プロンプトログ分析で繰り返し作業をSkill/Command/Scheduleに昇格させる仕組み

• URL: https://tech.layerx.co.jp/entry/prompt-log-driven-ai-workflow
• 日付: 2026-06-18
• Tier: Tier 3
• 要旨: LayerXのエンジニアが、Claude Codeへの指示ログをjsonlで記録し、日次バッチで意味的にグルーピングして繰り返し作業候補をSlackで通知する仕組みを構築した記録。commit/push/PR作成（94回）、AIレビューコメント対応（92回）、CI/lint修正（76回）などの繰り返しパターンを検出し、それぞれをSkillやScheduleに昇格させた。実データとして29パターン691回分の実績あり。

詳細

仕組みの概要

2系統のログ収集を組み合わせる。

• 系統A（リアルタイム）: UserPromptSubmit Hookでプロンプトをjsonlに追記。CLAUDE.mdに「同じ操作が2回以上繰り返されたらKVSにパターンを記録」と記述し、AIが会話中に気づき次第記録する。
• 系統B（日次バッチ）: Scheduleで毎日11時に、直近7日分のログをLLMに読ませて意味的グルーピング（3回以上繰り返しのパターンを抽出）し、KVSを更新してSlack通知。

通知は2段構え: まずパターン名・回数・例を投稿し、スレッドに「そのSkillを作るためのプロンプト」を添付する。通知を見て終わりにしないための工夫。

プライバシー設計の留意点

プロンプトを丸ごとログに残す以上、保存先（ローカル/社内承認済み基盤のみ）、マスキング（分析・通知前に機微情報をマスク）、保存期間（7日間）、アクセス権限（本人+最小限）の4点を先に決めることを強調している。

実績データ（2026年6月時点）

拾えたパターン総数29件・累計691回という実数が示されており、抽象論でなく運用実績として読める。