5件だけを、次に使える知識へ。

具体的に使えそうなこと

Hermesに組み込むなら

今日のテーマ地図

Skill化候補 / 保留リスト

• game-concept-decomposer: skill化候補。創作テーマをgameplay loop / level / asset / prototype scopeへ変換する手順として有用。
• distill-model-behavior-to-skill: skill化候補。高性能モデルの作業手順をHermes skillへ蒸留する運用として直接価値が高い。
• agent-loop-contracts: 保留。価値は高いが、ClaudeDevs記事本文を確認してから候補化する。

最大5件の深掘り

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Givros (@givros)@givros · 2026-07-06T08:25:18.000Z

Small GPT-5.5 test. I gave it a movie title and asked: “what would this look like as a 2D pixel art platformer?” And it actually helped me break the idea down like a real game: how it plays, how the level works, what the world looks like, what the player does. Pretty cool for [media]

4枚の画像付き。画像URLはMCPで取得済みだが、スクリーンショット解析は未実施。投稿本文からは「映画タイトルをゲーム企画へ構造化する」例と読み取れる。

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Game Feel50-Knowledge / 10-Ideas#1

Game concept decomposition workflow

GPT-5.5に映画タイトルを与え、2Dピクセルアートのプラットフォーマーにした場合のプレイ内容、レベル構造、世界観、プレイヤー行動を分解させたテスト。

Concrete use今日なら、気になる映画/漫画/自作設定を1つ選び、「2D platformer化」テンプレで gameplay loop / level gimmick / enemy / collectible / visual palette / prototype scope を1ページにする。

Hermes would use it forDaが曖昧な創作テーマを投げた時、Hermesは先にゲームとしての操作単位・レベル単位・フィードバック単位へ分解し、その後に画像生成/Three.js/p5.js/Blenderパイプラインへ接続する。

Da can try好きな作品名を1つだけ選び、Hermesに「2D pixel platformerとして、1面だけ作るなら？」と投げて、操作とレベルギミックだけ先に固める。

Hermes integration ideaprototype workflow が近い。1) 入力テーマを世界観・操作・レベル・勝敗条件に分解、2) p5.js/WebGL/Blender向けの最小アセット表を作成、3) 30分で触れるプロトタイプ範囲を提示する。

Skill candidateskill化候補: はい。候補skill名: game-concept-decomposer。トリガー条件: Daが映画/漫画/曲/設定をゲーム化したい時。最小手順: テーマ抽出→コアループ→1面設計→アセット表→検証用プロトタイプ案。検証方法: 1つのテーマから実装可能な操作・画面・失敗条件が出るか確認。

AI behavior update創作相談では「雰囲気の説明」で止めず、プレイヤーが何を押し、何が変化し、次に何を判断するかまで分解する。

Evidence / caveats

証拠レベル: X本文と公開metrics、画像metadataベース。画像内の詳細、GPT-5.5の再現性、著作権のある映画タイトル利用、商用利用可否は未検証。

元投稿を見る · @givros

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Thariq (@trq212), quoting ClaudeDevs@trq212 · 2026-07-06T19:12:38.000Z

great post by @delba_oliveira https://t.co/xZ2bCh7yOL

引用元は ClaudeDevs の article「Getting started with loops」。MCP上では記事タイトルと引用投稿metadataのみ取得。記事本文は未取得。

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Deep Dive30-Resources / 50-Knowledge#2

Loops as agent design primitive

Claude/agent開発文脈での「loops」解説記事への高反応な紹介。詳細本文は未読だが、agentにおける反復・状態更新・停止条件・人間介入の設計に関係する可能性が高い。

Concrete use今週は1つの定期ジョブについて、入力、反復回数上限、停止条件、失敗時のblocker報告、wikiへの保存条件を明文化する。特にX Likes jobでは「最大5件」「重複なら新規なし」「renderer必須」というloop guardを維持する。

Hermes would use it forHermesは曖昧な継続タスクを見た時、無制限に調査を広げず、loopの目的・上限・検証・記録先を先に固定してから実行する。

Da can tryよく使うcronを1つ選び、「成功条件」「やらないこと」「失敗時の報告文」を3行で書く。

Hermes integration ideaprompt rule / wiki workflow が近い。1) 定期/反復タスクのloop contractをノート化、2) 各ジョブの停止条件と検証コマンドをfrontmatter/Run metadataへ記録、3) 失敗時は次の安全な代替だけ試してblockerにする。

Skill candidate保留。候補skill名: agent-loop-contracts。トリガー条件と価値は強いが、記事本文未取得のため、一次情報を読んでからskill化判断する。

AI behavior update反復型タスクでは「もっと取得する」より先に、上限・終了条件・検証可能な成果物を定義する。

Evidence / caveats

証拠レベル: 引用投稿、ClaudeDevs記事タイトル、公開metricsベース。記事本文・具体的なloop設計パターンは未確認。X articleの取得制限により内容の推測を含む。

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AI駆動塾 (@L_go_mrk), quoting kaize@L_go_mrk · 2026-07-06T10:05:00.000Z

この発想は面白い！！！ Fableを「その場限り」で使うのではなく、そのモデルの作業手順を SKILL.md として保存して、普段使うモデルに継承させる方法。 「難しいタスクの分解方法、自己検証の習慣、次に何をするかの判断基準を、Opus [引用]

引用元は kaize の「You can turn Opus 4.8 into Fable 5 for Free」。Fable料金/プラン変更について言及。添付画像ありだが画像内容は未解析。

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Deep Dive50-Knowledge / 20-Projects#3

Capture expensive-model behavior as SKILL.md

高性能/高価なモデルを単発利用で終わらせず、そのモデルが示した分解手順・自己検証・判断基準をSKILL.mdとして保存し、普段使うモデルへ継承する発想。

Concrete use次に高性能モデルで難しいタスクを解かせたら、出力の内容ではなく「どう分解したか」「どの順で検証したか」「どこで止まったか」を抜き出し、skill候補メモとして70-XJournalまたは50-Knowledgeに保存する。

Hermes would use it forHermesは成功した複雑タスクの後、成果物だけでなく手順・判断基準・失敗回避をskill_manageで保存すべきか判断する。cron中は作成せず候補化に留め、ユーザー承認後に作る。

Da can try直近で「このモデル賢い」と感じた出力を1つ選び、本文ではなく作業手順だけを5行に圧縮してみる。

Hermes integration ideaskill が近い。1) 良いセッションから「trigger / steps / pitfalls / verification」を抽出、2) 既存skillと重複しないか確認、3) 承認後にSKILL.md化して次回ロード可能にする。

Skill candidateskill化候補: はい。候補skill名: distill-model-behavior-to-skill。トリガー条件: 高性能モデルや外部agentが難タスクで良い手順を示した時。最小手順: 成功ログ確認→手順抽出→検証条件化→既存skill重複確認→ユーザー承認。検証方法: 別モデルで同じタイプの小タスクを実行し、再現性が上がるか確認。

AI behavior update良い回答を保存するだけでなく、良い回答を生んだプロセスを保存対象にする。

Evidence / caveats

証拠レベル: X本文、引用投稿metadata、公開metricsベース。Fable/Opusの料金、モデル性能差、SKILL.md形式の互換性、引用元画像内容は未検証。高価モデルの出力を手順化しても、権利・秘密情報・プロンプト漏洩には注意。

元投稿を見る · @L_go_mrk

注意点

• liked_atは取得不可。created_atをいいね日時の代理にしていないため、このノートは厳密な「2026-07-06にいいねした投稿」ではなく、最新最大5件から既存重複を除いた新規検出候補。
• いいねは賛同ではなく興味シグナル。投稿内容、ツール性能、料金、権利、セキュリティ、再現性は一次情報で再確認が必要。
• Cloudflare/Zero Trust deployは実施していない。今回はローカルHTML生成まで。
• cronジョブ内ではskillを実作成していない。候補のみ提示し、ユーザー承認後に別タスクでskill_manageを使う。
• 重複除外: Hermes browser extension v2（2073908723693596679）とFableのLive2D風出力（2073233735630393591）は既存2026-07-05日次に保存済み。

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