skill-guides

Autoskill(自動スキル化)

記録した研究活動から反復ワークフローを見つけ、既存スキルの再利用や構成、新規スキル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範囲から、繰り返される研究作業をクラスタリングする
  • ✓既存の科学系スキルと反復ワークフローを照合する
  • ✓スキルの再利用案、構成レシピ、新規スキルの草案を提案する
  • ✓活動クラスタの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、Screenpipe daemon、候補スキルのディレクトリを用意する

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STEP 2

履歴ソース、スキルディレクトリ、言語モデルのバックエンドを確認する

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STEP 3

取得した活動を秘匿情報の除去、セッション分割、クラスタリングにかける

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STEP 4

提案内容を科学的観点から確認し、採用前に妥当性を検証する

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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/scientific-agent-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。

Autoskillで、明示的に選択した期間の研究活動を調べ、まずドライランで反復ワークフローのクラスタを確認してください。その後、設定済みのローカルモデルを使って、既存スキルの再利用案または反復作業向けの草案を提案してください。提案はインストール済みのスキル群とは分けてください。
出力例を見る
活動クラスタのレポート、関連する既存スキルの候補、編集可能なスキル草案または構成レシピ。
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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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