skill-iterate
Anthropic のスキル作成ツールを使用して、既存の Claude Code スキルを評価し、ベンチマーク測定を行い、段階的に改善します。スキルのドラフトが既に存在し、トリガーの精度測定、定量的な評価実施、出力品質のレビュー、またはスキルの説明文の最適化を行いたい場合に使用してください。スキルをゼロから作成する場合はこれを使用せず、create-skill を使用してください。
description の原文を見る
Evaluate, benchmark, and iteratively improve an existing Claude Code skill using Anthropic's skill-creator tooling. Use when a skill draft already exists and the user wants to measure trigger accuracy, run quantitative evals, review output quality, or optimize the skill description. Do NOT use this for creating a skill from scratch — use create-skill for that.
SKILL.md 本文
スキル反復改善
これは Claude Cadence 共有スキル用の Codex ラッパーです。
真実のソース:
../../../skills/skill-iterate/SKILL.md../../../CLAUDE.md
手順:
- アクションを実行する前に
../../../skills/skill-iterate/SKILL.mdを読んでください。 - リポジトリ全体の Cadence ルール、チケットプロバイダー設定、検証コマンドについて
../../../CLAUDE.mdを読んでください。 - ソースファイルから既存のスクリプトとコマンド例を再利用してください。
- Codex でワークフローを実行するために必要なランタイムメカニクスのみを翻訳してください。
- Codex 固有のパッケージングが必要でない限り、ここでワークフローを複製またはフォークしないでください。
- このラッパーとソースファイルが異なる場合は、
../../../skills/skill-iterate/SKILL.mdに従い、生成されたファイルを手動でパッチするのではなくラッパー生成を更新してください。
正規の説明: Anthropic の skill-creator ツーリングを使用して、既存の Claude Code スキルを評価、ベンチマーク、反復的に改善します。スキルドラフトが既に存在し、ユーザーがトリガーの正確性を測定したい、定量的な評価を実行したい、出力品質をレビューしたい、またはスキルの説明を最適化したい場合に使用してください。スキルをゼロから作成する場合はこれを使用しないでください — その場合は create-skill を使用してください。
<!-- scripts/sync-codex.py により生成されました。Claude ソースファイルまたはジェネレーターを編集してから、スクリプトを再実行してください。 -->ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- dokipen
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026/4/26
Source: https://github.com/dokipen/claude-cadence / ライセンス: MIT
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。