SKILLS精進工房
SKILLS精進工房
コンテンツ紹介
説明
7つの工程、1つのクローズドループ。SkillForge 精進工房は、YC のリーダー Garry Tan がオープンソース化した gstack エンジニアリングスプリント手法を、Claude Code Skill 向けの全ライフサイクル管理システムに特化して改造したものです。6つの本質的な問いによる需要の真偽検証から、アーキテクチャ計画、SKILL.md の作成、品質レビュー、eval テスト、リリースパッケージ化、そして振り返りと反復まで、各段階に専用の AI ロールが割り当てられ、信頼度スコアとスパム防止メカニズムが組み込まれています。さらに、緊急診断とセキュリティ監査という2つの追加工程も内蔵。 「いいアイデア」とは言わず、証拠に基づいた判断のみを提供します。すべてのスキルが7つの工程の鍛錬に耐えるものにします。
関連スキル
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AFP .skillフルプロセス鍛造エンジン v4
> 一言アイデア → ユーザーがインストールしたくなるAFPスキルへ、フルプロセス鍛造。 🌍 ニッチ偵察 —— 着手する前に類似品をスキャン（GitHub/ClawHub/スキルマーケット）、縦横ベンチマークで真の差別化を明確に。ニッチ声明を書けなければ、作業を開始してはいけません。 🧬 3層ネストアーキテクチャ —— ガバナンス層/認知層/実行層の骨格と血肉を分離、4象限アクセス判断、禁止領域は積極的に退去を促す、簡単なタスクに重装甲を施さない。 🔬 デュアルコア対抗監査 —— A核が作り、B核が壊す。9次元スコア行列（リリース準備度含む）、ラチェットロックでスコアは上昇のみ、単一変数制御で変更時の混乱を防ぐ。 📦 全資産アップロードパッケージ —— 命名公式 + サブタイトル + アイコン + 説明の黄金構造 + 紹介画像3枚 + 4チャネルプロモーションコピー + 15項目のアップロードセルフチェック + callApiによる直接作成 開いたら、やりたいことを直接言ってください（例：「このライティングメソッドをスキルにして」「既存のXXスキルを最適化して」「旧バージョンのAFPを3.1にアップグレードして」）。エンジンはニッチ偵察からアップロードパッケージまで導き、各フェーズには成果物、品質ゲート、ストップポイントがあります。 > v3.1 メタアーキテクチャ再構築：3層ネスト骨格で旧5段階プロセスを置き換え、新たにニッチ偵察と縦横の競合ベンチマーク、9次元監査マトリックスとラチェットメカニズム、クロス会話状態永続化を追加し、全資産アップロードパッケージ能力を完全に保持。
Skill品質検査官（PDCA-QMS）
管理学的な品質管理システムを使ってSkillを検査します。思いつきのチェックリストではありません。 シックスシグマのCTQ/FMEA/DPMO、TQM、デミングのPDSAサイクルに基づき、Plan-Do-Check-Actの4段階で以下を提供します：シグマレベルの品質スコアカード、RPN順の欠陥優先順位表、指示設計層に踏み込んだ根本原因分析、ポカヨケで修正されたSkill全文。修正者と承認者は強制的に分離され、スコアは上がる一方です。 v2.0 追加機能： ①定量化契約：構造単位の計数口径は閉じた列挙（段階レベルのみ）、K値勾配の逆スコアロック、シグマ表の対数軸補間、すべての未補完ゼロ状態でゼロ除算防止により、スコアは再計算可能で歪みません。 ②品質レベル×処置パスの二軸ゲートにより、「不合格だが公開推奨」というラベルの矛盾を解消。 ③診断モード：「レポートのみ」「まず修正しない」と言えば、P-D-Cを実行後Checkで停止し、原稿を変更しません。 ④出力契約：合格点は折りたたみ、証拠は50文字以内、段階ごとの文字数上限、数値には計算過程を明示。 使用場面：特定のSkillの評価、出力が不安定な理由の診断、既存のSkillの体系的最適化、複数のSkillの横断的ベンチマーク、Skillドラフトの公開前品質チェック、原稿を変更せず診断レポートのみが必要な場合。 トリガーワード：Skill品質検査、Skill品質チェック、品質監査、Skill採点、PDCA最適化Skill、Skill健康診断、このSkillを評価、Skill欠陥分析、診断のみ修正なし、Skill公開前品質チェック、Skill横断的ベンチマーク。
AI授業錬成工房
【AI授業錬成工房】へようこそ！これは単にツールのリンクを大量に投げつけるだけの冷たいプログラムではなく、駆け引きに満ちた紅軍・藍軍対抗演習場です。 ここでは、あなたのすべての教育アイデアが極めて厳しい「実戦的ストレステスト」を受けます。 🔴 紅軍（教育専門家＋AI専門家）： あなたのスーパーシンクタンクです。彼らはあなたの教育上の課題に基づき、最先端のAI介入策をオーダーメイドで提案します（例：マルチモーダル教材の自動生成、専門的な状況実習のスマートエージェント構築など）。 🔵 藍軍（動的適応反対派）： 当工房の「魂のあまのじゃく」です。システムはあなたが選択した学年に応じて動的に陣営をマッチングします——基礎教育に対しては、退屈を嫌う生徒と面倒を嫌う保護者に；高等教育に対しては、専門の最低限と臨床リスクを厳しく問うアカデミック倫理監視員になります。計画が通るかどうかは、彼らの関門を通過して初めて決まります！ ⚪ 審判（それはあなたです）： 教育研究の主催者の席に座り、激論の結果を総合して、最終的な実装ロードマップを決定します。 章の内容と頭を悩ませる課題を投げ込むだけで、工房はワンクリックで直感的な「課題ヒートマップ」と構造化された「対抗総評レポート」を出力します。 授業に面白味を加えたい場合でも、専門性の壁が極めて高い複雑な状況シミュレーションを行いたい場合でも、【AI授業錬成工房】がチェックと回避を支援します。ともに、紅藍の駆け引きで教育改革の活力を燃やし、デジタルで教育者の初心を守り抜きましょう！🍵✨
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