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AIの「スキル」とは何か？ Superpowers リポジトリを Gemini CLI と解剖し、独自のスキルを作成するまで

免責事項: この記事は、AIアシスタント（Google製 Gemini Pro）との対話を通じて生成されました。内容は、AIが実行したコマンドや分析結果に基づいていますが、一部にAIの解釈が含まれる可能性があります。

💡 後から人間追記: 使ったのは Gemini CLI で gemini-2.5-xxx モデルです。また、出力結果をベースに加筆修正しています。

はじめに

AIアシスタントは日々進化していますが、その能力を最大限に引き出す「スキル」という概念は、まだ私にとって未知のです。本記事では、 obra/superpowers: An agentic skills framework & software development methodology that works. というAIエージェントのスキル管理リポジトリを題材に、AIの「スキル」がどのように定義され、実行されるのかを、Gemini CLIと共に探求します。最終的には、その知識を応用して、Gemini CLIで動作する我々自身のカスタムスキルを作成するまでを記録します。

💡 後から人間追記: というよりも、 GitHub 29,000+ Star獲得！Claude Codeに「ベテランエンジニア」の思考を注入するSuperpowersプラグインの記事を読んで興味を持ち、ただ、自分は gemini cli 使っているからダメか？そもそも Superpowers プラグインは Claude Code のどのような機能で実現しているのか？そもそも Claude Code 使ったことない、という疑問が背景です。

タグ Claude Code, Gemini CLI, 生成AI

コンピューター

Laravel 11アプリケーション構造アップグレード奮闘記〜AIと歩むSlim Skeletonへの道〜

投稿者作成者: oki2a24
投稿日 2026年1月29日
Laravel 11アプリケーション構造アップグレード奮闘記〜AIと歩むSlim Skeletonへの道〜へのコメントはまだありません

はじめに（この記事について）

この記事は、Gemini CLI を使って作業した最後に、一緒に行った作業をブログとして出力したものを大部分そのまま採用し、少し軌道等を修正したものです。

はじめに：なぜ今、Laravel 11のSlim Skeletonへ移行するのか？

oki2a24/laravel-boilerplate: Laravel を REATful API リソースサーバーとしたアプリの雛形です。

このプロジェクトは、RESTful APIのバックエンドとシングルページアプリケーション（SPA）のフロントエンドを持つWebアプリケーションのボイラープレート（ひな形）です。Laravel9をベースに構築されていましたが、バージョン 11 までアップグレードし、この時に、Laravel 11が導入した「Slim Skeleton（合理化されたアプリケーション構造）」への移行を決断しました。

Laravel11では、従来のバージョンと比較して多くの設定ファイルやボイラープレートコードが削除され、よりミニマルで効率的な開発環境が提供されます。ドキュメントには「既存プロジェクトの移行は非推奨」という文面があります。ボイラープレートでなければ、このままの構造としたでしょう。一方で、ボイラープレートとしての使命は、常に最新のベストプラクティスと構造を提供することにあります。この抜本的な構造変更に対応することで、将来のメンテナンス性向上と、よりクリーンなコードベースを目指しました。

本稿では、AIエージェント（以下、AI）との対話を通じて、この挑戦的なアップグレード作業がどのように進められ、どのような困難に直面し、それをどう乗り越えたのかを詳細に記録します。特に、トライアル＆エラーのプロセスを厚く記述し、同様の移行を行う際の参考となることを狙っています。

タグ Laravel, 生成AI

コンピューター文化

📖 読書感想文9『Googleのソフトウェアエンジニアリング―持続可能なプログラミングを支える技術、文化、プロセス』Titus Winters、Tom Manshreck、Hyrum Wright　編、竹辺靖昭　監訳、久富木隆一　訳 https://amzn.to/3YrMBEn

前回: 📖 読書感想文8『Googleのソフトウェアエンジニアリング―持続可能なプログラミングを支える技術、文化、プロセス』Titus Winters、Tom Manshreck、Hyrum Wright　編、竹辺靖昭　監訳、久富木隆一　訳 https://amzn.to/3YrMBEn – oki2a24

前回は第2部　文化 6章　スケールするリーダー、を読んだ。

今回は

『Googleのソフトウェアエンジニアリング―持続可能なプログラミングを支える技術、文化、プロセス』Titus Winters、Tom Manshreck、Hyrum Wright　編、竹辺靖昭　監訳、久富木隆一　訳 https://amzn.to/3YrMBEn

の第2部　文化 2章　チームでうまく仕事をするには、を読んでいき、学んだことや考えたことや印象的なことを記していく。

タグ本

コンピューター

Laravel で「Parse, don’t validate」を理解し実践するための思考と設計 – Laravel で FormRequest を境界として扱い、Parse, don’t validate の本質を理解して実践するためのガイド。設計の背景やテスト戦略、app/Data 配置の理由まで。

はじめに（この記事について）

この記事は、OpenAI が開発した生成AIモデル ChatGPT (GPT-5 ?) によって作成された原稿をもとに執筆しています。
私（著者）は、生成AIと対話しながら考えを深め、整理し、Laravel での実装に落とし込んでいく過程をそのままブログ記事としてまとめました。

タグ Laravel, 設計

Apple

iPhoneの写真整理、決定版!PythonとmacOSメタデータで実現する「実質的重複」ファイルの完全なファイリング術

はじめに：この記事の執筆について

この記事は、本ブログの筆者と、対話型のAI開発アシスタント「Gemini CLI」との共同作業によって執筆されました。

事の発端は、筆者が抱えていた「iPhoneの手動バックアップとクラウド同期によって散らかった、大量の写真ファイルの整理」という、ごく個人的な課題でした。この課題をGemini-CLIに相談したところ、対話を通じて解決策が練られ、メタデータに基づく重複判定を行うPythonスクリプトが提案・作成されました。私たちは共にスクリプトをデバッグし、ファイルを整理し、最終的にその全プロセスを、筆者の指示のもと、技術ブログ記事としてまとめるに至りました。本稿の生成および、ここで紹介するコードの作成には、GoogleのGeminiファミリーの先進的な大規模言語モデルが使用されています。この記事は、人間とAIがパートナーとして一つの課題に取り組み、実践的な解決策を導き出し、その知見を共有するという、新しい協業の一例です。どうぞ、そのプロセスと成果をお楽しみください。

iPhoneで撮った写真、どう整理していますか？

タグ Python3, 写真, 生成AI

コンピューター

大量の写真を高速に整理! find, md5, awk を使った重複ファイルの見つけ方

投稿者作成者: oki2a24
投稿日 2025年11月23日
大量の写真を高速に整理! find, md5, awk を使った重複ファイルの見つけ方へのコメントはまだありません

この記事は、Googleの大規模言語モデル Gemini (モデル: gemini-2.5-flash-lite gemini-2.5-pro) と協力して作成しました。「大量の重複ファイルをどうやって効率的に見つけるか？」という実践的な課題について、対話を通じて解決策を導き出し、最終的にそのプロセス全体をブログ記事としてAIに執筆させています。この記事は、AIを単なる文章生成ツールとしてではなく、問題解決のパートナーとして活用した一例となります。