yaojingang
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# Yao Meta Skill 日本語紹介
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`yao-meta-skill` は、他の agent skill を構築するための meta-skill です。
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粗い workflow、transcript、prompt、notes、runbook を、再利用可能な skill パッケージに変換し、次の性質を持たせます。
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- 明確なトリガー面
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- 軽量な `SKILL.md`
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- 必要に応じた references、scripts、evals
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- 中立的なソースメタデータとクライアント別アダプタ
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## Quick Start
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1. skill 化したい workflow、prompt 集合、または反復タスクを説明します。
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2. `yao-meta-skill` を使って scaffold、production、library のいずれかのモードでパッケージを生成または改善します。
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3. 必要に応じて `context_sizer.py`、`trigger_eval.py`、`cross_packager.py` を実行し、検証と出力を行います。
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## Results
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- 現在 `make test` は通過
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- 現在の回帰セットでは trigger eval が `0` false positives / `0` false negatives
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- train / dev / holdout の 3 層評価が通過
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- `openai`、`claude`、`generic` の packaging contract が通過
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## 何をするものか
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このプロジェクトは、skill を単発の prompt ではなく、作成・改善・評価・配布できる持続的な能力パッケージとして扱えるようにします。
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設計ロジックは次の通りです。
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1. ユーザーの依頼の背後にある反復的な仕事を特定する
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2. skill の境界を整理し、1 つのパッケージを 1 つの一貫した役割に保つ
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3. 本文を長くする前に trigger description を最適化する
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4. メインの skill ファイルを小さく保ち、詳細は references や scripts に移す
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5. 品質ゲートは必要なときだけ追加する
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6. 本当に必要なクライアント向けにだけ互換出力を生成する
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## なぜ必要か
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多くのチームでは、重要な運用知識が chat、個人 prompt、口頭の習慣、未整理の workflow に散在しています。このプロジェクトは、それらの暗黙知を次の形に変換します。
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- 発見可能な skill パッケージ
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- 再現可能な実行フロー
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- 低コンテキストな指示
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- 再利用可能なチーム資産
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- 配布しやすい互換パッケージ
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## リポジトリ構成
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```text
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yao-meta-skill/
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├── SKILL.md
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├── README.md
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├── LICENSE
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├── .gitignore
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├── agents/
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│ └── interface.yaml
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├── references/
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├── scripts/
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└── templates/
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```
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## 主要コンポーネント
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### `SKILL.md`
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メインの skill エントリです。トリガー面、動作モード、圧縮された workflow、出力契約を定義します。
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### `agents/interface.yaml`
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中立的なメタデータの単一ソースです。表示情報と互換性情報を保持し、ソースツリーを特定ベンダーのパスに固定しません。
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### `references/`
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メイン skill ファイルを肥大化させないための長文資料です。設計ルール、評価方法、互換戦略、品質 rubric を含みます。
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### `scripts/`
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この meta-skill を実用的にする補助スクリプトです。
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- `trigger_eval.py`: trigger description が広すぎるか弱すぎるかを確認する
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- `context_sizer.py`: コンテキスト量を見積もり、初期ロードが大きすぎる場合に警告する
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- `cross_packager.py`: 中立的なソースパッケージからクライアント別出力を生成する
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### `templates/`
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単純な skill と複雑な skill を始めるためのテンプレートです。
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## 使い方
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### 1. この skill を直接使う
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次のようなときに `yao-meta-skill` を使います。
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- 新しい skill を作る
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- 既存の skill を改善する
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- skill に eval を追加する
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- workflow を再利用可能なパッケージにする
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- チーム向けに skill を整備する
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### 2. 新しい skill パッケージを生成する
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一般的な流れは次の通りです。
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1. workflow または能力を説明する
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2. trigger フレーズと出力を特定する
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3. scaffold、production、library のいずれかを選ぶ
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4. パッケージを生成する
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5. 必要に応じてサイズチェックと trigger チェックを行う
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6. 対象クライアント向けの互換出力を生成する
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### 3. 互換出力を生成する
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例:
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```bash
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python3 scripts/cross_packager.py ./yao-meta-skill --platform openai --platform claude --zip
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python3 scripts/context_sizer.py ./yao-meta-skill
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python3 scripts/trigger_eval.py --description "Create and improve agent skills..." --cases ./cases.json
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```
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## 利点
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- **中立設計**: ソースはベンダー中立で、アダプタは必要時のみ生成
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- **コンテキスト効率**: 詳細をメイン skill ファイルの外へ明示的に押し出す
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- **評価前提**: trigger とサイズのチェックが workflow に組み込まれている
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- **再利用しやすい**: 出力が単発の prompt ではなくパッケージになる
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- **移植しやすい**: 互換性はソース複製ではなくパッケージ処理で扱う
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## 最適な対象
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このプロジェクトは次のような人や組織に向いています。
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- agent builder
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- 内部ツールチーム
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- prompt engineering から skill engineering に移行したい人
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- 再利用可能な skill ライブラリを構築したい組織
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## ライセンス
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MIT。詳細は [LICENSE](../LICENSE) を参照してください。
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