Ask HN: スキルファイルはどのように管理していますか？

モデルの能力が、カスタムスキルが埋める未知の空白を埋めることは決してないでしょう。モデルはボブに接続するように頼まれたときに、whoamiを実行して.sshフォルダから鍵や過去の接続の証拠を探す賢さを持っているかもしれませんが、スキルファイルは「ボブには鍵ZとユーザーXで接続する」と簡単に言えます。これにより、不必要な推論なしに操作が完了します。情報が有効な限り、簡潔で情報密度の高いスキルは、内部知識を必要とするあらゆるタスクにおいて、消費トークンの点で常に優位に立つでしょう。調査フェーズ全体を排除するだけです。

ここに同意します。私の哲学は、「汎用」コーディングエージェントはどんどん良くなり、スキルの有用性は低下していくでしょう。そして、それはおそらく、スキルを介してカスタマイズを構築できる人々のペースよりもはるかに速いペースで向上するでしょう。これはもちろん、エージェントがソフトウェアエンジニアリングの慣習にすでに精通しているコードを書くという私自身の経験から来ています。これは、他のタスク、例えば独自の声でマーケティングコピーを書く場合には、おそらく当てはまりません。今のところ、私はスキルを最小限に保っています。例えば、「このリポジトリのドキュメントからスラム詩をすべて削除する」といった、常に送る一文のプロンプトです。また、頻繁に共有する傾向があります。すべてのスキルは、チームがアクセスできるリポジトリに入れています。プレッシャーはなく、それらを使用し、即興で作り、独自のものを追加してください。仕事のやり方を共有し、関与することは、全員に同じやり方で仕事をさせることよりも重要です。

私がスキルがモデルに取って代わられるという意味は、「一般的な使用」スキル、例えばデザイン批評やコードレビューなどのことです。しかし、カスタム使用スキルについては、もちろんモデルがそれらを置き換えることはできず、それを試みるのも効率的ではありません。このタイプのスキルは自分で作成し維持していますが、私の質問は「一般的な使用」スキルについてでした。それらはインターネット上に溢れていますが、どのように管理していますか？

私はdocs/を持っています。そこには、私の特定のアプリケーションが必要とするすべてのスキルやドキュメントが含まれています。それをADR（アーキテクチャ決定記録）として扱い、AIが作業中のシステムの部分を理解するのに役立てています。