用途
Agent Skills をインストールしても、必要な場面で実際に使われているかは分かりません。Warp の common-skills にある Skill Doctor は、指定した範囲のローカルな Agent 対話を調べ、根拠を伴う改善案とレポートを作る Skill です。手順は公式の Skill 本文で確認できます。
総合評価は、効率、コード品質、手順の遵守、回答の冗長さ、Skill の利用率という五つの要素から計算します。最初の四つは抽出した対話を採点し、利用率はインストール済み Skill が対話で検出された割合を見ます。重みは同じではありません。レポートは影響の大きい問題を三つ示し、採点で失敗した対話を根拠に修正案を出します。これは公式に記された方法であり、当サイトの実測結果ではありません。
利用場面
プロジェクト用や全体用の Skills を管理し、説明文が必要な場面で反応しなかった理由や、チェックの抜け、繰り返す遠回りを調べたいときに役立ちます。対象は現在のリポジトリ、指定したプロジェクト、またはローカルの全対話から選べます。評価する Skills もプロジェクト用だけか、全体用を含めるか選択できます。
対話履歴と修正案を自分で確認できる人に向く、というのが当サイトの編集上の判断です。点数だけで要件やコードの妥当性を決めるものではありません。
使用例
たとえば、チームの「コミット前チェック」Skill がテストの実行を促すはずなのに、確認なしで終わる対話が続いているとします。対応する Agent で Skill Doctor を使い、このリポジトリの最近の対話とプロジェクト用 Skills を対象にできます。対象を選んだ後、ローカル履歴を抽出し、対話を四つの規則で採点して利用率を算出します。失敗した対話で Skill が起動していなければ、起動条件の説明文の修正が提案されるかもしれません。手順の不足が原因なら、具体的な修正案と差分を作ります。
これは架空の例で、当サイトはそのチームの対話を分析していません。公式手順は、一般論ではなく失敗した対話の具体的な場面を改善案の根拠にするよう求めています。
制限
コード品質はコード変更が確認できる対話だけで採点します。証拠がなければ insufficient_evidence とし、その項目の平均から除外します。選択範囲に最近の評価可能な対話がなければ処理を止め、期間や対象プロジェクトの変更を案内します。標本と採点規則による結果は、すべての作業での効果や修正案の正しさを保証しません。
公式 Skill は対話データをローカルに保ち、一時ディレクトリにレポートと Skill の修正草案を書き、提案段階では実際の Skill ファイルを変更しないと定めています。レポートを共有するかは利用者が決め、先に内容を確認する必要があります。これは公式の想定手順であり、当サイトがあらゆる実行環境や共有後の安全性を保証するものではありません。対応環境を特定できない場合は、対話を読む前に停止する設計です。
導入方法
公式 README は skills CLI を使用します。次は単一 Skill 用の形式で、Warp 向けに全体へ導入する例です。このページを開いても実行されません。
npx skills@latest add warpdotdev/common-skills --skill skill-doctor --agent warp --global別の Agent では対応環境の資料と skills CLI の対象 Agent 指定を確認してください。評価には読めるローカル対話履歴が必要で、導入だけでは履歴は増えません。収集前に対話と Skill の対象を選びます。