スキル自動化クイックスタート
このGitHub向けメンテナーガイドでは、以前メインREADMEに記載されていた 2つのリポジトリ自動化パイプラインを説明します。初心者向けトレード導線や ドキュメントサイトのナビゲーションには含まれません。
以下のコマンドはすべてリポジトリルートから実行します。環境構築、drift gate、 復旧手順、定期jobのトラブルシューティングは maintenance runbookを参照してください。
安全性と副作用
--dry-runはbranchやPRの作成を抑止しますが、filesystemをread-onlyには
しません。現行実装の境界は次のとおりです。
| モード | 読み取り | ローカル書き込み | Claude CLI | Git / GitHub書き込み |
|---|---|---|---|---|
| 自己改善dry-run | skill、リポジトリmetadata、既存state | lock/log、auto-review成果物、日次summary、.skill_improvement_state.json |
なし | なし |
| 自己改善通常実行 | skill、リポジトリmetadata、既存state | review成果物、log、summary、state、必要な場合は選定skill | Claude CLIが利用可能なら通常実行ごとに選定skillをreviewし、auto scoreが閾値未満の場合だけ編集 | git pull --ff-onlyを実行。branch、commit、push、PR作成を行う場合があり、PRがmergedまたはclosedのlocal automation branchを削除 |
| 自動生成daily dry-run | 既存idea backlog | lock/log、日次summary、.skill_generation_state.json |
なし | なし。backlog statusも変更しない |
| 自動生成weekly dry-run | ~/.claude/projects/以下のallowlist対象session log |
raw_candidates.yaml、lock/log、週次summary、.skill_generation_state.json |
なし | なし。backlogも更新しない |
| 自動生成weekly通常実行 | allowlist対象session logと既存backlog | raw candidate、backlog、log、summary、state | session由来signalと長さ・件数を制限したuser-message sampleをabstraction promptへ渡す場合あり。その結果生成されたcandidate descriptionをscoring promptへ渡す。生のsession-log file自体は直接送信しない | なし |
| 自動生成daily通常実行 | 既存idea backlogとリポジトリfile | skills/<name>/、生成された英日skill docsとindex/catalog、必要な場合のpyproject.toml、report、backlog、log、summary、state |
選定skillをdesign・review | git pull --ff-onlyを実行。同名のstale local branchを削除した後、branch、commit、push、PR作成を行う場合があり、PRがmergedまたはclosedのlocal automation branchも削除 |
この表はPython orchestratorを直接実行した場合を説明しています。自己改善のlaunchd
wrapperは専用checkoutを管理し、fetch、checkout -B main origin/main、
reset --hard origin/main、clean -fdを実行します。有効化前に
専用checkoutの説明を確認してください。
自動生成daily通常実行はskill-packages/<name>.skillを生成・更新しません。
review後に別途packageを生成します。
python3 scripts/package_skills.py --skill <name>
weekly通常実行の前に入力内容を確認してください。入力元fileはローカルですが、
claude -pを呼ぶabstraction・scoring段階はローカル処理だけでは完結しません。
スキル自己改善ループ
このセクションはコントリビューター向けです。初めて使う人は読み飛ばして、 READMEのCore + Satellite導線から始めてください。
スキル品質を継続的にレビュー・改善する自動パイプラインです。毎日のlaunchd
jobが1つのスキルを選択し、デュアルアクシスレビュアーでスコアリングし、
スコアが90/100未満の場合はclaude -pで改善を適用してPRを作成します。
仕組み
- ラウンドロビン選択 — レビュアー自身を除く全スキルを順番に巡回。状態は
logs/.skill_improvement_state.jsonに永続化。 - オートスコアリング —
run_dual_axis_review.pyを実行して決定論的スコア（0-100）を取得。 - 改善ゲート —
auto_review.score < 90の場合、Claude CLIがSKILL.mdとリファレンスを修正。 - 品質ゲート — 改善後に再スコアリング（テスト有効）。スコアが改善されなかった場合はロールバック。
- PR作成 — 変更をフィーチャーブランチにコミットし、人間レビュー用にGitHub PRを作成。
- 日次サマリー — 結果を
reports/skill-improvement-log/YYYY-MM-DD_summary.mdに出力。
手動実行
# ドライラン: 改善やPR作成なしでスコアリングのみ
python3 scripts/run_skill_improvement_loop.py --dry-run
# フルラン: スコアリング、必要に応じて改善、PR作成
python3 scripts/run_skill_improvement_loop.py
以前のREADMEには次のコマンドも記載されていました。
python3 scripts/run_skill_improvement_loop.py --dry-run --all
現行のオーケストレーションCLIは--allを受け付けません。全skillを変更せずに
reviewする場合は、レビュアーを直接実行します。
uv run skills/dual-axis-skill-reviewer/scripts/run_dual_axis_review.py \
--project-root . --all --output-dir reports/
launchd設定 (macOS)
毎日05:00にmacOS launchdで自動実行します。
# エージェントをインストール
cp launchd/com.trade-analysis.skill-improvement.plist ~/Library/LaunchAgents/
launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.trade-analysis.skill-improvement.plist
# 確認
launchctl list | grep skill-improvement
# 手動トリガー
launchctl start com.trade-analysis.skill-improvement
主要ファイル
| ファイル | 用途 |
|---|---|
scripts/run_skill_improvement_loop.py |
オーケストレーションスクリプト（選択、スコアリング、改善、PR） |
scripts/run_skill_improvement.sh |
launchd用シェルラッパー |
launchd/com.trade-analysis.skill-improvement.plist |
macOS launchdエージェント設定 |
skills/dual-axis-skill-reviewer/ |
レビュアースキル（スコアリングエンジン） |
logs/.skill_improvement_state.json |
ラウンドロビン状態と履歴 |
reports/skill-improvement-log/ |
日次サマリーレポート |
スキル自動生成パイプライン
このセクションはコントリビューター向けです。トレード運用に必須のworkflowではなく、 リポジトリ保守用の自動化です。
セッションログからスキルアイデアをマイニング（週次）し、設計・レビュー・PR作成 （日次）を自動実行するパイプラインです。自己改善ループと連携してスキルカタログを 継続的に拡張します。
仕組み
- 週次マイニング — Claude Codeセッションログをスキャンし、スキル化できる繰り返しパターンを検出。各アイデアを新規性・実現可能性・トレーディング価値でスコアリング。
- バックログスコアリング — ランク付けされたアイデアを
logs/.skill_generation_backlog.yamlにステータス追跡付きで保存（pending、in_progress、completed、design_failed、review_failed、pr_failed）。 - 日次選択 — 最高スコアの
pendingアイデアを選択。design_failed/pr_failedは1回リトライ（review_failedはコンテンツ品質の問題を示すため最終判定）。 - 設計＆レビュー — スキルデザイナーが完全なスキル（SKILL.md、リファレンス、スクリプト）を構築し、デュアルアクシスレビュアーがスコアリング。スコアが低い場合は
review_failed。 - PR作成 — 新スキルをフィーチャーブランチにコミットし、人間レビュー用にGitHub PRを作成。
手動実行
# 週次: セッションログからアイデアをマイニング・スコアリング
python3 scripts/run_skill_generation_pipeline.py --mode weekly --dry-run
# 日次: バックログの最高スコアアイデアからスキルを設計
python3 scripts/run_skill_generation_pipeline.py --mode daily --dry-run
# フルラン（ブランチ作成、スキル設計、PR作成）
python3 scripts/run_skill_generation_pipeline.py --mode daily
launchd設定 (macOS)
週次と日次の2つのlaunchdエージェントで自動実行します。
# エージェントをインストール
cp launchd/com.trade-analysis.skill-generation-weekly.plist ~/Library/LaunchAgents/
cp launchd/com.trade-analysis.skill-generation-daily.plist ~/Library/LaunchAgents/
launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.trade-analysis.skill-generation-weekly.plist
launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.trade-analysis.skill-generation-daily.plist
# 確認
launchctl list | grep skill-generation
# 手動トリガー
launchctl start com.trade-analysis.skill-generation-weekly
launchctl start com.trade-analysis.skill-generation-daily
主要ファイル
| ファイル | 用途 |
|---|---|
scripts/run_skill_generation_pipeline.py |
オーケストレーションスクリプト（マイニング、選択、設計、レビュー、PR） |
scripts/run_skill_generation.sh |
launchd用シェルラッパー |
launchd/com.trade-analysis.skill-generation-weekly.plist |
週次マイニングスケジュール（土曜06:00） |
launchd/com.trade-analysis.skill-generation-daily.plist |
日次生成スケジュール（07:00） |
skills/skill-idea-miner/ |
マイニング＆スコアリングスキル |
skills/skill-designer/ |
スキル設計プロンプトビルダー |
logs/.skill_generation_backlog.yaml |
ステータス追跡付きスコア済みアイデアバックログ |
logs/.skill_generation_state.json |
実行履歴と状態 |
reports/skill-generation-log/ |
日次生成サマリーレポート |