center
について
`center`スキルは、サブシステム間の認知的負荷を分散し、思考連鎖の調整を円滑に行うことで、AIの推論を安定化させます。複雑なマルチスレッドタスクの開始時、コンテキストの変化やツール障害の発生後、あるいは推論に偏りを感じた際に使用してください。このスキルは全ての推論コンポーネントを調整し、システムが持続的で集中した作業に取り組めるよう準備を整えます。
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/center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
中
立動思之衡——動前立基、分載於子系、勢變而復平也。
用
- 啟繁任、多思須協
- 載偏(一深而餘淺)
- 境突變(新請、相悖、工敗)
- 思鏈顛——跨題無轉
- 備持工、諸子系須合
- 補
meditate(清噪)以結構衡(分載)
入
- 必:當下任境(隱含)
- 可:偏症(「探過而交不足」「工重思輕」)
- 可:MEMORY.md 與 CLAUDE.md(
Read)
行
一:立根——動前接地
思動前先驗基。此乃立禪之 AI 式(站樁):靜、正、察。
- 再讀用者之請——未行,先感其重與向
- 察根境:MEMORY.md、CLAUDE.md、案結構
- 辨所知(實地)與所假(虛立)
- 驗所解合所述——此偏傳於全
- 察情紋:急?繁憂?近成之驕?
根未立勿動。接地起防反揮。
得:任基清——知、假、用者實需。根覺實,非演。
敗:接地空(走過場而未真驗)→擇一假而實驗。讀一檔、再讀一訊。接地須觸實,非引之。
二:估分載
圖當下思載。太極之中,重意不均(七三)——一足承載,一足自由。思緒亦然。
Cognitive Load Distribution Matrix:
┌────────────────────┬───────────┬─────────────────────────────────────┐
│ Reasoning Thread │ Weight % │ Assessment │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Research/Reading │ ___ │ Too much = analysis paralysis │
│ │ │ Too little = uninformed action │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Planning/Design │ ___ │ Too much = over-engineering │
│ │ │ Too little = reactive coding │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Tool Execution │ ___ │ Too much = tool-driven not task- │
│ │ │ driven. Too little = reasoning │
│ │ │ without grounding in files │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Communication │ ___ │ Too much = explaining not doing │
│ │ │ Too little = opaque to user │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Meta-cognition │ ___ │ Too much = navel-gazing │
│ │ │ Too little = drift without │
│ │ │ awareness │
└────────────────────┴───────────┴─────────────────────────────────────┘
宜分隨任階而異:初重探畫、中重行、末重傳驗。旨不在均,在意也。
得:清圖——力聚處與薄處。至少一偏——稱完衡者淺也。
敗:諸思皆似均→估過粗。擇最動者,數末 N 行中幾服之。實數揭直覺所失。
三:纏絲——察思鏈連
太極纏絲出滑連螺旋——部部相接。AI 之等乃思鏈連:步步相繼乎?
- 追末 3-5 思步:步步承前乎?
- 察躍:由題 A 跳題 C 而略 B 乎?
- 察反:得結而默棄乎?
- 察工思合:工果反饋乎,抑收而不合?
- 察「螺旋」質:每過深進,抑同深繞?
Coherence Signals:
┌─────────────────┬───────────────────────────────────────────────┐
│ Smooth spiral │ Each step deepens understanding, tools and │
│ (healthy) │ reasoning interleave naturally, output builds │
├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────┤
│ Jerky jumps │ Topic switches without transition, conclusions│
│ (disconnected) │ appear without supporting reasoning chain │
├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────┤
│ Flat circle │ Reasoning covers the same ground repeatedly │
│ (stuck) │ without gaining depth — movement without │
│ │ progress │
├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────┤
│ Tool-led │ Actions driven by which tool is available │
│ (reactive) │ rather than what the reasoning needs next │
└─────────────────┴───────────────────────────────────────────────┘
得:誠估思流質。具體斷處或滯處,非泛感。
敗:連難估→顯書思鏈——每步及其繼。外化揭內觀所失。
四:壓下移重
須變於中——新訊、相悖、用者正——察應模。太極中者攝力而順導。不中者躓。
- 憶末大境變:何應?
- 分應:
- 攝而導(中):認變、調向、持進
- 反躓(偏):全棄而復始
- 凝拒(鎖):略變、守原
- 僵(失):止進、諸選間振
- 應不中→辨因:
- 根淺(基境不足)
- 重鎖(過守一道)
- 無自由足(全耗、無以移)
得:誠估壓下之應。認具體應模,非自詡。
敗:無近壓可估→擬之:「若用者曰道錯,我何行?」擬案之質揭中之質。
五:六合察
太極六合使全身相連——無孤動。AI 之等察內程與外交之合。
AI Six Harmonies:
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ INTERNAL HARMONIES │
│ │
│ 1. Intent ↔ Reasoning │
│ Does the reasoning serve the user's intent, or has it │
│ become self-serving (interesting but unhelpful)? │
│ │
│ 2. Reasoning ↔ Tool Use │
│ Are tools selected to advance reasoning, or is reasoning │
│ shaped by which tools are convenient? │
│ │
│ 3. Tool Use ↔ Output │
│ Do tool results translate into useful output, or are │
│ results collected but not synthesized? │
│ │
│ EXTERNAL HARMONIES │
│ │
│ 4. User Request ↔ Scope │
│ Does the scope of work match what was asked? │
│ │
│ 5. Scope ↔ Detail Level │
│ Is the detail level appropriate for the scope? (not │
│ micro-optimizing a broad task, not hand-waving a precise │
│ one) │
│ │
│ 6. Detail Level ↔ Expertise Match │
│ Does the explanation depth match the user's apparent │
│ expertise? (not over-explaining to experts, not under- │
│ explaining to learners) │
└───────────────────────────────────────────────────────────────┘
察諸合。一斷則傳:意思斷→下游皆偏。
得:至少一合可緊。稱六皆善→可疑。深探最弱。
敗:合估覺虛→錨當下任:「今行用者所請乎?正範乎?正細乎?」此三涵外合。
六:整——立中意
合發現,設一具體調。
- 摘:何面須顧?
- 辨一具體調——非泛意,乃具體變行
- 再述任錨(若已
meditate則援,否則立) - 持見宜存 MEMORY.md
- 復行於調之下
得:簡具體之中出——非長自析。價在調,非錄。
敗:無清調→中太淺。返最不確之步深探。或中已驗衡善——則信心進,非造發現。
驗
- 根立於觸實(讀檔、再讀訊),非稱立
- 分載察至少 3 思緒
- 思鏈連估有具例
- 壓下應誠分(非默稱「中」)
- 至少一合可改
- 具體調已立(非泛意)
忌
- 中為拖:中為助工,非代工。中過於任→比反
- 稱全衡:真中常揭一偏。稱全衡兆淺估,非實衡
- 分載憂:不均為正——旨意之不均,非強均。初重探、中重行,皆中若意
- 略外合:察內而略用者合→成善理無用之功
- 靜中:中隨任移。探之中偏於行。階轉再中
參
tai-chi— 人式,此映 AI;身中之理通思中meditate— 清噪立焦;與中相補(中分載)heal— 中揭大偏→深察redirect— 以中為前提處反壓awareness— 行中察衡威
GitHub リポジトリ
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