create-senpai

create-senpaiスキルの概要

create-senpaiスキルで実際にできること

create-senpai は、Claude Code向けのメタスキルで、研究室を去った先輩の痕跡を再利用できるAIスキルへと変換します。実際には、チャットのエクスポート、会議メモ、スクリーンショット、写真、そしてあなた自身の説明を取り込み、構造化されたペルソナと、時間をかけて更新できるグループメモリを生成します。狙っているのは単なるロールプレイではなく、研究室内の作業フローや会議、共有コンテキストの中で繰り返し使える「先輩っぽい」協働相手を作ることです。

create-senpaiスキルを導入すべき人

この create-senpaiスキルが特に合うのは、すでにClaude Codeを使っていて、元データをローカルで整理する運用を受け入れられるチームです。研究室、学生団体、小規模な技術系チームで、プロジェクト固有の経緯、批評の癖、メンタリングのスタイルを継続的に残したい場合にとくに役立ちます。逆に、一度きりのキャラクタープロンプトが欲しいだけなら、このrepoはやや大がかりです。

普通のプロンプトと比べてcreate-senpaiが優れている理由

大きな違いは構造化にあります。このrepoは、事実ベースの記憶と振る舞いベースのペルソナを分離し、WeChat、QQ、SNS系テキスト、写真メタデータ向けのパーサーを備え、最初の出力を完成形とせず修正やバージョン管理を前提にしています。そのため、Skill Authoring用途の create-senpai は、手書きの長いプロンプトより保守しやすく、口調だけを直したいときでも事実の文脈を失いにくいのが強みです。

create-senpaiスキルの使い方

インストール環境と依存関係

このrepositoryはClaude Codeのskillディレクトリ向けに作られており、プロジェクトローカルへの導入が推奨されています。実用的な create-senpai のインストール手順は次のとおりです。

mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/zhanghaichao520/senpai-skill.git .claude/skills/create-senpai

グローバルインストールとして ~/.claude/skills/create-senpai も案内されています。任意のPython依存は requirements.txt にあり、現時点では主に写真からEXIFを取り出すための Pillow が中心です。グループ写真やホワイトボード写真を解析しないなら、ここは省略しても問題ありません。

create-senpaiがうまく機能するために必要な入力

このスキルはニックネームだけでも開始できますが、出力品質は証拠の量と質に大きく左右されます。入力として強い順に挙げると、チャットログのエクスポート、会議メモやissueコメント、写真・スクリーンショット、最後に主観的な説明です。prompts/intake.md にあるrepoのプロンプトフローを見ると、最低限必要なのは別名、研究室での役割や背景、そしてペルソナの概略です。より良い入力例としては、「2022年のrebuttal週のWeChatエクスポート、会議メモ3件、issueコメントのスクリーンショット2枚、スライドの批評の仕方について1文」といった形です。これだけ材料があれば、create-senpaiは繰り返し現れる事実と話し方の癖を分けて捉えやすくなります。

create-senpaiに効果的に指示するコツ

実際に create-senpai を使うなら、「先輩スキルを作って」で止めないことが重要です。対象、ソース、使い道まで一緒に渡してください。たとえば次のような依頼のほうが適しています。

• “/create-senpai gpu-bro from these WeChat logs and two meeting notes; emphasize how he reviews experiments and responds to broken environments.”
• “Create a senpai skill from this QQ export plus my corrections: he is sarcastic, but always ends with concrete TODOs.”

これが有効なのは、このrepoが自由生成よりも、抽出と統合を軸に設計されているためです。再現性やそれらしさを重視するなら、不確かな記憶と、根拠がある情報を明示的に分けて渡すのがポイントです。

先に読むべきファイルとおすすめの進め方

まずは SKILL.md を読み、トリガーフレーズ、使えるツール、コマンド前提を確認してください。次に INSTALL.md で環境要件を押さえ、README_EN.md で意図されたワークフローを把握し、docs/PRD.md で二層アーキテクチャを確認するのがおすすめです。その後に prompts/intake.md、prompts/memory_builder.md、prompts/persona_builder.md、prompts/correction_handler.md を見ていくと全体像がつかみやすくなります。チャットのエクスポートを手作業の要約ではなくそのまま流し込みたいなら、tools/ のツールチェーンも重要です。

おすすめのワークフローは次のとおりです。

1. Claude Codeにスキルをインストールする。
2. シグナルの強いソース資料をひとまとまり用意する。
3. 明確な別名を付けて create-senpai を実行する。
4. 生成された memory / persona の分離結果を確認する。
5. 広く使い始める前に、すぐ修正を反映する。
6. 後から追加資料を入れるときは、最初から作り直すのではなく更新フローを使う。

create-senpaiスキルのFAQ

create-senpaiは普通のペルソナプロンプトより優れていますか？

継続利用や改訂を前提にするなら、たいていはYesです。通常のプロンプトでも口調の模倣は素早くできますが、create-senpai のほうが、根拠付きの記憶、修正対応、バージョン付きの変化を扱いたい場面に向いています。トレードオフは準備コストで、素材を整理し、対応するskill環境にインストールする必要があります。

初心者でも使いやすいですか？

難易度は中程度です。考え方そのものはわかりやすい一方で、create-senpai のガイドは、Claude Codeのskillディレクトリにファイルを置けることや、必要に応じて任意のPython依存を入れられることを前提にしています。とはいえ、最初はテキスト入力だけに絞り、初日からパーサーを多用した取り込みを避ければ、初心者でも十分扱えます。

create-senpaiスキルを使わないほうがいいのはどんな場合ですか？

汎用的なチャットボット人格が欲しいだけなら、この create-senpaiスキルは向いていません。また、十分な元資料がない場合や、Claude Codeまたは互換性のあるskill環境を使っていない場合も見送るべきです。チーム内で「あの人らしさ」が伝わる協働相手ではなく、対外公開向けのアシスタントを作りたい場合にも、相性はよくありません。

create-senpaiスキルを改善する方法

create-senpaiに、より濃く整理されたソース資料を渡す

品質を最も早く改善する方法は、形容詞を増やすことではなく、証拠の質を上げることです。チャットログは話すリズムや繰り返し出る言い回しを示し、会議メモは判断の癖を示し、スクリーンショットや写真は時系列の手がかりになります。入力が散らかっているなら、事前にソース種別と日付でラベルを付けておくのが有効です。たとえば「private chat, 2023 spring, debugging-heavy」のような簡単なメモでも、create-senpaiスキルが安定した振る舞いと一時的な出来事を見分けやすくなります。

よくある失敗パターンは早めに修正する

典型的な失敗は、声が汎用的すぎる、口調は合っているのに事実が違う、あるいは厳しさだけが誇張されて実務的なフォローがない、といったものです。repoにはすでに prompts/correction_handler.md に修正経路が用意されているので、違和感が出たら早めに使うべきです。良い修正指示は具体的です。たとえば「He does not start by mocking; he first asks for logs, then criticizes the method.」のように直すと、「もっと正確にして」よりも振る舞いの更新がはるかにうまくいきます。

作り直すのではなく、初稿のあとで反復改善する

最初の出力は完成品ではなく、調整の出発点として扱うのがコツです。このrepoは update / evolution モードをサポートしており、静的なプロンプトより create-senpai を Skill Authoring で価値あるものにしているのはまさにこの点です。新しい証拠は一度にひとまとまりずつ追加し、そのたびに memory と persona のどちらが変わったのかを確認し、主観的な修正と事実の追加を混ぜないようにしてください。小さく追跡可能な更新を重ねたほうが、最初から全部流し込むよりも、納得感のある結果になりやすいです。