skill-comply：自動コンプライアンス測定

スキル、ルール、またはエージェント定義がコーディングエージェントによって実際に遵守されているかを測定します：

1. 任意の .md ファイルから期待される行動シーケンス（仕様）を自動生成
2. プロンプト厳密性が段階的に低下するシナリオを自動生成（支援的 → 中立的 → 競争的）
3. claude -p を実行し、stream-json を通じてツール呼び出しトレースをキャプチャ
4. LLM（正規表現ではなく）を使用してツール呼び出しを仕様ステップに分類
5. 時間順序を決定論的にチェック
6. 仕様、プロンプト、タイムラインを含む自己完結型レポートを生成

サポートされるターゲット

• スキル（skills/*/SKILL.md）：検索優先、TDD ガイドラインなどのワークフロースキル
• ルール（rules/common/*.md）：testing.md、security.md、git-workflow.md などの強制ルール
• エージェント定義（agents/*.md）：期待される時点でエージェントが呼び出されるかどうか（内部ワークフロー検証はまだサポートされていません）

アクティベーション時期

• ユーザーが /skill-comply <path> を実行
• ユーザーが「このルールは本当に遵守されていますか？」と質問
• 新しいルール/スキルを追加した後、エージェントのコンプライアンスを検証
• 品質保守の一部として定期的に実行

使用方法

# Full run
uv run python -m scripts.run ~/.claude/rules/common/testing.md

# Dry run (no cost, spec + scenarios only)
uv run python -m scripts.run --dry-run ~/.claude/skills/search-first/SKILL.md

# Custom models
uv run python -m scripts.run --gen-model haiku --model sonnet <path>

重要な概念：プロンプト独立性

プロンプトで明示的にサポートされていない場合でも、スキル/ルールが遵守されるかを測定します。

レポート内容

レポートは自己完結型で、以下を含みます：

1. 期待される行動シーケンス（自動生成された仕様）
2. シナリオプロンプト（各厳密性レベルで尋ねられる内容）
3. 各シナリオのコンプライアンススコア
4. LLM 分類ラベル付きのツール呼び出しタイムライン

高度な機能（オプション）

フックに精通しているユーザー向けに、レポートではコンプライアンスが低いステップに対するフック改善提案も含まれます。これは参考情報です——主な価値はコンプライアンス自体の可視性にあります。