本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開

create-skill

新しいライブラリ/フレームワークの参照スキルを skills/<library>/ に新規作成するワークフロー。公式ドキュメント調査から SKILL.md 作成・検証・CLAUDE.md 反映までを Agent 委譲で進める。「スキルを追加して」「<library> のリファレンスを作って」などで使用。

インストール方法を見る

含まれるファイル(1)

  • SKILL.md10.4 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。

create-skill

skills/<library>/ に新しいライブラリ/フレームワークの参照スキルを作成するオーケストレーションスキル。

使い方

/create-skill zod https://zod.dev    # library と base_url を指定
/create-skill hono                   # base_url 省略時は調査で特定する
引数必須説明
library必須追加するライブラリ/フレームワークの名前(例: zod, hono)
base_url任意公式ドキュメントのベース URL。省略時は Step 1〜2 で特定する

main(このスキル自身)は計画・委譲・統合・報告に徹し、ドキュメントの読み込みや references の執筆は専門 Agent に委譲する(.claude/rules/delegation.md 準拠)。

base_url の確定: 引数で渡されなかった場合、Step 1 の skill-coverage-analyzer に公式ドキュメントの正規 URL を報告させる(不明なら Step 3 冒頭の reference-researcher mode=survey で WebSearch により特定する)。確定した URL は Step 2 の計画に記録し、以降の Step 3・Step 4 の全 Agent にはこの確定済み base_url を渡す(各 Agent が個別に URL を再探索しないようにする)。

フロー

Step 1: スキルの要否を確認する

**skill-coverage-analyzer(subagent_type: skill-coverage-analyzer、model: opus)**に委譲し、以下を確認させる。渡すパラメータ: target(= 引数の <library>)、base_url(引数で渡された場合のみ)。

  • 既存スキルと重複していないか
  • ドキュメントの規模・構造から scope 候補(例: core, plugins, cli)を列挙
  • base_url が未指定の場合は公式ドキュメントの正規 URL を併せて報告させる

スキルが不要と判断された場合はユーザーに確認を取り、中断するかどうかを決める。

Step 2: 実装計画を作成する

create-plan スキルを呼び出し、_/local-plans/<library>-skill.md に計画を作成する。

計画には以下を含める。

  • スキルの概要と対象ドキュメント URL
  • scope の分割方針と各 scope の担当カテゴリ一覧
  • references ディレクトリ構造(ツリー形式)
  • 実装ステップと完了条件
  • 検証方法

Step 1 で scope が確定しなかった場合は、計画の scope 分割を暫定とし、Step 3 冒頭の mode=survey 調査結果で確定してから計画に反映する(survey 後に scope 分割方針を更新する)。

Step 3: references を並列生成する

Step 1・Step 2 で確定した scope 分割に従い、各 scope に対して reference-researcher(subagent_type: reference-researcher、model: sonnet)を並列起動し、対象カテゴリの references(個別ページ .md)と README.md インデックスを生成させる。各 reference-researcher が自身で公式ドキュメントのナビゲーションを取得してページ一覧を確定する(main は公式ドキュメントを読まない)。

scope が未確定の場合は、先に reference-researcher を mode=survey で1つ起動してサイト構造の調査だけを行わせる(survey モードはファイルを書き出さずカテゴリ候補のみ報告する。この起動では scope・output_dir を渡さない)。その結果(カテゴリ一覧)をもとに scope を分割してから、各 scope を mode=full(既定)で並列起動する。カテゴリ数が多い場合は 1 Agent = 1 カテゴリを目安に分割する。

各 Agent に渡すパラメータ:

パラメータ内容
libraryライブラリ名
base_urlStep 1〜2 で確定した公式ドキュメントの URL(省略時に特定したものを含む)
scope担当スコープ。原則 1 Agent = 1 カテゴリ。複数カテゴリをまとめる場合のみカンマ区切りで指定する
output_dir単一カテゴリなら skills/<library>/references/<category>/。複数カテゴリ(カンマ区切り scope)の場合は skills/<library>/references/(ルート)を渡し、Agent 側がカテゴリ別サブディレクトリを作成する
modefull(既定)。scope 未確定時の事前調査だけは survey で起動する

Step 4: samples と scripts を並列生成する

references の生成と並行、または完了後に以下を並列起動する。

  • sample-curator(subagent_type: sample-curator、model: sonnet) — skills/<library>/samples/ に典型ユースケースの実例を生成させる。渡すパラメータ: library, skill_dir(skills/<library>/), base_url(Step 1〜2 で確定したもの)
  • script-collector(subagent_type: script-collector、model: sonnet) — skills/<library>/scripts/ にコピペ可能なコマンド集を生成させる。渡すパラメータ: library, skill_dir(skills/<library>/), base_url(Step 1〜2 で確定したもの)

ライブラリの性質上 samples または scripts が不要と判断される場合(例: ガイドライン型スキル)はスキップしてよい。

Step 5: SKILL.md を作成する

Step 3(references)と Step 4 で実際に起動した Agent(samples / scripts)の完了を確認後、**skill-author(subagent_type: skill-author、model: sonnet)**に委譲して skills/<library>/SKILL.md を作成させる。Step 4 で samples / scripts を不要と判断してスキップした場合は、その分の完了を待たずに Step 3 の完了のみで先へ進む(起動していない Agent の完了は待たない)。samples / scripts を先に確定させることで、SKILL.md のツリー・マッピング表に確実に反映される。

渡すパラメータ:

パラメータ内容
libraryライブラリ名
skill_dirskills/<library>/
user-invocable配布スキルは通常 false(skill-anatomy 準拠)

skill-author が生成する内容:

  • YAML frontmatter(name / description / user-invocable)
  • ディレクトリツリー
  • 探索手順
  • タスク→カテゴリ→README マッピングテーブル

skill-author は自身で description を最適化せず、最適化が必要なら main へ「委譲提案」を返す。その提案があった場合、または後続 Step 6 の reference-linter が description の不備を指摘した場合に、main が description-optimizer(subagent_type: description-optimizer、model: sonnet)へ委譲する(渡すパラメータ: skill_dir=skills/<library>/)。

Step 6: 品質を検証する

以下の Agent を起動して品質を検証する。いずれにも検証対象を限定する skill_dir(skills/<library>/)を渡す(未指定だと linter が skills/ 全体を走査し、validator の対象ディレクトリが不定になる)。

  • reference-linter(subagent_type: reference-linter、model: haiku) — references 本文・samples/scripts 本文・各 README 索引・SKILL.md frontmatter のフォーマット準拠を確認させる(渡すパラメータ: skill_dir)
  • skill-structure-validator(subagent_type: skill-structure-validator、model: haiku) — SKILL.md とディレクトリ構造が skill-anatomy 準拠かを確認させる(渡すパラメータ: skill_dir)

指摘事項は内容に応じて該当 Agent に差し戻し、修正後に再検証する。

  • references 本文の不備 → reference-researcher
  • samples 本文の不備 → sample-curator
  • scripts 本文の不備 → script-collector
  • 各カテゴリ README.md 索引の不備 → readme-indexer
  • SKILL.md の description(ヒット率・長さ・YAML の # 起因の不備)→ description-optimizer
  • SKILL.md のツリー・マッピング表・description 以外の frontmatter の不備 → skill-author

Step 7: CLAUDE.md を更新する

update-docs スキルを呼び出し、CLAUDE.md の「Current Skills」一覧とリポジトリ構造ツリーに新スキルを反映する。

Step 8: コミットする(任意)

ユーザーからコミットの指示があれば create-commit スキルでコミットを作成する。

検証

  • ls skills/<library>/SKILL.md でファイルが存在することを確認する
  • head -10 skills/<library>/SKILL.md で frontmatter(name / description / user-invocable)が正しく記述されていることを確認する
  • ls skills/<library>/references/ 配下に各カテゴリの references と README.md が存在することを確認する
  • samples / scripts を生成した場合は ls skills/<library>/samples/ ls skills/<library>/scripts/ の存在を、スキップした場合は SKILL.md のツリー・マッピング表に当該行が含まれていないことを確認する
  • reference-linter と skill-structure-validator の検証が PASS していることを確認する
  • CLAUDE.md の「Current Skills」一覧に <library> が追加されていることを確認する

注意事項

  • .claude/ 配下を編集する場合は .claude/rules/dotclaude-via-temp.md に従い _/dotclaude/ 経由で行う
  • references の本文はドキュメント原文の言語(通常英語)で記述する
  • description と SKILL.md 内の日本語説明文は .claude/rules/description-style.md および .claude/rules/japanese-style.md に準拠する
  • main 自身は公式ドキュメントを直接読み込まず、必ず専門 Agent に委譲する

関連

Agents: reference-researcher, sample-curator, script-collector, skill-author, description-optimizer, reference-linter, skill-structure-validator, skill-coverage-analyzer

Rules: delegation, skill-anatomy, reference-template, description-style

Skills: create-plan, update-docs, create-commit

レビュー

まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。

同じリポジトリのスキル

概要と使いどころ

amd-rocm

無料日本語概要

AMD ROCm / HIP GPU コンピューティングリファレンス。 hipMalloc, hipLaunchKernelGGL, HIP Graph, HIPRTC, hipify, rocBLAS, MIOpen, RCCL, rocprofv3, amd-smi, rocminfo, CDNA1-4 / RDNA1-4, MI300 / MI350, gfx942, Matrix Core, wave32/64。

Fandhe-AI/agent-reference-skills42026年10月11日 更新

android-architecture

無料日本語概要

Android アプリ開発 (Kotlin) の推奨アーキテクチャリファレンス。 Jetpack, androidx, UI layer, Domain layer, Data layer, state holder, UDF, SSOT, オフラインファースト, モジュール化, ViewModel, viewModelScope, SavedStateHandle, Lifecycle, repeatOnLifecycle, collectAsStateWithLifecycle, LiveData, Hilt による DI, Paging 3 によるページング処理。

Fandhe-AI/agent-reference-skills42026年10月11日 更新

android-background-work

無料日本語概要

Android アプリ開発 (Kotlin) のバックグラウンド・非同期処理リファレンス。 Jetpack androidx WorkManager: Worker, CoroutineWorker, WorkRequest, Constraints, WorkInfo, WorkContinuation, expedited work, テスト。 Service: フォアグラウンドサービス, バウンドサービス, AIDL, Messenger。 AlarmManager, PendingIntent, BroadcastReceiver, JobScheduler, Doze。 Kotlin コルーチン, Flow, StateFlow, SharedFlow, Channel。

Fandhe-AI/agent-reference-skills42026年10月11日 更新

android-build-gradle

無料日本語概要

Android アプリ開発 (Kotlin) の Gradle ビルドシステムリファレンス。 Android Gradle Plugin (AGP), Kotlin DSL (build.gradle.kts), version catalog, KSP, R8/ProGuard, App Bundle, baseline profile。

Fandhe-AI/agent-reference-skills42026年10月11日 更新

android-compose-components

無料日本語概要

Android Jetpack Compose (Kotlin) の androidx Material3 コンポーネントリファレンス。 Button, IconButton, FloatingActionButton, Checkbox, Switch, Slider, TextField, SearchBar, DropdownMenu, Chip, DatePicker, TimePicker, Card, Scaffold, Dialog, BottomSheet, TopAppBar, NavigationBar, NavigationRail, Tab, Snackbar, ProgressIndicator, Badge, Icon, MaterialTheme, ColorScheme, Typography, Shapes。

Fandhe-AI/agent-reference-skills42026年10月11日 更新

Android Jetpack Compose (Kotlin) のアニメーション・描画リファレンス。 androidx.compose.animation / graphics API。 AnimatedVisibility, AnimatedContent, animate*AsState, Animatable, AnimationSpec, Canvas, DrawScope, Brush, Path, Color, Image。

Fandhe-AI/agent-reference-skills42026年10月11日 更新

Fandhe-AI のスキルをすべて見る

このスキルの問題を報告する