GitHub Skill Guard
AIスキルを導入する前に、気になる指示やファイルを確認する。対象のコードを実行せずに検査し、確認条件を満たした場合だけ配布用ZIPにまとめる試作ツールです。
判定の流れを見てみる- 01取得する検査するリポジトリの版を固定
- 02確認する機械的な検査と、全対象テキストのAIレビュー
- 03条件を満たしたものをまとめる再検査・内容の一致確認を経てZIP化
01 / SELECTED WORK
作ったもの
どんな困りごとに、どう使えるか。制作したスキルやエージェントを、使い方と一緒に紹介します。
制作の背景・できること・検証状況
解決したかったこと
GitHubで見つけたAIスキルを使う前に、不審な処理が含まれていないか確認したい。その確認から配布用ZIPの作成までを、一連の手順にまとめることを目指しました。
仕組みの工夫
検査対象の版を固定し、ファイルの配置や内容を確認。指摘やレビュー漏れがあればZIP生成を止め、生成直前にも内容の変化がないか照合します。
できること
- 公開GitHub上のスキルを取得
- 危険なファイル配置などを機械的に検査
- 対象テキスト全件のAIレビューを要求
- 条件を満たした場合のZIPと、検査レポートを出力
向いている用途と限界
公開された小規模なテキスト形式のスキルを、導入前に確認する用途。画像・PDF・実行ファイルなどは保留にします。検査を通っても、安全性を保証するものではありません。
どこまで確認できているか
2026年9月7日の記録では、人工ZIPなどを使ったローカル自動テスト30件が合格しています。GitHub通信は模擬応答で、実際のGitHubからの取得、ChatGPTへのインストール・実行は未検証です。試作版として紹介しています。
導入前の確認を、3つの例で。
GitHub Skill Guard / 判定例INPUT / 入力例
sample-skill/ SKILL.md README.md 機械的な検査：指摘なし 全対象テキストのAIレビュー：未完了
RESULT / 処理の例
レビューが終わるまで保留
機械的な検査で指摘がなくても、AIレビューが完了するまではZIPを生成しません。
事前に用意した説明用の例です。このページでファイル検査・AI実行・ZIP生成は行いません。
エージェントの紹介は、これから。
名前・用途・実際の動作例をそろえて掲載する予定です。
02 / ABOUT ME
仕組みと、使う人をつなぐ。
しがないSE
システム導入・運用 / AI活用
システムの運用・保守と導入に携わる社内SEです。ITに詳しくない人にも伝わるように、難しい内容を言葉にすることを得意としています。
これまで、担当者に依存していた作業のマニュアル化・効率化や、PLに近い立場でのシステム導入を経験してきました。
AIについても、機能を知るだけでなく、実際に使えるスキルや手順にすることに関心があります。このサイトでは、制作物と、それを作る過程で考えたことを紹介していきます。
- システム運用・保守
- システム導入
- 業務のマニュアル化
- 非IT層への説明
03 / EXPERIENCE
仕事で取り組んできたこと
CASE 01
担当者に依存していた作業を、
誰でも進められる手順に。
属人化していた作業をマニュアル化し、効率化。担当者以外の人も実施できる形に整理しました。
担当したこと
作業のマニュアル化と効率化。
具体的な対象業務・担当範囲・効果は追記予定。CASE 02
システム導入を、
推進する立場で経験。
PLに近い立場でシステム導入に携わり、導入プロジェクトを成功させた経験があります。
担当したこと
システム導入プロジェクトの推進。
プロジェクトの課題・具体的な役割・導入後の変化は追記予定。04 / MAKING NOTES
作る過程も、残していく。
何を考え、どこまで試し、何がまだ分かっていないか。
GITHUB SKILL GUARD / 設計
確認できないときに、止まれる仕組み。
レビュー不足やファイルの変更があった場合は、ZIPの生成を止める。試作版に組み込んだ判断の流れを紹介します。
続きを読む
まず機械的な検査を行い、その後に対象テキスト全件のAIレビューを要求します。レビューが不足している状態では、ZIP生成へ進めません。
また、レビュー後にファイルが変わっていれば、確認した内容と配布する内容がずれてしまいます。そこで生成直前に再検査し、内容の一致も照合する構成にしています。
GITHUB SKILL GUARD / 検証
テストが通ったことと、
実環境で使えること。
人工データによる30件のテスト合格記録と、実際の導入ではまだ確認できていないことを整理します。
続きを読む
ローカルテストでは、人工ZIPや模擬的な通信応答を使っています。決めた条件に対する処理は確かめられても、実際のGitHubやChatGPT上で一連の操作が成立するかは、別に確認する必要があります。
このため、現時点では試作版として扱っています。次の検証課題は、実GitHubからの取得と、ChatGPTへの導入・実行です。
CONTACT
関心を持ってくれた方へ。
制作物や、システム導入・運用の経験について。
公開する連絡先とプロフィールへのリンクは、これから掲載します。