update-reference
skills/claude-code-reference/reference/.md の各ファイル冒頭の source URL を読み、公式ドキュメントの最新版を取得して差分を確認し、変更があれば要約を更新するスキル。「リファレンス更新」「公式ドキュメントの更新確認」「claude-code-reference を最新化」などで使用。
- Installs
- 63
- Last 24h
- —
- Trending rank
- —
- Security
- Not audited
Install
Works with every agent the skills CLI supports.
npx skills add https://github.com/fandhe-ai/agent-cli-skills --skill update-reference- 01
Install
Run the command in your project. The CLI asks which agents to install for.
- 02
Describe the task
Ask your agent for something this skill covers. It loads update-reference automatically when relevant.
- 03
Review the result
The agent follows the SKILL.md steps, scripts and references bundled with the skill.
SKILL.md
The instructions your agent reads when the skill is triggered.
update-reference
skills/claude-code-reference/reference/*.md の各ファイルを公式ドキュメントと照合し、変更があれば要約と 最終確認日 を更新します。
使い方
/update-reference # 全ファイルを対象
/update-reference skills # skills.md のみ更新
/update-reference hooks,mcp # 複数指定（カンマ区切り）
引数を省略した場合は reference/ 配下の全 .md を対象にします。
フロー
Step 1: 対象ファイルと source URL を列挙する
引数がある場合は指定された reference/<name>.md のみ、省略時は以下で全件取得する。
ls skills/claude-code-reference/reference/*.md
各ファイルの先頭行から <!-- source: <URL> --> と <!-- 最終確認日: YYYY-MM-DD --> を読み取り、
URL と最終確認日のマッピングを作成する。
除外対象: sample/ および script/ は実コマンド集のため手動メンテとし、本スキルの対象外とする。
Step 2: reference-researcher Agent に委譲して差分を確認する
**reference-researcher（subagent_type: reference-researcher）**に委譲して以下を実行させる。
委譲プロンプト例:
subagent_type: reference-researcher
prompt: |
目的: 以下の URL から公式ドキュメントを取得し、現行の reference/*.md と比較して差分を報告する。
入力:
- 対象 URL とファイルパスのマッピング（Step 1 で取得）
- 各 reference/*.md の現行内容
処理:
1. 各 URL を WebFetch で取得する
2. 現行要約と最新ドキュメントを比較して差分を特定する
3. 変更があった項目の差分サマリーを返す
4. 破壊的変更・削除された API・廃止予定機能を特に強調する
出力フォーマット:
- ファイルごとの差分サマリー（変更なし / 軽微な変更 / 重要な変更 / 破壊的変更 の4段階）
- 変更が検出されたファイルの具体的な変更点リスト
Step 3: 変更があった reference/*.md を更新する
Step 2 の結果を受け、変更が検出されたファイルのみ更新する。
更新内容:
- 要約・説明文を最新ドキュメントの内容に合わせて書き直す
- ファイル冒頭の
<!-- 最終確認日: YYYY-MM-DD -->を実行時の日付に更新する（例:2026-06-06） <!-- ✅ 取得済み -->コメントが存在する場合はそのまま保持する
変更なしのファイル: 最終確認日 の更新のみ行い、本文は変更しない。
Step 4: 変更サマリーを報告する
以下の形式で結果を日本語で報告する。
## update-reference 実行結果
更新対象: N ファイル
更新済み: X ファイル
変更なし: Y ファイル
### 変更があったファイル
| ファイル | 変更の種類 | 主な変更点 |
|---------|----------|----------|
| reference/hooks.md | 重要な変更 | PreToolUse の新フィールド `decision` が追加 |
| reference/mcp.md | 軽微な変更 | URL の記載を更新 |
### ⚠️ 破壊的変更・削除された API
（該当がある場合のみ記載）
### 変更なしのファイル
reference/skills.md, reference/settings.md, ...
検証
- 更新された各ファイルの冒頭で
<!-- 最終確認日 -->が今日の日付になっていることを確認する - 変更サマリーに破壊的変更があれば、関連するスキル（create-skill, create-agent 等）への影響を確認する
git diff skills/claude-code-reference/reference/で変更内容を最終確認する
注意事項
- sample/ と script/ は対象外: 実コマンド集であるため手動でメンテナンスする
- 破壊的変更の扱い: 廃止された API や設定が検出された場合は報告を強調し、関連スキルの修正を案内する
- WebFetch の失敗: ネットワークエラーや 404 の場合は該当ファイルをスキップし、ログに記録する
- 最終確認日の形式:
YYYY-MM-DD（ISO 8601 日付形式）を使用する - 部分実行: 引数指定で特定ファイルのみ更新する場合、他のファイルの
最終確認日は変更しない
FAQ
What does the update-reference skill do?
skills/claude-code-reference/reference/.md の各ファイル冒頭の source URL を読み、公式ドキュメントの最新版を取得して差分を確認し、変更があれば要約を更新するスキル。「リファレンス更新」「公式ドキュメントの更新確認」「claude-code-reference を最新化」などで使用。
How do I install update-reference?
Run npx skills add https://github.com/fandhe-ai/agent-cli-skills --skill update-reference in your project. The skills CLI detects the agents you use and copies the skill into the right folder. For Claude Code you can also place the skill folder at ~/.claude/skills/update-reference/ (personal) or .claude/skills/update-reference/ (project).
Which AI agents can use update-reference?
Any agent that supports the open Agent Skills format (a folder with a SKILL.md file), including Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, Windsurf, Cline, OpenCode and more.
Is update-reference safe to install?
No partner security audit is available yet. Skills can run commands and scripts, so read the SKILL.md and any bundled files before installing.
Who maintains update-reference?
It is published by fandhe-ai in fandhe-ai/agent-cli-skills. It has 63 recorded installs.
More from fandhe-ai/agent-cli-skills
create-plan
fandhe-ai/agent-cli-skills
実装タスクの計画を /local-plans/ .md に作成する。「計画立てて」「設計して」「実装方針を考えて」「タスク分解して」で使用。 Explore Agent でコードベースを先に調査し、検証可能な粒度・並列実行可能な単位で記述する。 plan-verifier Agent で検証可能な標準フォーマット（背景・現状・設計・ファイル構成ツリー・実装ステップ・検証方法）に従う。 実装消化は implement-issue、Issue 化は create-issue-tree（未導入なら create-issue）を参照。
create-commit
fandhe-ai/agent-cli-skills
Conventional Commits 形式で git コミットを作成する。staged 差分から type/scope を推定し、breaking change やシークレット混入 (.env 等) を検出。pre-commit フックを必ず通す (--no-verify 不可)。「コミットして」「git commit」「変更を記録して」などで使用。
create-pr
fandhe-ai/agent-cli-skills
Conventional Commits 形式で GitHub PR を作成する。OWASP Top 10 のセキュリティチェック必須で、問題があれば PR 作成を中止。Summary/Test plan/Design を含む body を生成。「PR 作って」「プルリク」「gh pr create」などで使用。別リポジトリ (upstream) への貢献は contribute-skill。
implement-issue
fandhe-ai/agent-cli-skills
GitHub Issue を読み込み、/local-plans/ - .md に詳細計画を作成してユーザー承認後にコードを実装する。実装後はセキュリティレビュー (OWASP Top 10) → テスト実行 → Conventional Commits でコミット。Issue 番号や URL を渡された実装依頼、「Issue N を実装して」「この Issue を着手」などで使用。
create-issue
fandhe-ai/agent-cli-skills
GitHub Issue を親子構造 (sub-issues) で作成する。gh issue create で親・子 Issue を生成し、gh api .../subissues で親子関係を紐付ける。タイトルは Conventional Commits 形式 (feat:, fix: 等) を推奨。「Issue 作って」「タスクを分解して Issue 化」などで使用。
implement-review
fandhe-ai/agent-cli-skills
コード変更 (git diff) の品質・アーキテクチャ準拠・セキュリティ (OWASP Top 10) を Agent ツール委譲で読み取り専用レビューする。コミット前/PR 作成前のセルフレビュー、「変更をレビューして」「コードレビューして」などで使用。GitHub PR のレビューには implement-review-pr を使用。
Popular ai & agents skills
google-agents-cli-publish
google/agents-cli
This skill should be used when the user wants to "publish an agent", "publish my ADK agent", "register an agent with Gemini", "publish to Gemini" (formerly Gemini Enterprise), or needs guidance on the agents-cli publish gemini command. Also use when the user wants to "manage agents in Agent Registry", "list/update/delete registered agents", or "register an MCP server". Covers ADK vs A2A registration modes, programmatic and interactive usage, flag reference, auto-detection from deployment metadata, Agent Registry fleet management, and troubleshooting. Part of the agents-cli skills suite. Do NOT use for deployment (use google-agents-cli-deploy).
google-agents-cli-eval
google/agents-cli
This skill should be used when the user wants to "run an evaluation", "evaluate my agent", "evaluate my ADK agent", "write an eval dataset", "analyze eval failures", "compare eval results", "optimize agent", or needs guidance on the Gemini platform eval methodology and the Quality Flywheel. Covers eval metrics, dataset schema, LLM-as-judge scoring, and common failure causes. Applies to any agents-cli project, whatever framework the agent is written in. Do NOT use for agent API code patterns (ADK: use google-agents-cli-adk-code), deployment (use google-agents-cli-deploy), or project scaffolding (use google-agents-cli-scaffold).
skill-creator
anthropics/skills
Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
codex-pet
prime-skills/runcomfy-agent-skills
Codex Pet generator on RunComfy. Build a Codex-compatible Codex Pet spritesheet.webp + pet.json from a single reference image, drop it into ${CODEXHOME:-$HOME/.codex}/pets/ / and Codex picks it up as a custom Codex Pet next to the 8 built-ins. This skill produces the exact Codex Pet atlas Codex expects (1536x1872 PNG/WebP, 8 cols x 9 rows, 192x208 cells, 9 animation states — idle, running-right, running-left, waving, jumping, failed, waiting, running, review). Calls OpenAI GPT Image 2 edit ONCE via the local RunComfy CLI as runcomfy run openai/gpt-image-2/edit to produce a canonical Codex Pet pose, then assembles all 9 animation rows programmatically with ImageMagick micro-transforms — no Codex Pro, no $imagegen, no OPENAIAPIKEY required, only RUNCOMFYTOKEN. Triggers on "codex pet", "create codex pet", "make codex pet", "hatch codex pet", "/hatch image", "desktop pet codex", "codex pets", "spritesheet.webp", or any explicit ask to build a custom pet for OpenAI Codex.
full-output-enforcement
leonxlnx/taste-skill
Overrides default LLM truncation behavior. Enforces complete code generation, bans placeholder patterns, and handles token-limit splits cleanly. Apply to any task requiring exhaustive, unabridged output.
executing-plans
obra/superpowers
Use when executing an implementation plan in the current session as the implementer yourself — your human partner chose inline execution, or no subagent tool is available