skill-guides

Autoskill(自動スキル発見)

記録した研究活動から繰り返し作業を見つけ、既存スキルの再利用や構成案、新規スキル草案をレビュー可能な形で提案します。

AIスキル大辞典による日本語要約
品質評価92/100評価確度:十分
人気度(GitHub Star) 100発掘スコア 60
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このSkillでできること

  • ✓指定した活動履歴の期間から、繰り返される研究作業をグループ化する
  • ✓既存の科学系スキルと繰り返しワークフローを照合する
  • ✓既存スキルの再利用、構成レシピ、新規スキル草案を提案する
  • ✓活動クラスターレポートや編集可能な草案を出力する
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使い方

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STEP 1

分析対象の活動期間、スキル格納先、履歴ソース、モデルバックエンドを明示する

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STEP 2

取得した活動履歴をページネーション付きで確認し、不完全な取得結果を除外する

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STEP 3

認識可能な秘密情報を除去し、セッションを分割して反復パターンをクラスタリングする

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STEP 4

提案レポートと草案をレビューし、科学的内容を修正・検証してから採用する

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Skillのインストール

このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。

Repository:
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills
手動でインストールする

README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。

mkdir -p ~/.cursor/plugins/local
ln -s "$(pwd)" ~/.cursor/plugins/local/scientific-agent-skills
git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git ~/.agents/skills/scientific-agent-skills   # user-level
git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git .agents/skills/scientific-agent-skills      # project-level
uv pip install cisco-ai-skill-scanner
skill-scanner scan /path/to/skill --use-behavioral
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
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このSkillを使うプロンプト例

Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。

明示的に選択した期間の研究活動をAutoskillで調べ、まずドライランで繰り返しワークフローのクラスタを確認してください。その後、設定済みのモデルで既存スキルの再利用案や反復作業の手順草案を提案し、すべての提案をインストール済みコレクションとは分けてください。
出力例を見る
活動クラスターレポート、関連する既存スキルの候補、再利用・構成・新規草案の提案。
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安全性チェック

自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。

外部API通信検出あり
Shellコマンド実行明確な記述なし
ファイル読み取り明確な記述なし
ファイル書き込み明確な記述なし
ネットワークアクセス検出あり
認証情報検出あり
検出根拠を見る
  • network: SKILL.md) # Scientific Agent Skills [![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](LICENSE.md) [![arXiv](https://img.shields.io
  • network: o/badge/License-MIT-yellow.svg)](LICENSE.md) [![arXiv](https://img.shields.io/badge/arXiv-2609.00065-b31b1b.svg)](https://arxiv.org/abs/2609.00065) [![Ve
  • credential: al record. 3. **Redact and group.** Scrub recognizable secret patterns, segment sessions, and cluster recurring application sequences. 4. **Match and p
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