jpskill.com
🛠️ 開発・MCP コミュニティ

session-intelligence-harvester

生産的な会議や作業の後、修正や新しいパターンが見つかった際に、その学びを組織全体の知識として活用できるよう、関連ファイルに反映させることで、一時的な解決策を永続的な知見に変えるSkill。

📜 元の英語説明(参考)

This skill should be used after productive sessions to extract learnings and route them to appropriate Reusable Intelligence Infrastructure (RII) components. Use when corrections were made, format drift was fixed, new patterns emerged, or the user explicitly asks to "harvest learnings" or "capture session intelligence". Transforms one-time fixes into permanent organizational knowledge by implementing updates across multiple files.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

生産的な会議や作業の後、修正や新しいパターンが見つかった際に、その学びを組織全体の知識として活用できるよう、関連ファイルに反映させることで、一時的な解決策を永続的な知見に変える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 session-intelligence-harvester.zip https://jpskill.com/download/16874.zip && unzip -o session-intelligence-harvester.zip && rm session-intelligence-harvester.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/16874.zip -OutFile "$d\session-intelligence-harvester.zip"; Expand-Archive "$d\session-intelligence-harvester.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\session-intelligence-harvester.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 session-intelligence-harvester.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 → session-intelligence-harvester 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

⚠️ 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
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
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。

セッションインテリジェンスハーベスター

概要

セッションで得られた学びを、RIIコンポーネント全体にアップデートを実装することで、永続的な組織インテリジェンスに変換します。修正、発見、またはパターン識別を含む生産的なセッションの後、学んだことを体系的に抽出し、正しいコンポーネントにルーティングし、変更を適用します。

重要な理由: RIIコンポーネントにエンコードされていない一時的な修正は、再発します。Chapter Nのスキル形式のずれは、それを防ぐチェックが存在しなかったために発生しました。ハーベスティング後、その失敗モードは4つのファイルにエンコードされ、将来のセッションは自動的に恩恵を受けます。

このスキルを使用するタイミング

自動トリガー (ハーベスティングを積極的に提案):

  • セッションで形式のずれを修正 (間違ったファイル構造、YAML、呼び出し)
  • セッションでオーケストレーションファイルに不足しているチェックを追加
  • セッションで防止する価値のある失敗モードを特定
  • セッションで同様のパターン修正で3つ以上のファイルを修正
  • 重要な学習を文書化したPHRが作成された

手動トリガー (ユーザーからのリクエスト):

  • 「このセッションから学びをハーベストする」
  • 「セッションインテリジェンスをキャプチャする」
  • 「この作業から何をエンコードすべきか?」
  • 「学んだことをRIIにアップデートする」

ワークフロー

行動を優先: 提案するだけでなく、すべてのアップデートを実装します。ターゲットファイルを読み込み、編集を行い、変更をコミットします。明示的に要求された場合にのみ、実装せずに提案します。

ステップ 1: セッション分析

次の質問に答えてセッションを分析します。進捗状況を追跡するために分析を記述します。

1. 修正内容
   - どのようなエラー/ずれが修正されましたか?
   - 何が間違っていて、何が正しくなりましたか?
   - なぜエラーが発生したのですか? (チェックの欠落、形式のずれなど)

   なぜこれが重要なのか: 根本原因を理解することで、どのRII
   コンポーネントが再発を防ぐかを判断します。形式のずれ → エージェントの収束
   パターン。コンテキストの欠落 → CLAUDE.md プロトコルステップ。

2. 識別されたパターン
   - どのような再発パターンが現れましたか?
   - どのような正準ソースが参照されましたか?
   - どのような検証があれば、これをより早く検出できましたか?

   なぜこれが重要なのか: セッション間で再発するパターンは、
   エンコードする価値があります。正準ソースを参照した場合、他のセッション
   でも同じ参照が必要になります。

3. 学習の分類
   - コンテキスト収集のギャップ? (CLAUDE.md)
   - 教育/指導の問題? (Constitution)
   - エージェントの収束パターン? (Agents)
   - 再利用可能なワークフロー? (Skills)
   - オーケストレーションチェックの欠落? (Commands)

   なぜこれが重要なのか: 間違ったルーティングは、学習が適切なタイミングで
   トリガーされないことを意味します。CLAUDE.md の収束パターンは、
   chapter-planner が計画中にそれを検出するのに役立ちません。

ステップ 2: RIIコンポーネントへのルーティング

このルーティングテーブルを使用します。学習を、適切なタイミングで発見されるコンポーネントにルーティングします。

学習タイプ ターゲットコンポーネント 場所 追加するもの いつトリガーされるか
コンテキスト収集のギャップ CLAUDE.md セクション I コンテキストプロトコルの新しいステップ 任意のプラットフォーム作業の前
失敗モードの例 CLAUDE.md 失敗モード 修正を含む名前付きの例 同様の状況が検出されたとき
教育的フレームワーク Constitution セクション IIa 指導方法のアップデート レッスン設計中
エージェントの収束パターン エージェントファイル 収束パターン パターン + 理由 + 修正 エージェントの実行中
エージェントの自己監視 エージェントファイル 自己監視チェックリスト 新しいチェックリスト項目 エージェントが出力を確定する前
正準ソースのルックアップ 複数のエージェント 分析の質問 相互参照チェック 計画フェーズ中
再利用可能なワークフロー 新しいスキル .claude/skills/ 新しい SKILL.md ユーザーがスキルを呼び出すとき
オーケストレーションチェック コマンドファイル フェーズ 0 または関連フェーズ 新しい検証ステップ ワークフローの実行中
形式仕様 正準ソースの章 レッスンコンテンツ 信頼できる形式 そのパターンを教えるとき

ルーティングが重要な理由: 間違ったコンポーネントに配置された学習は、再発を防ぎません。content-implementer.md のチェックは、エラーが chapter-planner の実行中に発生した場合に役立ちません。

ステップ 3: ターゲットファイルの読み込みとアップデートの生成

識別された学習ごとに:

  1. ターゲットファイルを読み込み、現在の構造を理解し、正確な配置場所を見つけます
  2. アップデートを生成し、正確な配置のための周囲のコンテキストを含めます
  3. 進捗状況を追跡しながら、複数のファイルを処理します
## 学習: [簡単なタイトル]

**タイプ**: [コンテキストギャップ | 失敗モード | 収束パターン | など]

**ターゲット**: [ファイルパス]

**現在の状態** (ファイルを読み込んだ後):
[何が欠落しているか、または間違っているか - 既存のコンテンツを引用すると役立ちます]

**正確な配置場所**:
[どのセクションの、どのコンテンツの後か - Edit するのに十分なほど具体的に]

**追加するコンテンツ**:
[正確なコンテンツ、ファイルのスタイルと形式に一致]

**根拠**:
[なぜこれが再発を防ぐのか - 何がこのチェックをトリガーするのか]

**正準ソース** (該当する場合):
[どの章/レッスンが信頼できる形式を定義しているか]

ステップ 4: アップデートの実装

行動を起こす: 各ターゲットファイルを編集します。Edit ツールを使用して変更を加えます。

アップデートごとに:

  1. ターゲットファイルを読み込みます (まだ読み込んでいない場合)
  2. 正確な挿入ポイントを見つけます
  3. Edit ツールを使用して編集を適用します
  4. 編集が正しく適用されたことを確認します

完了状況を追跡します:

アップデートの進捗状況:
- [x] CLAUDE.md - 失敗モードセクションを追加
- [x] chapter-planner.md - 収束パターン 6 を追加
- [ ] sp.loopflow.v2.md - フェーズ 0 チェックを追加 (進行中)
- [ ] content-implementer.md - 保留中

ステップ 5: 検証

確定する前に、これらそれぞれを確認します (確認したらチェックボックスをオンにします):


- [ ] 編集する前に各ターゲットファイルを読み込みました (構造について推測しない)
- [ ] 各学習が、適切なタイミングでトリガーされるコンポーネントにルーティングされることを確認しました
- [ ] アップデートに正確な配置コンテキストが含まれていることを確認しました (曖昧な場所ではない)
- [ ] 形式関連の学習について、正準ソースが存在することを確認しました
- [ ] ターゲットファイルを検索して、重複がないことを確認しました

(原文はここで切り詰められています)
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Session Intelligence Harvester

Overview

Transform session learnings into permanent organizational intelligence by implementing updates across RII components. After productive sessions involving corrections, discoveries, or pattern identification, systematically extract what was learned, route it to the correct component, and apply the changes.

Why this matters: One-time fixes that aren't encoded into RII components will recur. The Chapter N skill format drift happened because no check existed to prevent it. After harvesting, that failure mode is encoded in 4 files—future sessions automatically benefit.

When to Use This Skill

Automatic Triggers (proactively suggest harvesting):

  • Session corrected format drift (wrong file structure, YAML, invocation)
  • Session added missing checks to orchestration files
  • Session identified failure mode worth preventing
  • Session touched 3+ files with similar pattern corrections
  • PHR was created documenting significant learning

Manual Triggers (user requests):

  • "Harvest learnings from this session"
  • "Capture session intelligence"
  • "What should we encode from this work?"
  • "Update RII with what we learned"

Workflow

Default to action: Implement all updates rather than only proposing them. Read target files, make edits, and commit changes. Only propose without implementing if explicitly asked.

Step 1: Session Analysis

Analyze the session by answering these questions. Write your analysis to track progress:

1. CORRECTIONS MADE
   - What errors/drift were corrected?
   - What was wrong vs what is now correct?
   - Why did the error occur? (missing check, format drift, etc.)

   WHY THIS MATTERS: Understanding root cause determines which RII
   component prevents recurrence. Format drift → agent convergence
   pattern. Missing context → CLAUDE.md protocol step.

2. PATTERNS IDENTIFIED
   - What recurring patterns emerged?
   - What canonical sources were referenced?
   - What validation would have caught this earlier?

   WHY THIS MATTERS: Patterns that recur across sessions deserve
   encoding. If you referenced a canonical source, other sessions
   will need that same reference.

3. LEARNING CLASSIFICATION
   - Context-gathering gap? (CLAUDE.md)
   - Pedagogical/teaching issue? (Constitution)
   - Agent convergence pattern? (Agents)
   - Reusable workflow? (Skills)
   - Missing orchestration check? (Commands)

   WHY THIS MATTERS: Wrong routing means learnings don't trigger at
   the right time. A convergence pattern in CLAUDE.md won't help
   chapter-planner catch it during planning.

Step 2: Route to RII Components

Use this routing table. Route learnings to the component where they will be discovered at the right time:

Learning Type Target Component Location What to Add When It Triggers
Context-gathering gaps CLAUDE.md Section I New step in context protocol Before ANY platform work
Failure mode example CLAUDE.md Failure modes Named example with correction When similar situation detected
Pedagogical framework Constitution Section IIa Teaching method update During lesson design
Agent convergence pattern Agent file Convergence Patterns Pattern + why + correction During agent execution
Agent self-monitoring Agent file Self-Monitoring Checklist New checklist item Before agent finalizes output
Canonical source lookup Multiple agents Analysis Questions Cross-reference check During planning phase
Reusable workflow New skill .claude/skills/ New SKILL.md When user invokes skill
Orchestration check Command file Phase 0 or relevant phase New validation step During workflow execution
Format specification Canonical source chapter Lesson content Authoritative format When teaching that pattern

WHY ROUTING MATTERS: Learnings placed in the wrong component don't prevent recurrence. A check in content-implementer.md won't help if the error happens during chapter-planner execution.

Step 3: Read Target Files and Generate Updates

For each identified learning:

  1. Read the target file to understand current structure and find exact placement
  2. Generate the update with surrounding context for precise placement
  3. Track progress as you work through multiple files
## Learning: [Brief Title]

**Type**: [Context gap | Failure mode | Convergence pattern | etc.]

**Target**: [File path]

**Current State** (after reading file):
[What's missing or incorrect - quote existing content if helpful]

**Exact Placement**:
[Which section, after which content - be specific enough to Edit]

**Content to Add**:
[Exact content, matching the file's style and format]

**Rationale**:
[Why this prevents recurrence - what will trigger this check]

**Canonical Source** (if applicable):
[Which chapter/lesson defines the authoritative format]

Step 4: Implement Updates

Take action: Edit each target file. Use the Edit tool to make changes.

For each update:

  1. Read the target file (if not already read)
  2. Locate the exact insertion point
  3. Apply the edit using Edit tool
  4. Verify the edit was applied correctly

Track completion:

Updates Progress:
- [x] CLAUDE.md - Added failure mode section
- [x] chapter-planner.md - Added convergence pattern 6
- [ ] sp.loopflow.v2.md - Adding Phase 0 check (in progress)
- [ ] content-implementer.md - Pending

Step 5: Validation

Before finalizing, verify each of these (check the box as you confirm):

- [ ] Read each target file before editing (no speculation about structure)
- [ ] Verified each learning routes to the component where it triggers at the right time
- [ ] Confirmed updates include exact placement context (not vague locations)
- [ ] Checked canonical sources exist for format-related learnings
- [ ] Searched target files to confirm no duplicate information exists
- [ ] Used imperative form for agent files, appropriate style for others
- [ ] Added cross-references where pattern appears in multiple files
- [ ] All edits applied successfully (no pending changes)

Step 6: Create PHR and Commit

  1. Create PHR documenting:

    • What was learned
    • Where it was encoded (list all files)
    • Why this improves future work
  2. Commit changes with descriptive message:

    feat(intelligence): Harvest session learnings into RII
    
    Updates:
    - [File 1]: [What was added]
    - [File 2]: [What was added]
    
    Prevents: [What failure mode this prevents]

RII Component Reference

CLAUDE.md Structure

Section I: Context Gathering Protocol
  - Step 1-N: Sequential context steps
  - Each step has WHAT to do and WHY it matters
  - "Find canonical source" step for pattern teaching

Failure Modes (between Section I and II):
  - Named failure examples: "FAILURE MODE: [Name] Example"
  - "What I did wrong" list
  - "What I should have done" numbered steps
  - "Result" showing what was prevented

Agent File Structure

Analysis Questions (Section III):
  - Numbered questions with "Why this matters" explanation
  - Self-check prompt at end

Principles (Section IV):
  - Named principles with Framework + What this means + Application guidance
  - Self-check prompt

Convergence Patterns (Section VI):
  - "Generic pattern" description
  - "Why this is convergence" explanation
  - "Correction" with specific steps

Self-Monitoring Checklist (Section VIII):
  - Numbered checklist with checkmark emoji prefix
  - Each item is a verification question

Command File Structure

Phase 0: Foundation checks
  - Constitutional reading
  - Canonical source checks (for educational content)
  - Each step explains WHY

Convergence Patterns:
  - Symptom description
  - Detection method
  - Correction steps

Output Format

After completing harvest, provide summary:

## Session Intelligence Harvest Summary

**Session**: [Brief description]
**Date**: [ISO date]
**Status**: COMPLETE

### Learnings Extracted: [N]

| # | Learning | Type | Target | Status |
|---|----------|------|--------|--------|
| 1 | [Title] | [Type] | [File] | Applied |
| 2 | [Title] | [Type] | [File] | Applied |

### Updates Applied

1. **[File]**: [What was added] (lines X-Y)
2. **[File]**: [What was added] (lines X-Y)

### PHR Created
- Path: [PHR path]
- Stage: [Stage]

### Canonical Sources Referenced
- [Pattern]: [Chapter X Lesson Y]

### Commit
- Hash: [commit hash]
- Message: [commit message summary]

Examples

Example 1: Format Drift Correction (Multi-File)

Session: Fixed skill format to use domain-based structure

Analysis:

CORRECTIONS MADE:
- Wrong: .claude/skills/section-writer.md (flat file, no domain)
- Correct: .claude/skills/authoring/section-writer/SKILL.md (domain + directory structure)
- Root cause: No domain organization for skills/agents

PATTERNS IDENTIFIED:
- Skills must be in authoring/ or engineering/ domain folders
- Agents must be in authoring/ or engineering/ domain folders
- Multiple files referenced old flat structure

CLASSIFICATION:
- Failure mode → CLAUDE.md
- Convergence pattern → chapter-planner.md, content-implementer.md
- Skill structure → skill-creator, session-intelligence-harvester

Updates Applied:

  1. CLAUDE.md: Updated agent architecture section
  2. skill-creator: Added domain organization requirement
  3. session-intelligence-harvester: Updated routing table with domain paths
  4. Moved all skills to authoring/ or engineering/
  5. Moved all agents to authoring/ or engineering/
  6. Generals Skills are at .claude/skills/

    Example 2: Missing Validation (Single File)

Session: Discovered lessons weren't checking chapter-index.md for prerequisites

Analysis:

CORRECTIONS MADE:
- Wrong: Started chapter work without reading chapter-index.md
- Correct: MUST read chapter-index.md first to get Part, proficiency, prerequisites
- Root cause: No mandatory step in context protocol

CLASSIFICATION:
- Context-gathering gap → CLAUDE.md Section I

Updates Applied:

  1. CLAUDE.md: Added Step 1 to read chapter-index.md with specific extraction requirements

Self-Monitoring

Before marking harvest complete, verify you have:

  • [ ] Analyzed session to identify all corrections and patterns
  • [ ] Classified each learning to determine correct routing
  • [ ] Read each target file before editing (no speculation)
  • [ ] Applied all edits using Edit tool (not just proposed)
  • [ ] Verified edits match target file's style and structure
  • [ ] Added cross-references where patterns appear in multiple files
  • [ ] Created PHR documenting the harvest
  • [ ] Committed changes with descriptive message
  • [ ] Generated summary showing all updates applied