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03 — はじめての skill を作る

skill_builder を使って、エンドツーエンドで動く skill を作ります。最後には、トピックを受け取って一段落の解説を返す skill が完成します。

作るもの

reyn run my_explainer "machine learning"
→ "Machine learning は ..."

2 phase の skill：

  1. outline — 3 つの bullet point を生成
  2. expand — outline を一段落の文章に展開

Step 1: skill のスキャフォルディング生成

reyn run skill_builder "トピックを受け取って一段落の解説文を返す skill。phase は outline（3 bullet）と expand（段落）の 2 つ。"

skill_builder は stdlib skill です。構造を計画し、artifact を設計し、phase の markdown を生成し、結果を lint し、必要なら修正してから返します。出力先は reyn/local/my_explainer/（ディレクトリ名は計画段階で決まる — あとから rename 可能）。

Step 2: 生成物の確認

reyn/local/my_explainer/
├── skill.md
├── phases/
│   ├── outline.md
│   └── expand.md
└── artifacts/
    ├── topic_input.yaml
    ├── outline.yaml
    └── explainer.yaml

skill.md を開いて graph: と final_output: を確認。phases/outline.md を開いて input: と instructions だけが書かれていて、output schema が無いことを確認します。

この分離は reyn の核心です。理由は concepts/principles.md を参照。

Step 3: 実行

reyn run my_explainer "光合成"

--events を付けると裏側の状態遷移が見えます：

reyn run my_explainer "光合成" --events

各 phase が phase_started, llm_called, artifact_created, phase_completed を発行します。完全な event ログは reyn events <log_file> で再生可能です。

Step 4: 反復改善

出力が望むものでなければ skill_improver：

reyn run skill_improver "my_explainer の出力が学術的すぎる。フレンドリーで例の多い文体にしたい"

skill を読み、変更を計画し、diff を提示します。ファイル書き込み前に必ずユーザ承認を求めます。

学んだこと

  • Skill はディレクトリ — markdown と YAML の集まり、Python コードではない
  • Phase は input だけを宣言 — output は次 phase または skill の final_output で決まる
  • skill を作るのも skill — skill_builder や skill_improver は特別なツールではなく、普通の stdlib skill

次のステップ

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