improve｜高価なAIで監査し安価なAI用の実行計画を作るスキル

ポイント

• 高価なモデルに監査と仕様策定を任せ、実装は安価なモデルに分担してコスト削減
• ファイルパスや検証コマンド入りの自己完結なMarkdown計画書を監査結果から自動生成
• 隔離された作業ツリーで安価なモデルに計画を実行させ、結果を自動でレビュー可能

概要・解決する課題

AIエージェントによるコード修正は、コードベース全体の理解や方針決定に高価な高性能モデルを使い続けると、トークンコストが急増するという課題がありました。

improveを使用すると、知能が必要な「コードベースの把握・監査・仕様策定」のみを高価なモデルに担当させ、実際のコード書き換えやテストといった「実行」フェーズは安価なモデル（または人間）に引き渡す開発プロセスに移行できます。

このツール自体はソースコードを直接修正せず、成果物として厳格な検証ルールやSTOP条件を含んだMarkdown形式の計画書をplans/ディレクトリに出力します。

なお、動作にはAgent Skills形式をサポートするエージェント環境が必要であり、本ツール単独で動作する独立したCLIアプリではありません。

なぜ注目されているか

注目の理由は「役割分担でコストを抑える」という発想だけではありません。improveは特定のCLIに閉じず、Agent Skills形式に対応したエージェントであれば環境を問わず動きます。しかも出力される計画はただのMarkdownなので、実装を担うのが別のモデルでも人間でも、そのまま拾って進められます。

賢いモデルは監査と仕様策定という判断に集中し、自分では一切コードを書かない。「計画こそが成果物」という割り切りを一貫させ、監査から計画化、隔離した作業ツリーでの実行、バックログの棚卸しまでを一つの流儀としてまとめています。AIエージェントの運用コスト削減が急務となる中、この設計が開発者の関心を集めています。

主なユースケース

• リポジトリ全体の定期監査とタスク起票 /improveを実行すると、正確性やセキュリティ、技術的負債など9つのカテゴリでリポジトリを並列監査し、優先度順のテーブルを出力します。選択した項目はGitHub Issueとして自動起票することも可能です。
• 特定ブランチの変更点に対するスコープ監査 プルリクエストの作成前に/improve branchを実行し、現在のブランチで変更された範囲のみに絞って問題点の検知や修正計画の作成を行います。

npx skills add shadcn/improve

こんな人におすすめ

• AIエージェントにコード修正を依頼する際、APIのトークン消費コストを抑えたい開発者
• エージェントが勝手にソースコードを書き換えて、意図しないバグが混入するのを防ぎたいチーム
• 既存のドキュメント（ADRやCONTEXT.mdなど）の設計方針に沿った、精度の高いタスク計画を自動作成したい人