create-parents

create-parents skill の概要

create-parents ができること

create-parents skill は、思い出、チャットログ、写真、音声メモをもとに、Claude Code で再利用できる親のペルソナ skill を作るためのものです。単なる「キャラクター生成」ではなく、構造化された記憶レイヤーと話し方のスタイルを組み合わせて、親らしい気づかい、よく繰り返す言い回し、時間をまたいだ反応の傾向まで再現しやすくするのが本来の役割です。

どんな人に create-parents skill が向いているか

特に相性がいいのは、個人的な記憶の保存、感情のリアリティを重視した Prompt Writing、Claude Code 内での家族ロールのシミュレーションをしたい人です。create-parents skill は、一度きりのプロンプトでは足りず、./parents/{slug}/ 配下にファイルを生成して、あとから更新・一覧表示・ロールバック・削除までできる、繰り返し使える運用を求める場合に特に有用です。

普通のプロンプトと何が違うのか

一般的なプロンプトでも「優しい母」や「厳格な父」をまねることはできますが、この repo には、ガイド付きの intake フロー、記憶とペルソナを分析する仕組み、エクスポートしたチャットデータをツールで解析する流れがあります。Prompt Writing 向けの create-parents として見たときの最大の違いは、この構造化にあります。関係性にまつわる記憶と、ふるまいとしてのペルソナを分けて扱うため、単に「親みたいに振る舞って」とモデルに頼むより、出力が安定しやすく、ありきたりな表現にも寄りにくくなります。

導入前に押さえたい注意点

これは汎用的なチャット UI 向けではなく、Claude Code を前提に作られています。skill のインストール先、Read Write Edit Bash といったツールへのアクセス、そして結果を根拠づけるだけの個人的な素材があることを想定しています。さらに、SKILL.md では qq_parser.py、social_parser.py、photo_analyzer.py などの parser に触れていますが、見えている repo の内容では主に wechat_parser.py が確認できます。なので、現時点で最も安全なのは、まず WeChat のエクスポートデータとテキストベースの記憶入力を中心に使うことです。

create-parents skill の使い方

Claude Code に create-parents をインストールする

この repo の README.md にあるのは npx ではなく clone ベースのインストール方法です。git repo のルートから実行します。

mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/xiaoheizi8/parents-skills .claude/skills/create-parents

グローバルに入れることもできます。

git clone https://github.com/xiaoheizi8/parents-skills ~/.claude/skills/create-parents

インストール後は、Claude Code で /create-parents、/create-mom、/create-dad、または自然文のリクエストで呼び出せます。create-parents の導入可否を判断するうえで重要なのは、実際に Claude Code 上で作業しているか、そしてファイルシステム操作と shell 実行を許可できるかです。

create-parents に適切な入力を渡す

最低限必要な入力は多くありません。名前、短い概要、コミュニケーションスタイルについての一文があれば動かせます。とはいえ、精度を上げるなら、次のような生の素材を足すのが効果的です。

• エクスポートした WeChat の会話
• 音声メモの文字起こし
• 文脈つきの写真
• 自分で書いた思い出の記録

入力例:

• Name: Dad
• Basic info: Retired teacher, blunt but soft-hearted, avoids direct praise
• Communication style: Always asks if I ate, worries about money, says "Don't stay up late"

この形が有効なのは、create-parents の利用フローが、具体的な習慣を口ぐせ・気づかいのパターン・場面ごとの記憶へと落とし込めるからです。「kind and loving」のような抽象的な表現だけだと、出力はどうしても平板になりやすくなります。

初回実行前にたどるべき読み方

まず先に読むなら、以下の順番がおすすめです。

1. README.md：インストール場所と基本コマンドの確認
2. SKILL.md：トリガー、出力先、管理コマンドの確認
3. prompts/intake.md：最初に聞かれる onboarding 質問の内容
4. prompts/memory_analyzer.md と prompts/persona_analyzer.md：skill がどんな根拠を抽出しようとしているか
5. tools/wechat_parser.py：主な素材が WeChat エクスポートならここ

この順番に意味があるのは、create-parents のガイドが prompt 主導だからです。intake と analyzer の設計を先に理解しておけば、呼び出す前に素材をよりきれいに準備でき、結果の質も上げやすくなります。

実用的な create-parents ワークフロー

おすすめの進め方は次のとおりです。

1. /create-parents から始める
2. 3 つの intake 質問に具体的に答える
3. 最初は 1 種類の素材だけを取り込み、理想はチャットか文章の思い出から始める
4. 生成された parent memory と persona を分けて確認する
5. 短い会話でテストする
6. ずれがあれば修正し、update モードで再実行する

Prompt Writing のために create-parents を使うなら、初回の生成結果は完成版ではなく下書きとして扱うのが実務的です。「この人なら絶対に言わないことは何か」「抜けている口ぐせは何か」「まず最初に必ず気にする話題は何か」を確認して直していくほうが、長い人物紹介を追加するより、リアリティの改善につながることが多いです。

create-parents skill の FAQ

create-parents は初心者でも使いやすい？

はい、すでに Claude Code を使っている人なら比較的入りやすいです。intake 自体はシンプルで、repo に含まれる prompt ファイルも手順をガイドしてくれます。難しさが出やすいのは、個人的な素材をどう整えるか、そして生成ファイルがどこに書き出されるかを把握する部分です。Claude Code を使っていない、あるいはツールによるファイル生成を許容したくないなら、この create-parents skill は合わない可能性が高いです。

どんなときに通常の prompting より向いている？

create-parents が向いているのは、セッションをまたいだ一貫性、更新可能な記憶、単発の感情ロールプレイではなく再利用できる persona ファイルが欲しいときです。単に「母の口調で一通メッセージを書いてほしい」だけなら、普通のプロンプトのほうが速いです。素材が増え、試行錯誤の必要性が高まるほど、この skill の価値は上がっていきます。

境界線やプライバシー面での注意は？

この repo は、個人的な記憶や感情的なコミュニケーションを前提にしており、監視やプライバシー侵害的な用途を意図したものではありません。取り込む素材は、自分に利用権限があるものに限るべきです。また、出力は手元の根拠から組み立てた近似表現であり、実在の本人を事実として完全に再現するものでも、治療的な代替になるものでもありません。

repo は挙げられているすべての入力ソースを本当にサポートしている？

少なくとも見えている範囲では、全面的とは言い切れません。SKILL.md には複数の parser が記載されていますが、repo のプレビューではっきり確認できるのは tools/wechat_parser.py と、バージョン管理・skill 管理用の script 類が中心です。なので、create-parents の実用ルートとしては、まずテキストの思い出と WeChat データを使い、その後に手動で精度を詰めるのが堅実です。

create-parents skill をより良く使うには

create-parents には形容詞より行動の証拠を増やす

品質を大きく左右するのは、褒め言葉ではなくパターンです。たとえば「母は温かい人」と書くより、次のような観察可能な事実を入れてください。

• 電話の最初に何を聞くか
• 何度も繰り返す話題は何か
• 心配をどう表すか
• 実際によく言う言い回し
• 会いに行ったときや帰るときに何をするか

こうした情報があると、skill は観察できる行動からルールを組み立てやすくなり、反応のリアリティが上がり、 generic な感情表現も減らせます。

よくある失敗パターンを先につぶす

弱い出力につながりやすい典型例は、次のようなものです。

• 入力が抽象的すぎる
• 自分の解釈と直接的な根拠が混ざっている
• 話し方の癖の具体例がない
• 背景説明ばかり多く、繰り返し現れる場面がない

もし結果が「感じはいいけれど本人っぽくない」と思えたら、全部を書き直すよりも、次の 3 点だけを修正させるほうが効果的です。禁止したい言い回し、必ず入れたい口ぐせ、そして普段まっさきに気にする話題。この調整のほうが、全体の作り直しより改善につながりやすいです。

初稿のあとに必ず反復する

この repo は育てていく前提の作りなので、その流れを活かすべきです。生成した parent skill を試したあと、次のような補正を追加していきます。

• “They would never use long emotional paragraphs.”
• “They always send short messages, not polished prose.”
• “They care about sleep first, career second.”
• “Replace abstract comfort with practical reminders.”

この種の更新は、すでに作られた記憶構造を捨てずに、create-parents skill の解像度だけを上げていけるのが利点です。

Prompt Writing 向けに create-parents を改善する

Prompt Writing のために create-parents を使うなら、声のトーンだけでなく境界条件も明確にしてください。追加すると効果が高いのは、たとえば次の要素です。

• 方言や言い回しの好み
• 返答の長さ
• 愛情表現が直接的か、含みとしてにじむか
• 親が避けがちな話題
• 悪い知らせと良い知らせでどう反応が変わるか

最も良い出力になりやすいのは、prompts/memory_* 系の事実ベースの記憶と、prompts/persona_* 系の行動制約を両立させたときです。この 2 層をバランスよく与えられることこそ、create-parents の中核的な強みです。