなど、望む出力形式を具体的に指定しているか |
| DS3 | 良い例の提示 | 目指すトーン・品質の参考例を渡してガイドしているか |
| DS4 | 対象読者・文脈の共有 | 読み手・場面・前提制約をセットで伝えているか |
| DS5 | 協働スタイルの設定 | 「間違っていたら指摘して」「推論を先に説明して」など対話ルールを先に設定するか |
💡 DS5：レポートが特に推奨した行動。実行率30%だが対話全体の質を変える最大の伸びしろ。
5問終了後：✅ Description（記述）：X / 15点 と小計表示してからブロック3へ。
AIの出力・挙動・推論を批判的に評価する力。レポートが「アーティファクト作成時にすべての指標が低下する」と警告した注意すべき次元。
| ID | 項目名 | 一行説明 |
|---|---|---|
| DC1 | 反復と精緻化 | 初回回答を起点として、追質問・修正指示で磨き込んでいるか |
| DC2 | 推論の問い直し | 「なぜそう言える？」「根拠は？」を意図的に問うているか |
| DC3 | 文脈不足の特定 | AIの回答で「抜けている前提・欠けている視点」を能動的に指摘するか |
| DC4 | 重要事実の検証 | 重要情報を外部ソースや別経路でクロスチェックするか |
| DC5 | Polish への警戒 | 見た目が整ったアウトプット（コード・文書・アプリ）ほど疑って確認するか |
💡 DC1：研究で最も多く観察（85.7%）され、全指標と最強相関を示した中核行動。 💡 DC5：このレポートが新しく提示した「Polishの罠」概念。見た目の完成度と内容の正しさは別という注意喚起。
5問終了後：✅ Discernment（識別）：X / 15点 と小計表示してからブロック4へ。
AI活用に責任を持ち、透明性・倫理・継続学習を実践する力。レポートが「観察不能だが最も重要」と明言した次元。自己評価でしか測れない領域。
| ID | 項目名 | 一行説明 |
|---|---|---|
| DL1 | 透明性（利用開示） | AIがどこで関与したかを成果物や関係者に明示しているか |
| DL2 | 検証責任 | 公開・提出する前に、人間として最終確認・責任を引き受けているか |
| DL3 | 倫理・ポリシー遵守 | 著作権・プライバシー・組織ポリシーを踏まえてAIを使うか |
| DL4 | 継続的学習（Learning Curve） | 自分のAI使用を定期的に振り返り、使い方・モデル選択を改善しているか |
💡 DL4：Economic Index "Learning Curves" で示された、6ヶ月以上のユーザーの成功率が+5pp高いという事実に基づく。熟達は振り返りで積み上がる。
4問終了後：✅ Diligence（誠実）：X / 12点 と小計表示してから Step 3 へ。
markdownの表でスコアサマリーを表示する：
スコアサマリー表（前回比較付き）：
| 次元 | 今回 | 前回 | 差分 |
|---|---|---|---|
| Delegation（委任） | X/12 | X/12 | ▲X or ▽X |
| Description（記述） | X/15 | X/15 | ▲X or ▽X |
| Discernment（識別） | X/15 | X/15 | ▲X or ▽X |
| Diligence（誠実） | X/12 | X/12 | ▲X or ▽X |
| 合計 | X/54 | X/54 | ▲X or ▽X |
前回データがない場合は「前回」「差分」列を省略。
合計スコア（満点54）に応じたコメントを1〜2文で：
| 合計 | 評価レベル | コメント |
|---|---|---|
| 0〜18点 | 基礎固め段階 | AI活用の習慣づけ段階。まず日常的な使い方の型を整えていきましょう。 |
| 19〜35点 | 実践育成段階 | 実践的な活用が育ちつつある段階。意識的に取り組んでいる項目が見えています。 |
| 36〜44点 | 熟達段階 | 高度な活用ができている段階。次は他者への展開・チームへの貢献が視野に入ります。 |
| 45〜54点 | 指導者段階 | 各次元で高い実践力があり、他者にフルーエンシーを伝える立場。研究や教育への貢献も視野に。 |
最高スコアの次元（同点の場合は複数）について、「何ができているか」を具体的に1〜2文で記述。
スコアが低い項目（計3項目）について、それぞれ以下の形式で：
📌 [項目名]（現在 X/3 | 次元：◯◯◯）
課題：〜〜〜
次のアクション：〜〜〜（具体的に1つ）
優先改善項目3つは、以下の優先順位で選ぶ：
理由：次元バランスを優先する理由は、1つの次元に偏らないバランスのとれたフルーエンシー向上を促すため。全体の下位3つだけを機械的に選ぶと、同じ次元に改善項目が集中してしまう可能性があるため、このルールで補正する。
前回比較で、特に次元別の伸びを強調する。Economic Index "Learning Curves" の示唆通り、継続的な振り返りで成長が加速することを伝える。
📚 参考文献
【原典】
- Anthropic AI Fluency Index (2026)
https://www.anthropic.com/research/AI-fluency-index
- Anthropic Economic Index - Learning Curves (March 2026)
https://www.anthropic.com/research/economic-index-march-2026-report
【4D Framework】
- AI Fluency: Framework & Foundations (Anthropic Academy)
https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations
- Framework for AI Fluency by Rick Dakan & Joseph Feller
https://ringling.libguides.com/ai/framework
【解説記事】
- AI Fluency Index 解説（日本語）
https://jobirun.com/anthropic-ai-fluency-index-report-2026/
次回の conversation_search で確実に引っかかるよう、会話中に以下のブロックをそのまま出力する（フォーマットを崩さない）：
## AI Fluency Score Record
日付: YYYY-MM-DD
Delegation（委任）: X/12
Description（記述）: X/15
Discernment（識別）: X/15
Diligence（誠実）: X/12
合計: X/54
詳細スコア: DG1=X, DG2=X, DG3=X, DG4=X, DS1=X, DS2=X, DS3=X, DS4=X, DS5=X, DC1=X, DC2=X, DC3=X, DC4=X, DC5=X, DL1=X, DL2=X, DL3=X, DL4=X
「このブロックをメモしておくと、次回の /ai-fluency-check で自動的に成長比較ができます。」と一言添える。
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概要と使いどころ
/coach-me と入力されたときだけ起動する、Learning by Doing コーチングスキル。現在の会話を分析し、Anthropicの4D AIフルーエンシーフレームワーク（Delegation / Description / Discernment / Diligence）に基づいて「うまくできていた点」「改善できる点」「次回に使えるプロンプト例」をフィードバックする。オプションで /coach-me 詳細 または /coach-me --detail と入力すると次元ごとの深掘りフィードバックを提供。自動起動は一切しない。ユーザーが /coach-me と明示的に入力した場合のみ使用すること。
/context-builder と入力されたときだけ起動する、コンテキストドキュメント作成インタビュースキル。人・プロジェクト・プロダクトなどの対象について、1問ずつ掘り下げる対話を通じて情報を集め、今後 Claude との対話の冒頭に貼り付けるための context.md（自分についてなら aboutme.md）を作り上げる。/context-builder me（自分＝aboutme）/ project / product のように対象を指定できる。「aboutme を作りたい」「プロジェクトのコンテキストをまとめたい」「プロダクトの前提情報を用意したい」ときに使う。自動起動はせず、ユーザーが /context-builder と明示的に入力した場合のみ使用すること。
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