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tigerless-labs/autoharness

Claude Code の作業からスキルを自動で書き起こし、使われないものは片づける

MIT · 商用可 Python ★ 11,136 (今日 +2) 3日前に更新
GitHub で見る tigerless-labs/autoharness
GitHub の説明(原文)
Autoharness — a self-learning skill layer for Claude Code — distills skills from your real sessions, updates them as you work, and prunes the ones that stop getting used. No daemon, no benchmark.

どういうものか

Claude Code のプラグインで、日々の作業から「スキル」(エージェントへの手引き)を自動で作り、手入れまで続ける。入れておくと、ツール呼び出しが一定回数たまるごとに裏で振り返りが走り、得た教訓を .claude/skills/ にスキルとして書き出す。同じ場面のスキルが増えれば1つにまとめ、使ううちに内容を直し、使われないものは退避させる。触るのは自分が書いたスキルだけで、人が書いたものや他から入れたものには手を出さない。

振り返りのきっかけは、ツール呼び出しの回数だ。既定では50回ごとに1回。話をしているだけの会話では走らない。振り返り役は提案するだけで、書き込む権限を持たない。書き込めるのは検証役だけで、形式や安全性を確かめてから保存する。新しいセッションの冒頭には、これまでに作ったスキルの一覧が渡される。すぐに教訓を残したいときは /learn で、その場で振り返らせることもできる。

スキルの良し悪しは、ベンチマークの点数ではなく、その後の作業で実際に使われたかで測る。作ってから、そのスキルの層に一定数の依頼(既定はプロジェクト用100件、全体用300件)が届くまでは様子見の期間で、退避されず、上限の数にも数えない。様子見が終わった時点で、その間に一度も使われず、読まれもしなかったものは退避させる。様子見を終えたスキルの数が層ごとの上限(既定はプロジェクト用50、全体用20)を超えたら、使われる割合の低いものから退避させる。退避は削除ではなく、フォルダを戻せば復活する。作成や修正のたびに、理由と根拠になった会話の抜粋が記録として残る。

作業からスキルを書き起こし、育て、片づける 作業セッション (ツール50回ごとに) 振り返り (追加・統合・修正を提案) 検証して保存 (.claude/skills/ へ) 次のセッション (一覧を最初に渡す) 使われなかったスキルは削除せず、退避させる
提案する役と書き込む役を分け、書き込む前に検証を通す。増やすだけでなく、まとめて減らす仕組みまで含めて回る。

どんなときに使うか

同じ注意を、セッションのたびに Claude Code に言い直しているとき

教えたことが振り返りでスキルにされれば、次のセッションの冒頭で一覧として渡される。手でスキルを書いて管理する手間を省きたい人に向く。

スキルが増えすぎて、似たものが重なってきたとき

autoharness が作ったスキルについては、同じ場面のものを1つにまとめ、使われないものを退避させるので、数が際限なく増えない。手で書いたスキルや、ほかから入れたスキルは対象外。

注意点

Python 3.11 以上が python3 として使える必要がある。 古い Python が先に見つかると、フックがすべて止まる(README は macOS の Xcode に付く 3.9.6 を例に挙げている)。対応 OS の表示は Linux と macOS。

振り返りは裏で別のセッションを立ち上げて行う。 README によれば、振り返りの間隔を短くするほど、立ち上がるセッションも増える。

既定の数値は仮置き。 振り返りの間隔や上限などの既定値は、実測で調整する前の暫定だと README 自身が書いている。

アンインストールしても、作られたスキルは残る。 消すには、状態を置くフォルダと、自動で作られたスキルを自分で削除する。

ライセンスは MIT。

開発の様子

4 か月
公開してからの期間。2026-06-10 が最初のコミットです
0 回
リリースの回数です
7 人
開発に参加した人数です
3 日前
最後のコミットです
65 件
未解決の Issue とプルリクエストの合計です(GitHub はこの2つを同じ数に含めます)

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この記事の更新日は 2026-10-02 です。 内容は公開されている README と GitHub のデータに基づいています。 数値は GitHub から取得したもの、警告は判定の基準にある条件での自動判定です。事実誤認を見つけた場合はお知らせください。