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新規スキルを効率的に設計・実装：スキルの目的、トリガー、構造（単一ファイル or ディレクトリ）を明確にしてから本文執筆するため、ぶれない設計ができます。 フロントマター・本文のルール自動適用：description 三人称化、簡潔さの維持（知っていることは省略）、Progressive Disclosure（複雑さの段階的開示）をテンプレートで実現。 既存スキルを改善する指針を取得：実装後の実務運用で見つかった改善点（わかりにくい説明、漏れたエッジケース、トークン無駄遣い）を体系的に修正。 チェックリストで品質検査：本文500行以内、具体的な例の有無、不要な説明の削減など、提出前の自己検査基準が明確になります。 Claude Code スキル開発者：新しい自動化スキルを定期的に追加・改善したい AIエージェント設計者：スキル設計の標準化と品質を両立させたい テックリード・DX推進者：チーム内スキル設計のガイドラインを統一したい ドキュメント作成者：簡潔で再利用性の高い説明を書きたい スキル作成の4ステップ：①目的明確化（スキル名・目的・トリガーを定義）、②フロントマター作成（description は「何をするか」+「いつ使うか」の三人称、1024字以内）、③本文執筆（簡潔な概要・使い方Usage・ワークフロー・具体的な例の4構成）、④実務テスト（実装後の運用で改善点を特定）。本文は500行以内を目安。複雑なタスクはチェックリスト形式で段階的に。詳細情報は別ファイル化し、参照は1階層まで（Progressive Disclosure）。フロントマター yaml に name, description, allowed-tools, argument-hint 等を記述。好例・悪例を提示して直感的に理解できるよう構成。

目次に基づいた章の自動執筆: src/toc.mdの詳細情報を読み込み、「書くべきポイント」に従って本文を自動生成できます。 参考資料・knowledgesの自動引用: 既に蓄積されたナレッジから関連情報を自動抽出し、出典を明記しながら本文に組み込めます。 調査不要で執筆に集中: 情報源はすべてknowledgesに準備済みなため、調査時間ゼロで執筆に専念できます。 複数章の一括執筆: /book-write allで全章を順番に自動執筆し、本全体を一気に完成させられます。 GitHub Pagesへの自動公開: 執筆完了後、すぐにGitHub Pagesで公開でき、lintチェックは夜間バッチで自動実施されます。 技術書やドキュメントを効率的に執筆したいライター・著者 プロジェクトの知識体系を体系的に書籍化したいチームリーダー 既にknowledgesが充実している組織で、執筆時間を最小化したい方 定期的に本やドキュメントを更新・拡張する必要があるプロジェクト src/toc.mdの目次に基づいて章の本文を執筆し、src/chapters/XX-slug.mdに出力するスキルです。使用方法は/book-write （指定章を執筆）、/book-write 01（第1章を執筆）、/book-write all（全章を順番に執筆）があります。前提条件は/book-detailで目次が詳細化されていること、各セクションに「書くべきポイント」「参考資料」が記載されていることです。処理手順は（1）src/toc.mdから該当章の詳細情報を読み込む、（2）「書くべきポイント」に従って本文を執筆、（3）「参考資料」のknowledgesを適宜参照・引用、（4）src/chapters/XX-slug.mdに本文を出力、（5）Publisherに公開を依頼（GitHub Pages）です。執筆ガイドラインは文体（ですます調、句点で文終了、読点は1文3個以内、1文150文字以内）、構成（セクション冒頭で概要、具体例交える、コード例挿入、セクション末で要点整理）、参照（knowledgesの情報引用、出典明記、images/で画像参照）です。ファイル命名規則はsrc/chapters/XX-slug.md（XX=2桁章番号、slug=英語名）です。注意点は調査不要（knowledgesに既蓄積）、lintチェックは夜間バッチ処理（執筆時不要）、コードブロックに言語指定、画像はimages/章番号-名前.png形式です。

Lintツール（textlint、markdownlint）で文章のエラーを検出し、自動修正可能なものは夜間に自動で修正します。 助詞の連続や文の長さなど、自動修正できないエラーは検出して記録し、朝に確認できるようにします。 既存のdisableマーカー（エラー無視設定）をレビューして、本当に必要なものか再評価します。 バッチ処理レポート（YYYY-MM-DD-batch-improve.md）を自動生成し、修正内容を可視化します。 --dry-runオプションで、実際に修正せず問題のみを表示することも可能です。 ブログやドキュメントを執筆していて、細かい文法エラーを自動修正したいライターや編集者 技術ドキュメントの品質を維持したいドキュメント管理者 執筆作業が一段落した後、品質チェックを自動化したい担当者 夜間に自動で改善を進めて、朝にレビューするワークフローを構築したい人 夜間に実行される文章品質改善のバッチ処理です。処理内容として、まずbun run lintでエラー確認、bun run lint:fixで自動修正可能なものを修正します。自動修正できないtextlintエラー（助詞連続、文長、句点、ですます調不統一）とmarkdownlintエラー（見出しレベル、空行不足、インラインHTML）は手動対応方針に従って処理します。既存のdisableマーカーをgrepで確認し、代替表現への書き換え可能性や必要性を再評価します。出力としてknowledges/reviews/YYYY-MM-DD-batch-improve.mdに、実行日時・Lint結果（検出数、自動修正数、手動修正数）・修正内容表、残課題、disableマーカー状況をレポートします。--dry-runオプションで問題検出のみを行い、修正しません。人間が作業中の時間帯には実行せず、大きな変更は人間の確認を求め、修正後はビルド確認とGitHub Pages更新を必須とします。