extract

extract skill の概要

extract ができること

extract は、繰り返し発生する修正、ワークフロー、デバッグ手順、苦労して得たプロジェクト上の学びを、再利用可能な Claude skill にまとめるための Skill Authoring ユーティリティです。役に立つ知見をチャット履歴やメモリの中に埋もれさせるのではなく、明確なトリガー、適用範囲、手順、例、必要に応じた補助ファイルを備えたポータブルな SKILL.md としてパッケージ化できるようにします。

extract に向いているケース

extract は、すでに一度か二度解決したことがあり、その解決策を後からエージェントに安定して再利用させたい場合に適しています。特に、エンジニアリングチーム、自己改善型のエージェント運用、プロジェクトで繰り返し使う規約、デバッグ手順、移行ステップ、特定ツール向けの作業手順を管理する開発者に有用です。曖昧なアイデアからまったく新しい skill を作り出すためのものではありません。根拠のあるパターンがすでに存在している場合に最も力を発揮します。

この extract skill が役立つ理由

extract の強みは判断ロジックにあります。その学びが繰り返し発生するものか、見落としやすいものか、広く適用できるものか、忘れやすい程度に複雑か、またはユーザーが明示的に求めているものかを確認します。これにより、あらゆるメモを skill 化してしまうのを防げます。また、書き始める前に Claude の自動メモリを確認する流れも含まれているため、汎用的なプロンプトテンプレートではなく、実際の過去の解決例に基づいた skill を作りやすくなっています。

インストール前に知っておくこと

このリポジトリパスには単一の SKILL.md のみが含まれており、同梱のスクリプト、参照資料、補助アセットはありません。そのため extract のインストールは軽量ですが、検証ツール付きの自動生成器ではなく、プロンプト主導のオーサリングワークフローを想定する必要があります。lint、公開自動化、複数ファイルの雛形生成が必要な場合は、skill の外側に自分で追加することになります。

extract skill の使い方

extract のインストールとリポジトリ確認手順

次のコマンドでインストールします。

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill extract

インストール後は、まず SKILL.md を読んでください。これは主要な実装ファイルであり、コマンドパターン、抽出基準、オーサリングワークフローが含まれています。現在の skill パスには references/、resources/、rules/、scripts/ フォルダはないため、隠れたツール群を探す必要はありません。重要なセットアップは、抽出したいパターンを含むプロジェクトコンテキストやメモリエントリに、エージェントがアクセスできるようにしておくことです。

実際に extract を呼び出す

想定されるコマンドスタイルは次のとおりです。

/si:extract <pattern description>
/si:extract <pattern> --name docker-m1-fixes
/si:extract <pattern> --output ./skills/
/si:extract <pattern> --dry-run

対話的に抽出したい場合は /si:extract を使います。skill 名がすでに明確な場合は --name、プロジェクトが独自のフォルダに skills を保存している場合は --output、ファイルを作成する前に提案された構成を確認したい場合は --dry-run を追加します。

粗いアイデアを強い extract プロンプトにする

弱いプロンプトの例です。

/si:extract make a skill for Docker problems

より良いプロンプトは次のようになります。

/si:extract We repeatedly fix Docker build failures on Apple Silicon by pinning platform, rebuilding base images, clearing stale buildx cache, and checking native dependency images. This came up in two Node projects and one Python service. Create a reusable troubleshooting skill with decision steps and examples. --name docker-apple-silicon-debugging --dry-run

後者は、繰り返し発生していること、文脈、プラットフォーム、解決策の形、作りたい成果物を extract に伝えています。これにより、広すぎる Docker の解説ページではなく、正しい条件で発動する skill をエージェントが書きやすくなります。

おすすめの extract 利用フロー

まず、解決済みの問題、発生した場所、症状、実際の修正内容、そしてその解決がなぜ見落としやすかったのかを説明します。利用可能であれば、skill にメモリを確認させるか、メモリを根拠に推論させます。次に、出力を受け入れる前に提案された適用範囲を確認します。良い extracted skill には、狭いトリガー、再現可能な手順、既知の制約、将来の依頼に近い例が含まれます。最初のドラフトが広すぎる場合は、より小さな skills に分割するか、再利用可能な部分だけに絞るようエージェントに依頼してください。

extract skill FAQ

extract は Skill Authoring 初心者にも向いていますか？

はい。パッケージ化したい具体的なパターンがすでにあるなら向いています。extract skill は、何を skill にする価値があるかを判断する基準と、SKILL.md に落とし込むためのワークフローを提供するため、初心者にも扱いやすいです。ただし、初心者は単発の修正を早すぎる段階で抽出しないようにしてください。その解決策が再発しそうな場合、または詳細を忘れると時間を失うほど複雑な場合まで待つのが安全です。

extract は通常のプロンプトと何が違いますか？

通常のプロンプトでも Claude に「skill を書いて」と依頼することはできます。一方で extract は、パターンを特定し、裏付けとなるメモリを確認し、範囲を決め、再利用可能な skill コンテンツを作るという、繰り返し使えるオーサリング手順をエージェントに与えます。価値は一貫性にあります。単にドキュメントを生成するのではなく、将来のエージェントが明確な説明から起動できる、インストール可能な振る舞いのパッケージを作ることが目的です。

extract を使わないほうがよい場面は？

プロジェクト固有の秘密情報、一時的な回避策、未検証の仮説、再利用可能なロジックを持たず単一の非公開コードベースに依存する手順には extract を使わないでください。また、短い README メモ、shell alias、テスト、スクリプトのほうが適切な場合も避けるべきです。skill が最も役立つのは、決定的なコマンドで解決できる問題ではなく、エージェントによる手順判断が必要な場合です。

extract は完全な複数ファイル構成の skill パッケージを作れますか？

必要に応じて SKILL.md、例、参照ドキュメントを含むスタンドアロン skill の作成を案内できます。ただし、現在のリポジトリ上で確認できるのはコアの skill ファイルのみです。extract は完全な scaffolding フレームワークではなく、オーサリングワークフローとして扱ってください。組織で必須のメタデータ、テスト、公開手順がある場合は、それらの要件をプロンプトに含めます。

extract skill を改善する方法

extract には結論だけでなく根拠を渡す

extract skill は、元の失敗モード、試したが失敗した方法、最終的な修正、再発の根拠が入力に含まれているほど良くなります。たとえば「OAuth redirects broke behind a proxy した後、3 つの repo でこれを解決した」は、「OAuth proxy skill を作って」よりも有用です。根拠があることで、エージェントはトリガー条件、注意点、再利用可能なガイダンスとローカルな実装詳細の境界を判断しやすくなります。

skill を受け入れる前に範囲を制御する

最もよくある失敗は、抽出された skill の範囲が広すぎることです。たとえば「Kubernetes debugging」「frontend performance」「API design」のようなものです。将来どの具体的な瞬間にその skill が発動すべきかを extract に名付けさせてください。良い範囲は、「debug pnpm workspace dependency resolution after package moves」や「migrate GitHub Actions from Node 16 to Node 20」のように聞こえます。範囲が狭いほど、将来の呼び出しは信頼しやすくなります。

例と反例で出力を改善する

少なくとも 1 つの現実的な使用例と、1 つの「この場合は使わない」ケースを求めてください。例はエージェントに skill の適用方法を教え、反例は誤った発動を防ぎます。これは共有 skill ライブラリで extract を使う場合に特に重要です。曖昧な skill はノイズを生み、より具体的な skill と競合してしまいます。

最初の extract ドラフト後に反復する

最初の出力後は、トリガーの明確さ、手順の順序、抜けている制約、ポータビリティの 4 点を確認します。ドラフトが現在のリポジトリ構成を前提にしている場合は、ポータブルな版にするよう依頼してください。検証が抜けている場合は、修正が効いたことを示すチェックを追加するよう依頼します。ブログ記事のように読める場合は、後でそのタスクを実行するエージェント向けの実務的な手順として extract に書き直させてください。