Agent Skill Survey

Agent Skill Survey

このスキルは、Agent Skills の活用事例を調査・収集し、使用パターンを分析してまとめる。

使用タイミング

以下のような依頼があった場合に使用：

• 「agent skill の活用事例を調べて」
• 「agent skill の使い方を調査して」
• 「agent skills の使用例を探して」
• 「どんな agent skills が使われているか調べて」
• 「agent skill 事例を追加調査して」
• 「agent skill 事例を更新して」
• 「agent skill の DB を更新して」

調査の進め方

1. 情報源の選択

検索対象期間: 直近 1 ヶ月を重点的にターゲットとする（after:YYYY-MM-DD形式で日付フィルタを使用）

以下のソースから調査を行う：

• Zenn: 日本語の技術記事
• 例: Claude agent skills after:2025-12-01 site:zenn.dev
• Qiita: 日本語の技術記事
• 例: Claude agent skills after:2025-12-01 site:qiita.com
• note.com: 日本語の実践的な記事
• 例: Claude agent skills after:2025-12-01 site:note.com
• はてなブログ: 日本語の技術ブログ
• 例: Claude agent skills after:2025-12-01 site:hatenablog.com
• GitHub:
• リポジトリ検索、マーケットプレイス
• SKILL.md ファイルの検索
• 例: agent skills Claude after:2025-12-01 site:github.com SKILL.md
• Hacker News: 技術的な議論とコメント
• 例: Claude agent skills after:2025-12-01 site:news.ycombinator.com
• Dev.to: 英語の技術記事
• 例: Claude agent skills after:2025-12-01 site:dev.to
• 公式ドキュメント: Anthropic 公式のサンプルとベストプラクティス

除外: Medium（WebFetch でエラーが出るため）、X/Twitter（WebFetch で内容取得不可）

日付フィルタの計算方法:

• 調査実行日から 1 ヶ月前の日付を計算（例: 2025-12-30 なら after:2025-12-01）
• 検索クエリに必ず日付フィルタを含める

2. 情報の収集

各記事から以下の情報を抽出：

• タイトル: 記事のタイトル
• 日付: 公開日または更新日
• 要約: 主な内容、作成されたスキルの概要、使用パターン
• URL: 記事へのリンク

3. リファレンスの更新

収集した情報はSQLite データベースに記録する（重複チェック・タグ検索が可能）。

データベースへの追加

-- 重複チェック（追加前に必ず実行）
SELECT * FROM refs WHERE url = 'https://...';

-- 新規追加（要約は改行区切りで複数行可）
INSERT INTO refs (url, title, published_date, surveyed_date, summary, is_japanese)
VALUES (
    'https://zenn.dev/...',
    '記事タイトル',
    '2025-12-25',        -- 公開日（不明ならNULL）
    '2025-12-25',        -- 調査日（必須）
    '1行目の要約ポイント
2行目の要約ポイント
3行目の要約ポイント',   -- 改行で区切ると箇条書きで出力される
    1                    -- 日本語:1, 英語:0
);

-- タグ追加（任意）
INSERT INTO tags (name) VALUES ('new-tag') ON CONFLICT DO NOTHING;
INSERT INTO ref_tags (url, tag) VALUES ('https://...', 'new-tag');

利用可能なタグ

SELECT name FROM tags ORDER BY name;
-- 用途別: business, collaboration, creative, data-analysis, dev-tools,
--         document-processing, productivity, security, writing
-- 特徴別: progressive-disclosure, skill-creator, tutorial, comparison,
--         obsidian, ml-training, tdd, subagent, mcp, official,
--         curated-list, enterprise, document-skills, git-workflow, open-standard

Markdown 出力

# all.md を再生成
./references/export_all.sh

キュレーションリポジトリからの一括登録

awesome-claude-skills のようなキュレーションリポジトリから個別スキルを一括登録する場合は、ハイブリッド方式を使用する：

1. README からスキル情報を抽出（Python スクリプト）
2. 一時ファイルに SQL 生成（レビュー用）
3. 内容確認後、DB に一括 INSERT
4. export_all.sh で Markdown 再生成

# ~/tmp/extract_skills.py のテンプレート
SKILLS = [
    # (name, url, description, category)
    ("docx", "https://github.com/anthropics/skills/tree/main/document-skills/docx",
     "Create, edit, analyze Word docs with tracked changes.", "document-processing"),
    # ... 他のスキル
]

# SQL生成: INSERT OR IGNORE で重複を自動スキップ
# タグ: カテゴリタグ + curated-list を付与

実行手順：

# 1. スクリプト実行でSQL生成
python3 ~/tmp/extract_skills.py

# 2. 生成されたSQLをレビュー
cat ~/tmp/awesome_skills_insert.sql

# 3. DBに一括INSERT
sqlite3 references/references.db < ~/tmp/awesome_skills_insert.sql

# 4. Markdown再生成
./references/export_all.sh

4. パターンの分析

収集した事例から使用パターンを分類：

• 情報検索・調査系
• ドキュメント・ノート管理系
• 専門的な提案・計画系
• ユーティリティ系
• 企業・チームでの導入事例

5. all.md の再生成

データベース更新後、Markdown 出力を再生成：

./references/export_all.sh

6. 結果のまとめ

調査結果をユーザーに報告する際は：

• 発見した活用事例の概要
• 使用パターンの分類
• 特に興味深い実装例
• 参考リンクの提示

リファレンス構成

references/
├── references.db      # SQLiteデータベース（メイン）
├── all.md             # 全件出力（export_all.shで生成）
└── export_all.sh      # Markdown出力スクリプト

SQLite スキーマ

-- メインテーブル
CREATE TABLE refs (
    url TEXT PRIMARY KEY,
    title TEXT NOT NULL,
    published_date TEXT,
    surveyed_date TEXT NOT NULL,
    summary TEXT,
    is_japanese INTEGER DEFAULT 1,
    created_at TEXT DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- タグ
CREATE TABLE tags (name TEXT PRIMARY KEY);
CREATE TABLE ref_tags (
    url TEXT, tag TEXT,
    PRIMARY KEY (url, tag)
);

GUI で確認

DB Browser for SQLite で直接確認できる：

open -a "/Applications/DB Browser for SQLite.app" references/references.db

便利なクエリ

-- ソース別件数（URLから自動判定）
SELECT
  CASE
    WHEN url LIKE '%zenn.dev%' THEN 'zenn'
    WHEN url LIKE '%github.com%' THEN 'github'
    WHEN url LIKE '%claude.com%' OR url LIKE '%anthropic.com%' THEN 'official'
    ELSE 'blog'
  END as source, COUNT(*)
FROM refs GROUP BY source;

-- タグで検索
SELECT r.title, r.url FROM refs r
JOIN ref_tags rt ON r.url = rt.url
WHERE rt.tag = 'progressive-disclosure';

-- 最近追加した記事
SELECT title, surveyed_date FROM refs ORDER BY surveyed_date DESC LIMIT 10;

注意事項

• 調査は薄く広く行い、詳細な実装には深入りしない
• 各記事の要約は簡潔に（3-5 行程度）
• 新規追加時は必ず SQLite に登録（URL で自動重複チェック）
• export_all.shで Markdown を再生成可能
• ユーザーの要望に応じて、特定のソースやタグに絞った調査も可能

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: taktamur
• Source: taktamur/claude-code-skills
• License: CC0-1.0

Install and usage instructions live in the source repository linked above.