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$ agentstack add skill-yasunori0418-skills-session-insights ✓ scanned · ✓ verified — works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
Verified badge
Passed review? Show it. Paste this badge into your README — it links to the public security report.
Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming — see below.
We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps — measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.
How agent discovery & health will work →About
session-insights — Claude Code 利用実態の分析と改善提案
このスキルの目的
$CLAUDE_CONFIG_DIR(未設定なら ~/.claude)に蓄積されたセッション transcript・設定・スキル定義・コマンド履歴を機械的に読み出し、ユーザーが指定した分析観点に沿って利用傾向を分析し、設定・スキル・プロンプトの運用改善案を出す。
分析対象は本人の全会話履歴という機微なデータであり、量も巨大(数百セッション・100MB超)なので、次の2つを設計上の前提にしている:
- 収集は決定論。
- 読み出しは全て
scripts/collect_sessions.py経由で行い、AI が生の JSONL を Read/Grep で無作為に漁ることはしない。 - 巨大ファイルの直読みはコンテキストを浪費するだけでなく、走査範囲が毎回変わり分析の再現性を失うため。
- 観点駆動。
- 「なんとなく全部見る」は禁止。
- 観点が先、収集は観点に必要なものだけ。
起動チェック(必須)
起動引数に分析観点が含まれていなければ、収集を始めずに停止して確認する。 観点とは「何を知りたいか/何を改善したいか」が判別できる指示のこと。例:
- 「コンテキストを浪費している操作パターンを見つけたい」
- 「スキルが想定通り使われているか、死にスキルがないか」
- 「意図が伝わらず手戻りしたプロンプトの傾向を知りたい」
- 「compact が多発するセッションの共通点は」
/session-insights 単体や「分析して」だけの起動は観点不足。その場合は上の例を提示し、観点・期間・対象プロジェクトを確認してから始める。
データ収集の鉄則
すべての読み出しは同梱スクリプトで行う(依存は stdlib のみ・Python バージョンは skill 直下の pyproject.toml から uv が解決・出力は JSON・時刻は JST):
UV_PROJECT_ENVIRONMENT="$HOME/.cache/uv-venvs/session-insights" uv run --project "" python "/scripts/collect_sessions.py" [オプション]
UV_PROJECT_ENVIRONMENTは必ず付ける。スキルディレクトリは read-only(nix store / plugin cache)に配置され得るため、venv をスキル配下に作れないCLAUDE_CONFIG_DIRはスクリプトが自動で解決する。手で~/.claudeをハードコードしない- 生のセッション JSONL・
history.jsonlを Read/Grep/head で直接開かない。 - 必要な読み出し方が無ければ、それはスクリプトに足すべき機能(ユーザーに提案する)
- 各サブコマンドの limit / max-chars 既定値はコンテキスト保護のための意図的な制約。
- 外すときは範囲を十分絞ってから
- レコード形式・ディレクトリ配置の詳細(公式ドキュメント準拠の一覧、「実プロンプト」の判定規則、トークン集計の読み方)は
references/data-model.mdを参照
分析フロー
1. 環境確認
UV_PROJECT_ENVIRONMENT="$HOME/.cache/uv-venvs/session-insights" uv run --project "" python "/scripts/collect_sessions.py" paths
設定ディレクトリの解決結果(CLAUDE_CONFIG_DIR の有無)、セッション数、設定・スキル類の配置を把握し、レポート冒頭に「分析対象の範囲」として明記する。
2. 観点に応じた一次収集(集計層)
観点をサブコマンドに写像する。複数併用してよいが、観点に関係ない収集はしない:
| 観点 | サブコマンド | |---|---| | コンテキスト効率・compact 多発・トークン消費・コスト | usage(--by day/project)+ sessions の peak_context/compactions | | プロンプトの書き方・依頼の傾向・手戻り | prompts + errors、深掘りは transcript | | スキル・コマンドの活用度(死にスキル検出) | tools + commands + config(定義一覧と突き合わせ) | | ツール運用(MCP・サブエージェント・並列化) | tools(--by-project)+ sessions の agents/subagent_files | | 設定の妥当性(permissions・hooks・モデル選択) | config + sessions の models/permission_modes | | エラー・摩擦ポイント | errors + 該当セッションの transcript | | 特定プロジェクトの運用 | 各サブコマンドに --project |
共通オプション: --project / --since / --until(JST日付)/ --session 。Agent/Task 起動由来のセッションは既定で除外される(人間の運用分析を歪めるため)。 含めるなら --include-agents。
トークン総量とコスト(USD)の算出は、usage が ccusageに移譲する(既定 --engine auto: ccusage があれば ccusage claude daily/session --json を実行して ccusage キーに添付、無ければ builtin 合算のみ)。 絶対量・金額は ccusage の値を正とする(重複レコード排除とモデル別価格計算済み)。 builtin の usage_total は peak_context・compactions などセッション内訳分析用の生合算。
3. 深掘り(個別セッション)
集計から仮説を立ててから、該当セッションだけを読む:
UV_PROJECT_ENVIRONMENT="$HOME/.cache/uv-venvs/session-insights" uv run --project "" python "/scripts/collect_sessions.py" transcript --session --tail 40
UV_PROJECT_ENVIRONMENT="$HOME/.cache/uv-venvs/session-insights" uv run --project "" python "/scripts/collect_sessions.py" transcript --session --include-tools
深掘りは仮説の検証に必要なセッションに絞る(目安: 1観点あたり3〜5件まで)。 全セッションの transcript を順に読むような使い方はこのスキルの禁止事項。
4. レポートと改善案
分析結果は以下の構成でまとめる(ファイル出力を求められたら [[tmp-output]] の規約に従う。時刻表記は常に JST):
# セッション分析:
## 分析対象の範囲(期間・プロジェクト・セッション数・除外条件)
## 観測された事実(数値・セッションIDつき)
## 傾向と解釈
## 改善案
改善案の書き方:
- 事実と対にする。「compact が直近30日で12回、うち9回が loglass の長時間セッション(例: abcd1234)」→「そのプロジェクトの CLAUDE.md に調査結果の中間ファイル化を指示する」のように、観測に紐づかない一般論は書かない
- 変更対象は具体パスで。この環境の
~/.claude/*は dotfiles(~/dotfiles/home/.claude/...)への symlink なので、編集提案は dotfiles 側の実体パスで示す - 設定・スキルの変更はあくまで提案として提示する。ユーザーの承認なしにCLAUDE.md・settings.json・既存スキルを書き換えない
制約
- 明示起動のみ(frontmatter で自動起動無効化済み)。分析観点なしでは動かない
- 分析結果・transcript の内容を外部システム(Slack・Notion・Issue 等)へ送らない。求められた場合も [[external-writes]] の確認手順に従う
- transcript には過去の業務情報・秘匿情報が含まれうる。レポートへの引用は分析に必要な最小限にとどめ、トークンやパスワード様の文字列は伏せる
- スクリプトの改修時は
UV_PROJECT_ENVIRONMENT="$HOME/.cache/uv-venvs/session-insights" uv run --project "" pytestを全件通す
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: yasunori0418
- Source: yasunori0418/skills
- License: MIT
Install and usage instructions live in the source repository linked above.
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- v0.1.0 Imported from the upstream source.