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chat-archiver

入庫」などの指示で、現在の会話から価値ある情報を抽出し、分類して個人の知識ベースに保存するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

对话入库器。当用户说"入库"、"归档对话"、"把这次对话存下来"或"/chat-archiver"时触发。回顾当前对话，提取有价值的内容，分类后存入用户的知识库。支持 config 映射和自动发现两种模式。

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

入庫」などの指示で、現在の会話から価値ある情報を抽出し、分類して個人の知識ベースに保存するSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux 
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o chat-archiver.zip https://jpskill.com/download/6766.zip && unzip -o chat-archiver.zip && rm chat-archiver.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/6766.zip -OutFile "$d\chat-archiver.zip"; Expand-Archive "$d\chat-archiver.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\chat-archiver.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して chat-archiver.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → chat-archiver フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

chat-archiver — 会話アーカイブツール

43 COLLEGE 凱寓 (KAIYU) 提供 | v1.0

今回の会話を振り返り、価値ある洞察と知識を抽出し、分類して知識ベースに保存します。

初めて使用する場合、または config.json がない場合は、SETUP.md を読んで初期設定を完了してください。 以下の手順は、設定が完了していることを前提としています。

実行手順

ステップ 1：設定の読み込み

1. ${CLAUDE_SKILL_DIR}/config.json を読み込みます
   → 見つからない場合？ SETUP.md を読んでユーザーに初期設定を促し、ここに戻ります
2. パラメータを決定します：
   - knowledge_base（デフォルトは現在の作業ディレクトリ）
   - index_file（デフォルトは _INDEX.md）
   - file_prefix（デフォルトは chat-）
   - categories（ある場合 → モード A マッピング；ない場合 → モード B 自動検出）
3. ユーザーに「[knowledge_base パス] にアーカイブします」と通知します

ステップ 2：既存ファイルのスキャン

モード A：categories の各ディレクトリで {file_prefix}*.md を Glob スキャンします。

モード B：ls で第一階層のサブディレクトリをリストアップ → 各ディレクトリのインデックスファイル（あれば）を読み込み → **/{file_prefix}*.md を Glob スキャンします。

既存ファイルリストを記録し、重複排除に使用します。

ステップ 3：会話を振り返り、価値ある内容を抽出

抽出：知識認識、意思決定の結論、パターンと方法、技術ソリューション、個人的な洞察。

フィルタリング：純粋な操作内容、中間的な試行錯誤、すでに覆された結論、skill の変更プロセス自体。

ステップ 4：分類

モード A：categories から最も一致するものを選択します。どの分類にも一致しない場合 → default_category を使用するか、ユーザーに尋ねます。

モード B：ディレクトリ構造とインデックスの説明に基づいて判断します。不明な場合 → 候補をリストアップしてユーザーに選択させます。

重複排除：既存ファイルとテーマが重複する場合 → 新規作成ではなく追記します。

ステップ 5：ユーザーに確認

今回の会話から N 件の内容を抽出しました：

1. [新規] {file_prefix}xxx-YYYY-MM-DD.md → ターゲットディレクトリ/
   概要：一文での説明

書き込みを確認しますか？分類の調整、項目の削除、または漏れの追加が可能です。

自動で書き込まず、確認を待ってください。

ステップ 6：書き込み

  • 新規作成：Write で作成
  • 追記：Read → Edit で末尾に追記（--- で区切る）、日付を更新
  • ディレクトリが存在しない場合：mkdir -p で作成

ステップ 7：インデックスファイルの更新

インデックスファイルがある場合 → 項目を追記：- [ファイル名] - 一文での説明 (YYYY-MM-DD)

インデックスファイルがない場合 → スキップし、自動で作成しません。

ステップ 8：レポート

作成/変更したファイルとそのパスを簡潔にリストアップします。

ファイル命名

{file_prefix}[テーマキーワード]-[YYYY-MM-DD].md
テーマキーワード：英語小文字、ハイフン区切り、2-4語

ファイルテンプレート

# [日本語タイトル]

*出典：AIとの会話の蓄積*
*日付：[YYYY-MM-DD]*
*会話テーマ：[今回の会話の主なトピック]*

## 背景

[1-2文]

## 主要な結論

- [結論 1]
- [結論 2]

## 詳細内容

[論理的に構成]

## アクションアイテム

- [ ] [ToDo]
（ない場合はこのセクションを省略）

特殊な状況

  • アーカイブする価値のある内容がない場合 → 「アーカイブする必要のある内容はありません」と直接伝えます
  • テーマが重複する場合 → 既存ファイルの末尾に追記します
  • 複数のテーマがある場合 → 複数のファイルに分割します

執筆原則

結論を抽出し、元の会話は保存しません。日本語で記述し、絵文字は使用しません。簡潔かつ直接的に、各ファイルは一つのテーマに焦点を当てます。

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

chat-archiver — 对话入库器

43 COLLEGE 凯寓 (KAIYU) 出品 | v1.0

回顾本次对话，提取有价值的洞察和知识，分类后存入知识库。

首次使用或无 config.json 时，读 SETUP.md 完成初始化。 以下流程假设配置已就绪。

执行步骤

第 1 步：加载配置

1. 读取 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/config.json
   → 找不到？读 SETUP.md 引导用户完成初始化，然后回到这里
2. 确定参数：
   - knowledge_base（默认当前工作目录）
   - index_file（默认 _INDEX.md）
   - file_prefix（默认 chat-）
   - categories（有 → 模式 A 映射；无 → 模式 B 自动发现）
3. 告知用户：「将归档到 [knowledge_base 路径]」

第 2 步：扫描已有文件

模式 A：Glob 扫描 categories 各目录下 {file_prefix}*.md。

模式 B：ls 一级子目录 → 读各目录索引文件（如有） → Glob 扫描 **/{file_prefix}*.md。

记录已有文件列表，用于去重。

第 3 步：回顾对话，提取有价值的内容

提取：知识认知、决策结论、模式方法、技术方案、个人洞察。

过滤：纯操作性内容、中间试错、已被推翻的结论、skill 修改过程本身。

第 4 步：分类

模式 A：从 categories 选最匹配的。不匹配任何分类 → 用 default_category，或问用户。

模式 B：根据目录结构和索引描述判断。不确定 → 列候选让用户选。

去重：主题与已有文件重叠 → 追加而非新建。

第 5 步：向用户确认

本次对话提取了 N 条内容：

1. [新建] {file_prefix}xxx-YYYY-MM-DD.md → 目标目录/
   摘要：一句话描述

确认写入？可调整分类、删除条目或补充遗漏。

不要自动写入，等待确认。

第 6 步：写入

  • 新建：Write 创建
  • 追加：Read → Edit 在末尾追加（--- 分隔），更新日期
  • 目录不存在：mkdir -p 创建

第 7 步：更新索引文件

有索引文件 → 追加条目：- [文件名] - 一句话描述 (YYYY-MM-DD)

无索引文件 → 跳过，不自动创建。

第 8 步：报告

简要列出创建/修改了哪些文件及路径。

文件命名

{file_prefix}[主题关键词]-[YYYY-MM-DD].md
主题关键词：英文小写，连字符分隔，2-4 个词

文件模板

# [中文标题]

*来源：与 AI 的对话沉淀*
*日期：[YYYY-MM-DD]*
*对话主题：[本次对话的主要话题]*

## 背景

[1-2 句]

## 关键结论

- [结论 1]
- [结论 2]

## 详细内容

[按逻辑组织]

## 行动项

- [ ] [待办]
（没有则省略此节）

特殊情况

  • 无值得入库的内容 → 直接说"没有需要入库的内容"
  • 主题重叠 → 追加到已有文件末尾
  • 多个主题 → 拆分为多个文件

写作原则

提炼结论，不存原始对话。中文撰写，不用 emoji。简洁直接，每个文件聚焦一个主题。