Kaizen

セッションから学びを抽出し、成果物へ反映し続けるスキル。

使い方

/kaizen [extract] [--current | --all]   学びを抽出（extract は省略可 = 既定。--current = 最新セッション・最重要 1 件 / --all = 全セッション・優先度順）
/kaizen extract --current --record-pending
                                      最重要候補を最大 1 件、承認確認なしで pending 記録（オーケストレーション専用）
/kaizen apply                           pending の学びを成果物（ルール / doc / hook 等）へ適用
/kaizen forget [--list | --auto | 対象ファイル...]  適用されないまま古くなった pending を忘れる（status: forgotten。3 つは排他）
/kaizen archive [対象フラグ]             .kaizen を整理 = アーカイブ（既定・非破壊。.kaizen/archive/ へ移動）
/kaizen delete  [対象フラグ]             .kaizen を整理 = 物理削除（破壊的・明示時のみ）

対象フラグ（archive / delete 共通・省略時は対象を対話で確認）:
  --applied | --rejected | --applied-and-rejected | --forgotten | --all

初回のみ: /kaizen setup（インストール後の hooks 等のセットアップ。「Step 3」参照）

例: /kaizen --all / /kaizen forget --list / /kaizen archive / /kaizen archive --rejected / /kaizen delete --applied

• 自然文でも起動する。対応は次のとおりである。
  • 「振り返って」「kaizen」は抽出
  • 「学びを適用して」は apply
  • 「忘れて」「古い学びを整理して」は forget
  • 「整理して」「アーカイブして」「クリーンアップして」は archive
  • 「削除して」「消して」は delete
  • 「セットアップして」「hooks を設定して」は setup
• 忘却はデフォルトで自動に行う。学びを 1 件記録し終えた時点（kaizen-extract-done.sh）で、適用されないまま閾値の日数が過ぎ、優先度も上がらなかった pending を status: forgotten にする。
  学びを 1 件足すたびに古いものを 1 件外す形なので、調査だけのセッションでは何も書かない。
  閾値に関わらず忘れたいときだけ、手動の /kaizen forget を使う（references/housekeeping.md「忘却」）。
• --record-pending は extract --current と同時に指定した場合だけ受け付ける。通常の抽出の承認フローは変えず、apply / archive / delete は行わない。
• 抽出はコミット前のチェックからも起動される。未抽出の活動があり、transcript に候補が見つかるか、安全に判定できないと、PreToolUse のチェックが git commit を止めて kaizen --current を促す。
  候補が 0 件だと確かめられた場合は、そのまま通す。コミットのときにデフォルトで行うのは抽出と記録までで、apply はユーザーが今すぐ適用すると選んだ場合だけ続ける。

前提

• ツール: git
• 前提スキル: multiagent-setup（Hook とドキュメントの整備のセットアップで使う。references/setup.md 参照）。学びを反映したスキルの検証に skill-creator も使えるが、必須ではない
• MCP: なし
• シェル: bash（POSIX 互換シェル）。このスキルのコマンド例と、設定する Hook（mkdir -p / date -u 等）は bash を前提にしている。Windows では WSL / Git Bash 等の bash 環境で実行する
• node / pnpm / python などのランタイムは要らない。transcript の候補を速く探すために jq があれば使い、無い場合は判定できないものとして扱い、コミットを止める。
  コミット前のチェックは、Hook の入力を jq か python3 があれば構造として読み、どちらも無ければ生の JSON の command フィールドで判定する（機能を減らして動く）。

基本原則

• 根本原因を分析する。個別の失敗に対策するのではなく、その失敗が起きた理由を分析し、原因に対策する。
• できるだけ決定論的な仕組みで再発を防ぐ。エージェントの挙動は確率的なので、ルールやドキュメントでの指示だけに頼らない。リンター・フォーマッター・pre-commit フック・スクリプトなどの決定論的なチェックを優先して使う。
• 学びはエージェント間で共有する。.kaizen/ に保存した学びは、プロジェクト内のすべてのエージェント（Claude Code / Codex / GitHub Copilot）が参照できる。あるエージェントで得た学びを、他のエージェントでも生かす。
• 学びはプロジェクト単位で扱う。.kaizen/ ディレクトリに保存し、このプロジェクトに適用する。

フロー

Step 1: 操作の特定

「使い方」のコマンドまたは自然文から、抽出・適用・忘却・整理（アーカイブ・削除）・セットアップのどれかを判定する。判定できないときは AskUserQuestion で確認する。
整理の対象フラグ（--applied 等）が省略されたときは、対象を AskUserQuestion で確認する。

Step 2: コンポーネントの実行

操作に対応するコンポーネントファイルを Read ツールで読み込み、その手順に従う。

• 学び抽出 → references/extract.md
• 学び適用 → references/apply.md
• 忘却・整理（アーカイブ・削除）→ references/housekeeping.md
• セットアップ → references/setup.md

コンポーネントファイルは、SKILL.md と同じディレクトリの references/ の下にある。インストール先に応じて、次の場所を順に試す。

• ~/.claude/skills/kaizen/references/<file>.md
• .claude/skills/kaizen/references/<file>.md
• .agents/skills/kaizen/references/<file>.md

Step 3: セットアップ（インストール後・初回のみ）

references/setup.md を Read ツールで読み込み、その手順に従う。kaizen を自動で回すための設定をまとめている。

• 3 つの Hook（終了時のセンチネルの記録、コミット前の PreToolUse のチェック、セッション開始時の参照の注入）
• 基底ドキュメント（AGENTS.md 等）への、自己設定の編集の制約の追記
• .gitignore への一時ファイルの除外
• multiagent-setup への依存

任意で、pending の棚卸しを週次で Issue にする定期実行（GitHub Actions。同梱テンプレート assets/kaizen-schedule.yml）も同じガイドにある。

出典

根本原因分析の要素（繰り返しの深掘り・KEDB 照合・横断スコープの確認）は、karaage0703/ai-assistant-workspace の xangi-kaizen スキル を参考に取り入れた。