rules-distill

rules-distill skill の概要

rules-distill が何をするか

rules-distill は、インストール済みスキルにまたがる繰り返しパターンを、再利用可能なルールへと整理するための保守系 skill です。複数の場所で同じ指針が何度も出てくると気づいたときに、それを散らばった prompt debt のままにせず、より整ったルールセットにまとめるために作られています。

どんな人に向いているか

この rules-distill skill は、Skill Author、prompt ライブラリの保守担当、そして拡大し続ける .claude/skills 環境を整理している人に向いています。特に、すでに複数の skill を入れていて、どれをルール化すべきか、どれを修正すべきか、どれを追加すべきかを再現性のある方法で判断したい場合に役立ちます。

何が際立っているか

最大の差別化ポイントは、決定的な収集処理と LLM の判断を分けていることです。rules-distill はまずスキャンを行い、その後でモデルが全体の文脈を横断的に読み、結論を出します。これにより、曖昧に “skills をレビューして” と頼むだけの prompt よりも導入する価値があり、見落としを減らし、場当たり的な判断を避けるためのワークフローが明確になっています。

どんな場合に適しているか

rules-distill は、ルールが不完全に感じられるとき、skill の棚卸し後、あるいは定期メンテナンスのサイクルで使うのが向いています。単発の skill 作成よりも、ルールの統制・運用に向いた skill であり、対象が十分に多く、手作業で読んでいくと遅くなったり、判断にぶれが出たりする場面で特に強みを発揮します。

rules-distill skill の使い方

インストールして対象パスを把握する

rules-distill install の手順をリポジトリの skill ローダーで実行し、インストールされたパスをこの skill の作業コンテキストとして扱います。リポジトリ内の標準的なインストールコマンドは次のとおりです:
npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill rules-distill

動作を決めているファイルから読む

実用的な rules-distill usage の流れでは、まず SKILL.md を読み、その後 scripts/scan-skills.sh と scripts/scan-rules.sh を確認します。これらの script は、この skill が実際に何を棚卸しし、入力をどう構造化するかを示しています。信頼できる結果を得たいなら、表面的な説明よりもこちらのほうが重要です。

保守用の依頼内容を具体的に伝える

rules-distill for Skill Authoring に適した強い prompt は、対象範囲、変更の目的、制約を明示しています。たとえば「インストール済みの skills をスキャンし、3つ以上の skill に共通して現れる横断的な原則を特定し、今後の出力を変えるものだけ rule 追加を提案してほしい」といった形です。これは “rules を改善して” よりもずっと良い依頼で、skill に対してどのパターンがルール化に値するかをはっきり伝えられます。

skill が想定している流れで使う

リポジトリの案内は、まず棚卸し、その後に横断読解、という順序を前提にしています。実際には、判断を求める前に、skill に skill 一覧と rules index を収集させるようにします。すでに欲しい出力形式が分かっているなら、最初にそれも伝えてください。既存 rule への追記、古い内容の修正、新しい rule file の作成などです。そうするとやり取りが減り、要約だけで終わらず、skill が適切なアクションを選びやすくなります。

rules-distill skill の FAQ

rules-distill は大規模リポジトリ向けだけですか？

いいえ。インストール済みの skill 数が増えるほど価値は高まりますが、rules-distill skill は、あるパターンをルール化するべきかをきちんと判断したい小規模な構成でも役立ちます。skill が 1 つか 2 つしかないなら、より簡単な prompt で十分なこともあります。

通常の prompt と何が違いますか？

通常の prompt でも LLM に「パターンを見つけて」と依頼できますが、rules-distill には再現性のある収集フェーズと、script に支えられた棚卸しが加わっています。そのため、記憶への依存が減り、サンプリングの偏りも抑えられ、見落としファイルも少なくなります。一貫性を重視する人にとって、これがこの skill を選ぶ主な理由です。

初心者は先に script を理解する必要がありますか？

完全に理解する必要はありませんが、script が何を集め、なぜそれを集めるのかは知っておくべきです。初心者でも、インストールと棚卸しの手順に沿って使い、そのうえで 2 つの scanner script を読めば十分に安心して使えます。文脈を飛ばすと、根拠が十分に広いかどうかを確認する前に rule 変更を頼んでしまうおそれがあります。

どんなときに rules-distill を使うべきではありませんか？

単発の prompt सुधार、狭い範囲の code edit、あるいはルール統制を必要としない作業には向いていません。また、横断的なパターンを支えるには元資料が少なすぎる場合も不向きです。そうしたケースでは、rules-distill の install によってプロセスだけが増え、見返りが十分ではありません。

rules-distill skill を改善する方法

より良い根拠を与える

最も強い入力は、skills 名、問題のパターン、そしてアクションのしきい値を明示します。たとえば「役立つルールを見つけて」ではなく、「onboarding、safety、formatting の skills に見られる繰り返しの作法を見つけ、複数の source にまたがって再現し、出力品質に影響するものだけを昇格させてほしい」と伝えるのです。こうすると、rules-distill に対して inclusion の基準が具体的になります。

望む変更の種類を最初に指定する

この skill は、出力を append するのか、revise するのか、create するのかを明示したときに最も役立ちます。繰り返しパターンが常に新しい rule とは限らず、既存 rule の修正として入れるべき場合もあるからです。最初に action を示しておくほうが、長い分析を求めるよりも rule-writing の結果を改善します。

よくある失敗パターンに注意する

主な失敗パターンは、弱いシグナルから一般化しすぎることです。より良い rules-distill usage を求めるなら、rule を勧める前に反復している根拠を cite するようモデルに求めてください。そうすることで、この skill は、個別の好みやスタイルの癖ではなく、横断的な原則に集中し続けられます。

1 回目の結果を踏まえて繰り返す

最初の distillation でギャップを見つけたら、次はより狭い問いで再実行します。「どの rule が重複しているか？」「どの rule が古いか？」「どの繰り返し挙動がまだ欠けているか？」といった具合です。このフィードバックループが、rules-distill for Skill Authoring によって、より鋭く、長期的に保守しやすい rule file を作る最短ルートです。