について
`heal`スキルは、Claudeが記憶、推論、ツール使用などの内部サブシステムを体系的に自己評価・修正することを可能にします。このスキルは、応答が型にはまったものになったセッション途中で、一連のエラーの発生後、または複雑なタスク間の予防的メンテナンスのために使用するよう設計されています。主要な機能には、サブシステムのスキャン、ドリフト修正、パフォーマンスの一貫性を回復するためのメモリ統合が含まれます。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/healこのコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします
ドキュメント
Heal
Subsystem assessment → find drift → rebalance → integrate learnings.
Use When
- Responses formulaic/repetitive → mid-session fatigue
- Tool failures cascade → subsystem drift
- Long conv → context stale
- Task done → capture learnings
- Between tasks → proactive check
In
- Required: Conv state (implicit)
- Optional: Symptom ("tool calls fail", "lost user intent")
- Optional: MEMORY.md + project files (via
Read)
Do
Step 1: Triage
Assess all subsystems before acting.
Subsystem Triage Matrix:
┌────────────────────┬──────────────────────────┬──────────────────────────┐
│ Subsystem │ Symptoms of Drift │ Action Priority │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Memory Foundation │ Contradicting earlier │ HIGH — re-ground first │
│ (context, history, │ statements, forgetting │ (Step 3) │
│ MEMORY.md) │ user preferences, stale │ │
│ │ assumptions │ │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Reasoning Clarity │ Circular logic, over- │ HIGH — clear and restart │
│ (logic, planning, │ complicated solutions, │ reasoning chain │
│ decision-making) │ missing obvious paths │ (Step 4) │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Tool Use Accuracy │ Wrong tool selection, │ MEDIUM — review tool │
│ (tool calls, file │ incorrect parameters, │ results and recalibrate │
│ operations) │ redundant operations │ (Step 4) │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ User-Intent │ Solving wrong problem, │ HIGH — realign │
│ Alignment │ scope creep, tone │ (Step 4) │
│ (empathy, clarity) │ mismatch │ │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Creative Coherence │ Repetitive phrasing, │ LOW — after high-pri │
│ (expression, style,│ generic responses, loss │ (Step 4) │
│ originality) │ of voice │ │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Operational State │ Session length, compress │ HIGH — summarize or │
│ (context window, │ artifacts, tool timeouts │ restart (Step 3) │
│ resource limits) │ │ │
└────────────────────┴──────────────────────────┴──────────────────────────┘
Each subsystem: OK / drift / impaired?
→ Clear priority map. At least one area needs attention — "all healthy" = assessment too shallow.
If err: hollow assessment → skip to Step 4 body scan.
Step 2: Select Approach
Chakra-Subsystem Correspondence:
┌──────────┬──────────────────────┬────────────────────────────────────┐
│ Chakra │ AI Subsystem │ Remediation │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Root │ Memory Foundation │ Re-read MEMORY.md, verify assump. │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Sacral │ Creative Coherence │ Refresh patterns, vary structure │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Solar │ Reasoning Clarity │ Simplify, restate from scratch │
│ Plexus │ │ │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Heart │ User-Intent Align. │ Re-read request, check scope drift │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Throat │ User-Intent Align. │ Review outputs, match expertise │
│ │ (communication) │ level │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Third │ Tool Use Accuracy │ Review results, check fail │
│ Eye │ │ patterns, verify paths │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Crown │ Operational State │ Assess ctx window, what summarize, │
│ │ │ what preserve │
└──────────┴──────────────────────┴────────────────────────────────────┘
→ 1-3 subsystems + specific actions.
If err: unsure → default Memory Foundation + User-Intent Alignment.
Step 3: Ground
Reestablish foundation all subsystems depend on.
- Re-read MEMORY.md → persistent knowledge base
- Review orig request + clarifying exchanges
- Current task position in larger plan
- Done vs. remaining
- Stale assumptions? Situation changed?
- Ctx compression → what lost, does it matter?
→ Clear: who user is, what want, what done, what next. Stale info resolved.
If err: no MEMORY.md → ground on conv itself. Ctx gap → acknowledge to user, not guess.
Step 4: Scan
Probe each subsystem from triage.
Memory Foundation:
- Assumptions match MEMORY.md + CLAUDE.md?
- Carrying corrected facts?
- Details confused across files/requests?
Reasoning Clarity:
- Simplest solution?
- Over-engineering?
- Core logic in one sentence?
Tool Use Accuracy:
- Last 3-5 calls: right tool, right params?
- Failure patterns (wrong paths, missing files)?
- Using dedicated tools not Bash workarounds?
- Last 3-5 files: real content or scaffolding?
- Output satisfies intent not just format?
User-Intent Alignment:
- Solving what asked?
- Scope drift?
- Tone match (technical/casual)?
Creative Coherence:
- Varying structure or template-locked?
- Clear + direct or padded?
- Quality drop vs. session start?
Each subsystem: OK / early drift / impaired + evidence.
→ Concrete findings. "All fine" = too shallow → pick uncertain subsystem, probe deeper.
Step 5: Rebalance
Apply each correction now, not as future intent.
- Stale assumption → replace w/ current info
- Scope drift → re-scope to stated request
- Over-complication → simplify, remove steps
- Tool pattern err → note correct pattern
- Tone mismatch → adjust style
- Ctx gap → acknowledge to user, ask confirm
→ Observable behavior change. Correction testable next interaction.
If err: correction impossible (lost ctx) → acknowledge limitation. Honest > pretending resolved.
Step 6: Integrate
Capture learnings in memory where worthwhile.
- Which subsystems drifted, what symptoms
- Correction applied + resolved?
- Pattern recurs → MEMORY.md brief note
- New project insight → appropriate mem file
- Next self-check: when?
→ Durable learnings. Mem updated only when worth preserving.
If err: nothing worth preserving = fine. Value was correction itself.
Check
- All subsystems triaged
- At least one specific finding (not "all fine")
- Grounded on MEMORY.md + user request
- Corrections applied immediately
- Mem updated only for durable insights
- Honest — weaknesses acknowledged
Traps
- Performative assessment: Motions ≠ value. Real drift matters.
- Over-correcting: Minor mismatch → small fix, not restructure
- Mem pollution: Only recurring patterns → MEMORY.md
- Skip grounding: Feels redundant → reveals drifted assumptions
- Self-diagnosis bias: "Always healthy" subsystem = signal investigate
→
heal-guidance— human coaching variantmeditate— observe reasoning, clear noiseremote-viewing— extract signal without preconceptions
GitHub リポジトリ
Frequently asked questions
What is the heal skill?
heal is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform heal-related tasks without extra prompting.
How do I install heal?
Use the install commands on this page: add heal to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does heal belong to?
heal is in the Meta category, tagged ai.
Is heal free to use?
Yes. heal is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
関連スキル
このスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。
このスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。
このスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。
SGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。
