anti-distill
作成者 leilei926524-techanti-distill は、スキルファイル、作業ガイド、ペルソナ文書を分類し、コアとなるノウハウを取り除いたクリーンな版に書き換えるためのスキルです。Claude Code または OpenClaw に手動でインストールして使い、ファイル、フォルダ、または貼り付けた内容に対して `/anti-distill` で実行できます。
このスキルの評価は 68/100 です。実在し再利用できるワークフローとしてディレクトリ掲載は可能ですが、適合性や倫理面では見極めが必要です。リポジトリには、呼び出し可能な段階的プロセス、具体的なプロンプト資産、作例、インストール手順が揃っており、汎用プロンプトよりも手探りを減らして実行しやすい構成です。ただし導入すべきなのは、忠実なスキル作成ではなく、あくまで文書の「薄め化」を目的とする場合に限られます。
- 起動条件が明確です。SKILL.md に、明示的な呼び出しフレーズ、引数のヒント、対応する入力モード、使用可能なツールが記載されています。
- 運用面の中身がしっかりしています。classifier と diluter のプロンプトファイルで、作業文書・ペルソナ文書・一般文書それぞれに対する具体的な変換ルールが定義されています。
- 導入判断に役立つ材料があります。README、INSTALL.md、変換前後の例から、出力例、強度レベル、対応フォーマットを確認できます.
- ワークフローの分かりやすさは一部手動前提です。クリーニング強度をユーザーが選ぶ必要があり、抜粋範囲では完全な end-to-end の出力契約までは示されていません。
- 用途は限定的で、評価が分かれる可能性があります。このリポジトリは従業員向けスキルからコアノウハウを除去する目的に最適化されており、汎用的な知識整理ツールではありません。
anti-distill skill の概要
anti-distill skill ができること
anti-distill skill は、詳細な従業員向けスキルファイル、業務ガイド、ペルソナ文書を、「一見すると完成しているが、核となる知識は抜いてある」状態に書き換えるためのドキュメント再構成スキルです。単なる要約ツールではありません。何を安全に残せるか、何を薄めるべきか、何を削除すべきか、何をマスクすべきかを分類し、その判断に沿って書き換えるのが実務上の役割です。
anti-distill skill が向いている人
anti-distill は、すでに社内向けのスキル文書を整備していて、それを対外公開向けやレビュー共有向けに、より安全な形へ整えたい人に向いています。特に SKILL.md、work.md、persona.md、SOP、引き継ぎ資料、Markdown/TXT/PDF が混在する入力を扱う Rewriting タスクと相性が良いです。専門家レベルの詳細を忠実に残したい用途には向きません。
anti-distill skill が他と違う点
anti-distill の大きな特徴は、「これをもう少し抽象化して」といった曖昧な指示に頼らず、分類してから書き換えるワークフローが明示されていることです。リポジトリには分類用と文書タイプ別のプロンプトが分かれており、prompts/classifier.md、prompts/diluter_work.md、prompts/diluter_persona.md、prompts/diluter_general.md が用意されています。この構成により、業務知識の書き換えとペルソナ特性の書き換えを同じノリで処理してしまうリスクを減らせます。
インストール前に知っておくべき主なトレードオフ
anti-distill は、あえて文書の有用性を下げる設計です。良い出力は、構造としてはもっともらしく、技術的に誤ってはいない一方で、実行可能性・具体性・転用しやすさが落ちている状態です。それこそが狙いです。逆に言うと、きれいにしすぎて中身のない文章になったり、逆に掃除が甘くて運用ノウハウ、しきい値、エスカレーション経路、判断ロジックが残ってしまったりするのが主なリスクです。
anti-distill skill の使い方
Claude Code や OpenClaw に anti-distill を導入する
このリポジトリはパッケージインストーラではなく、手動導入の手順を案内しています。Claude Code では、プロジェクト単位またはグローバルの skills 配下に clone します。
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/leilei926524-tech/anti-distill.git .claude/skills/anti-distill
グローバルに入れる場合はこちらです。
git clone https://github.com/leilei926524-tech/anti-distill.git ~/.claude/skills/anti-distill
OpenClaw の場合は次のパスです。
git clone https://github.com/leilei926524-tech/anti-distill.git ~/.openclaw/workspace/skills/anti-distill
その後、/anti-distill で呼び出します。追加の Python 依存関係は不要です。
anti-distill に必要な入力
anti-distill skill は次の入力に対応しています。
- 直接指定したファイルパス
colleagues/{slug}/のような colleague-skill フォルダ- 貼り付けた文書本文
- skill ファイルを見つけるよう依頼した場合のローカルファイル検索
work.md + persona.md や ## Layer 0 といった colleague-skill のパターンだけでなく、Markdown、TXT、PDF のような一般的な文書も判別できる設計です。特に、具体的なルール、しきい値、実例、判断分岐、固有名詞の人物、インシデントの記憶、「実際にはこう回している」といった内容を含む文書ほど、anti-distill の効果が出やすくなります。そうした箇所こそ、この skill が価値を発揮する領域だからです。
anti-distill をうまく使うプロンプトの書き方
弱い依頼は次のようなものです。
「clean this skill.」
より良い anti-distill の依頼には、少なくとも以下を入れるのがおすすめです。
- どのファイルを読むか
- それが何の文書か
- どの程度強くクリーンにするか
- どんな出力ファイルが欲しいか
例:
/anti-distill Read colleagues/zhangsan/. This is a colleague-skill with work and persona content. Use medium cleaning. Keep structure and formatting, but remove concrete thresholds, troubleshooting memory, escalation shortcuts, and highly distinctive behavior cues. Generate a cleaned version plus a private backup of removed knowledge.
この形のほうがうまくいくのは、リポジトリ側のロジックが、クリーンの強度と、落とし穴・判断ヒューリスティクス・人脈依存の知識・表に出にくいワークフローといった高価値な知識カテゴリの見極めを中核にしているからです。
最適な進め方と、最初に読むべきファイル
anti-distill を信用して使う前に中身を把握したいなら、次の順番で読むのが効率的です。
README.mdでプロダクトの狙いと出力モデルを確認するINSTALL.mdで導入パスを確認するSKILL.mdで発火条件、ツールルール、主な処理フローを把握するprompts/classifier.mdで[SAFE],[DILUTE],[REMOVE],[MASK]のラベル体系を確認する- 文書タイプに対応する diluter prompt を読む
examples/zhangsan_before_after.mdで出力品質の感覚を合わせる
実運用では、まず medium 強度から始め、何が残ったかを確認し、弱い部分だけを再実行する進め方が無難です。heavy cleaning は速い一方で、いかにもそれっぽい企業文言だけが残る出力になりやすい点に注意が必要です。
anti-distill skill の FAQ
anti-distill は普通の書き換えプロンプトより優れている？
目的が単なる言い換えではなく、コントロールされた劣化であるなら、多くの場合は yes です。汎用的なプロンプトだと、細部を残しすぎたり、逆に構造まで消しすぎたりしがちです。anti-distill は、分類と書き換えを分離し、文書タイプ別のルールも持っているため、より安定して狙いどおりに処理しやすくなっています。
anti-distill は初心者にも向いている？
はい。ただし、書き換え後の文書を自分でレビューできることが前提です。anti-distill の使い方自体はシンプルで、インストールして、呼び出して、強度を選び、出力を確認する流れです。難しいのは判断の部分で、「残ったこの一文はまだ出しすぎではないか」を見極めることです。重要なファイルに使う前に、付属の before/after 例と見比べて感覚を合わせるのが安全です。
anti-distill を使わないほうがいい場面は？
公開ドキュメント、オンボーディング資料、あるいは実務上の有用性が重要なナレッジベースには使うべきではありません。また、もともと具体性のない短い文書にも不向きです。元文書がすでに抽象的なら、anti-distill で改善できる余地は小さく、単にさらに弱い文書にしてしまう可能性があります。
anti-distill は多言語・混在リポジトリでも使える？
はい。skill 側で英語と中国語を明示的にサポートしており、応答もユーザーの言語に合わせます。さらに、混在したファイル形式にも対応し、ホストツールの標準的な読み取り機能を通じて画像や PDF も扱えます。ただし、最終的な品質は、元文書がどれだけ明確に具体的なノウハウを表に出しているかに左右されます。
anti-distill skill を改善するには
anti-distill には良い元資料を渡す
anti-distill は、情報量があり具体的なソースで最も力を発揮します。入力に、正確なしきい値、障害対応の学び、実際の判断基準、会話例、担当者間の連携経路などが含まれていれば、何を残し、何を薄め、何を消すかの判断がより鋭くなります。逆に、元文書が最初から曖昧なら、変換すべき意味のあるシグナル自体が少ないため、出力の改善幅も大きくありません。
主な失敗パターンを見張る
anti-distill の代表的な失敗パターンは次のとおりです。
- 実行可能な詳細をうっかり残してしまう
- 消しすぎて、見てわかるレベルの空疎な文章に置き換わる
- 声や文体を均しすぎて、不自然で不審な文書になる
- 例示や会話の中に埋まった隠れた知識を見落とす
特に、数値、if X then Y 型の分岐、名前付きの責任者、ポストモーテム風の説明には注意してください。セクション見出し以上に価値の高い情報が入っていることがよくあります。
anti-distill のプロンプトは書き換え制約を明示して改善する
anti-distill をより安定して使うには、何を残し、何を狙って落としたいのかを明示するのが有効です。良い制約の例は以下です。
- 見出し、リスト、セクション順は維持する
- 用語は技術的に正しいままにする
- 具体的な上限値、内部名、根本原因の記憶は削除する
- トピックの網羅性は変えずに、例だけ一般化する
- 出力の長さはおおむね同程度に保つ
こうした制約は、構造維持やおおむね同程度の文量といった、リポジトリ側の品質基準とも噛み合っています。
anti-distill は初回結果のあとに再調整する
最初の anti-distill 実行を完成版だと思わないことが大切です。クリーン後の文書を見直し、なお実務判断を教えてしまっている行を特定してください。そのうえで、問題のあるセクションだけを再実行します。たとえば、CR 重点 と 经验知识库 だけを対象にして、「ここはまだ具体的な実行基準が出すぎているので再クリーンして」といった形です。文書全体を medium から heavy に一気に切り替えるより、このようにセクション単位で詰めるほうが、通常は結果が良くなります。