insights

振り返り（insights）

belta は ~/.belta/notes/ に「その日の利用者依頼」を貯めている（Stop フック hooks/notes-record.js が確定記録）。本スキルはそれを 横断して振り返る 手段を提供する。NousResearch/hermes-agent の /insights 相当を、SQLite/FTS5 を使わず純 Node 走査で移植したもの。

• 走査（材料抽出）: 決定的に scripts/notes-scan.js が担う（hooks/repeat-util.js の正規化を再利用し、反復検知と判定基準を揃える）。
• 意味判断（テーマ抽出・要約・抜け漏れ推定）: このスキル（LLM）が担う。

この二層は、既存の「notes-record.js（確定記録）＋ workflow スキル（能動記録）」と同じ役割分担です。

出力言語（必須）: 利用者への振り返り本文・レポート（reports/*.md）・AskUserQuestion の文面・育成日記は、すべて日本語で出力する。走査スクリプトのフィールド名（top_requests 等）が英語でも、利用者に見せる文章は必ず日本語に翻訳してまとめる。

いつ使うか（トリガ）

• /insights [--days N] [--topic <語>] を実行したとき
• 「最近何してた」「振り返り」「インサイト」「まとめて教えて」「先週の動き」「○○まわりで何やってたっけ」等の発話
• 運営モードで、利用者が過去の経緯・進捗の全体像を求めたとき

ワークフロー

Step 1: 走査（材料抽出）

1. 振り返り日数 N を決める。引数 --days N があればそれを使う。無ければ node "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/belta-init.js" get insights_default_days で取得（未設定・失敗時は 7）。

2. 次を Bash で実行して JSON を受け取る（読み取り専用）：

   node "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/notes-scan.js" --days <N> [--topic <語>]
   

   • --topic <語> は利用者がテーマを指定したときだけ付ける。
   • スクリプトは fail-open。notes が無ければ空の結果（session_count: 0）を返す。

パスはホームディレクトリ環境変数（POSIX: $HOME / Windows: %USERPROFILE%）から解決される（スクリプト内で処理済み）。cat 等で notes を直接読むのではなく、このスクリプトに走査を委ねる（クロスプラットフォーム・正規化の一貫性のため）。

Step 2: テーマ抽出と振り返り（LLM）

走査 JSON の各フィールドを材料に、日常語の日本語で 振り返りをまとめる（出力は必ず日本語）：

• top_requests（正規化キーの頻度・サンプル）→ 繰り返している業務テーマ を抽出。完全一致でなく意図でまとめる（例: 「PRの状況確認」「議事録のNotion化」）。
• sessions（日付・依頼の時系列）→ 時間の流れ（いつ何が増えたか）。
• topic_notes（トピックノートの見出し）→ 既に蓄積された知識の地図。
• topic_matches（--topic 指定時）→ そのテーマに関する具体的な記録。

出力の構成（結論先出し・ピラミッド構造）：

1. 結論（1〜2 文） — 「この N 日は主に○○と△△をしていました」。
2. 繰り返しているテーマ — 頻度順に 3〜5 件、各 1 行。
3. 時系列の流れ — 必要なら簡潔に。
4. 抜け漏れ・気づき — やりかけ・放置されていそうなもの（推測は「かもしれません」と明示）。

データが乏しい（session_count が 0〜1）ときは無理に要約せず、「まだ振り返る材料が少ないです」と正直に返す。

Step 3: レポート保存

振り返り本文を ~/.belta/reports/YYYY-MM-DD-insights.md に Write で保存する（reports/ が無ければ親ディレクトリごと作成される）。--topic 指定時はファイル名に含めてよい（例: YYYY-MM-DD-insights-<topic-slug>.md）。

reports/ は notes/ の 配下に置かない（notes-record.js の retention が日次ログを誤って消さないため）。~/.belta/ 全体が .gitignore 対象でリポジトリには出ない。

Step 4: user-model への橋渡し（任意）

top_requests に 明確に反復しているテーマ（同一キーが複数回、または意図が同じ依頼が 3 回以上）があれば、振り返りの最後に AskUserQuestion で確認する：

「最近『○○』が繰り返し出ています。あなたの傾向として user-model.md に覚えておきますか？（次回以降の段取りがスムーズになります）」

• 承認 → user-model スキルに委譲し、この走査結果を出典として渡す。
• 「明示ルールにしたい」と言われたら rule-learning へ回す（user-model は暗黙傾向、rule-learning は明示ルール）。

Step 5: 成長日記（avatar 連携・任意）

利用者が「成長」「アバターの育ち」「今週どれだけ育った」等を求めたとき、または週次ジョブ belta-wf-weekly-growth では、振り返りに 育成アバターの成長を添える。手順は references/growth-diary.md。

• 数値は決定的に node "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/avatar-stats.js" --json で取得（LLM 消費なし）。
• それを材料に「先週比で Lv が上がった／新バッジ獲得／継続が伸びた」を日常語の育成日記にして ~/.belta/reports/YYYY-MM-DD-growth-diary.md に Write。
• 数値→意味の翻訳のみ LLM が担う（算出は avatar の Node スクリプト）。

重要な注意事項

• 走査は必ず notes-scan.js に委ねる（cat/grep/sed を必須経路に置かない。Mac / Windows 両対応・正規化の一貫性）。
• 読み取り専用。notes を書き換えない。生成物は reports/ のみ。
• データが無いときに事実を創作しない（fail-open の精神）。
• 機密度（profile.md）を尊重し、振り返りを外部（Slack 等）へ送る場合は運営モードの確認フローに従う。

ファイル参照

• 走査エンジン: scripts/notes-scan.js
• 正規化・notes パーサ（走査が再利用）: hooks/repeat-util.js
• 暗黙ユーザーモデルへの反映: user-model
• 明示ルール化: rule-learning
• 定期実行（週次の自動振り返り）: scheduler