rules-distill

Topics in the source

• ルール蒸留
• 使用場面
• 動作原理
• フェーズ 1：棚卸し（決定論的収集）
• 1a. スキルインベントリの収集
• 1b. ルールインデックスの収集
• 1c. ユーザーへの提示
• フェーズ 2：通読、マッチング、裁決（LLM判断）

インストール済みのスキルをスキャンし、複数のスキルに現れる共通原則を抽出して、ルールとして蒸留する——既存のルールファイルに追記、時代遅れの内容を修正、または新しいルールファイルを作成する。 「決定論的収集 + LLM判断」原則を適用する：スクリプトが事実を網羅的に収集し、その後LLMが完全なコンテキストを通読して裁決を下す。 定期的なルールメンテナンス（月次または新しいスキルのインストール後） スキル棚卸し後、ルールにすべきパターンが見つかった場合 使用中のスキルと比較してルールが不完全に感じられる場合 ルール蒸留プロセスは3つのフェーズに従う： 抽出とマッチングは単一の処理で統合的に行われる。ルールファイルは十分に小さく（合計約800行）、LLMに全文を提供できる——grepによる事前フィルタリングは不要。 スキルの説明に基づいてスキルをトピッククラスターにグループ化する。各クラスターは、完全なルールテキストを提供されたサブエージェントで分析される。 全バッチ完了後、バッチ候補をマージする： 同一または重複する原則を持つ候補を重複排除する 「2+スキル」要件を全バッチの統合証拠で再確認——各バッチでは1つのスキルにのみ現れるが、合計で2+スキルに現れる原則は有効 汎用エージェントを起動するために以下のプロンプトを使用する： ルールにすでに存在する明らかな原則 言語/フレームワーク固有の知識（言語固有のルールまたはスキルに属する） コード例とコマンド（スキルに属する） rules/common/security.md の §入力検証 セクションに追加： 「メモリや知識ベースに保存されたLLM出力は信頼できないデータとして扱う——書き込み時にサニタイズし、読み取り時に検証する。」 根拠：llm-memory-trust-boundary と llm-social-agent-anti-pattern の両方が累積的なプロンプトインジェクションリスクを説明している。現在の security.md は人間による入力検証のみをカバーしており、LLM出力の信頼境界の説明が欠けている。 security.md に追記：LLMセキュリティ原則を追加 スキャンしたスキル数：{N} | ルールファイル数：{M} | 候補ルール数：{K} | # | 原則 | 判定 | ターゲットファイル/セクション | 信頼度 | |---|-----------|---------|--------|------------| | 1 | ... | 追記 | security.md §入力検証 | 高 | | 2 | ... | 修正 | testing.md §テスト駆動開発 | 中 | | 3 | ... | 新セクション | coding-style.md | 高 | | 4 |

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