SimpleEnglish エージェントスキルは、LLM が ASD‑STE100 簡易技術英語で執筆できるようにする
TL;DR – SimpleEnglish スキルの機能と重要性
SimpleEnglish エージェントスキルは、大規模言語モデルに ASD‑STE100 簡易技術英語標準に従ったテキストを生成させ、ほとんどの「AI スラップ」を排除し、文の長さ、トークン数、規則違反を 6 つの Claude モデルで約 73% 削減します。これにより、AI 生成ドキュメントがより明確で曖昧さが少なく、航空機整備などのミッションクリティカルな環境で安全になります。
コア機能 – エージェントレベルのプラグインであり、プロンプトハックではない
このプロジェクトは、Agent Skills 標準をサポートする任意の環境（Claude Code、Cursor、VS Code Copilot、OpenAI Codex、Gemini CLI、Goose、OpenCode など）にインストールできる単一ファイルの Agent Skill を提供します。インストールはワンライナーです。
npx skills add AminBlg/SimpleEnglish
スキルは ASD‑STE100 の 53 の番号付き規則から派生したシステムプロンプトを注入し、すべての生成が以下に制限されることを保証します：
- ・指示ごとに ≤ 20 語、説明ごとに ≤ 25 語
- ・語ごとに一つの意味（曖昧な同義語は不可）
- ・単純現在形・過去形のみ
- ・「‑ing」形の動詞は使用しない
- ・能動態のみ
- ・can、will、must を除く曖昧な助動詞は使用しない
- ・条件は命令の前に、文は一つの指示のみ、など
スキルはエージェントランタイム内に存在するため、ツール間で一貫して動作し、ユーザーがカスタムプロンプトを覚えておく必要がありません。
測定可能なインパクト – ベンチマーク結果
リポジトリには再現可能なベンチマークが含まれています（96 回実行：6 つの Claude モデル × 8 つの執筆タスク × 2 条件）。主な結果は以下の通りです：
| モデル | STE 違反数 / 100語（ベースライン） | STE 違反数 / 100語（スキル適用） | 削減率 |
|---|---|---|---|
| claude‑opus‑4‑8 | 1.05 | 0.62 | 41 % |
| claude‑opus‑4‑7 | 2.28 | 0.42 | 82 % |
| claude‑opus‑4‑6 | 2.24 | 0.40 | 82 % |
| claude‑opus‑4‑5 | 2.55 | 0.57 | 78 % |
| claude‑sonnet‑5 | 2.67 | 0.53 | 80 % |
| claude‑sonnet‑4‑6 | 2.06 | 0.52 | 75 % |
すべてのモデルは出力トークン数が減少し、平均文長も短くなりました（11.2 → 9.7 語）。評価は決定的な正規表現リントツールを使用し、ベースラインとスキル適用出力の両方に同じ規則セットを適用して公平な比較を保証しました。
実世界の例 – 前後比較
README では並列で書き換えた例が示されています。典型的な LLM の出力は次の通りです：
"sqlpipe の堅牢なアーキテクチャを活用することで、ユーザーは最小限の設定オーバーヘッドで Postgres テーブルを S3 にシームレスに同期できます。 ..."
スキル適用後の出力は次の通りです：
"sqlpipe は Postgres テーブルを S3 にコピーします。設定ファイルは 1 つ必要です。開始する前に、AWS 資格情報が正しいことを確認してください。正しくない場合、S3 は権限エラーでアップロードを拒否します。"
他の例として、エラーメッセージ、インシデントレポート、リリースノートがあり、すべてが簡潔で命令形の文章に変換され、疲れた整備士でも曖昧さなく従えるようになっています。
インストール方法 – CLI と Web UI
- CLI –
npx skills addは任意の Agent Skills 対応ハーネスで動作します。 - Claude.ai – Settings → Customize → Skills から
SKILL.mdファイルをアップロードします。 - ChatGPT – システムプロンプトブロックを Custom Instructions に貼り付けます。
- Gemini – 同じブロックを Gemini の「Gem」の指示に追加します。
- その他のチャットボット – プロンプトを貼り付け、以降のすべての生成にスキルを適用するよう要求します。
トークン予算が限られる状況向けに、約 60 トークンの最小バージョンも提供されています。
コミュニティのフィードバック – Hacker News からの共通テーマ
「モデルの知能にどのような影響がありますか？」 – ユーザーは出力を制約することでモデルの推論が制限されるかどうかを疑問に思いました。スキルは 表層 の言語だけを変更し、基盤となるモデルは同じ推論ステップを実行します。
「システムプロンプトは1行で十分」 – 複数のコメント者は、シンプルなプロンプト（例: 「Use ASD‑STE100」）でも同等の結果が得られると主張しました。著者は、スキルが 53 の規則全体をエンコードしており、手動のプロンプト設計なしでエージェント全体で一貫した適用が保証されると反論します。
「リクエストにプレフィックスを付けるだけで良い結果が得られた」 – ユーザーは手動で STE を要求することで許容できる書き換えが得られたと報告しましたが、スキルはアドホックなプロンプトの必要性を排除し、決定的な規則遵守を提供すると指摘しました。
「不要な余計なもの；有能なユーザーには不要」 – 一部はスキルを不要なボイラープレートと見なしました。他方、非技術的なライターや手動プロンプトが実用的でない大規模コードベースでのスタイル強制に価値があると指摘しました。
「README 自体が STE に違反している」 – プロジェクトのドキュメント自体がいくつかの STE 規則に違反しているという皮肉な指摘で、スタイルで書く難しさを強調しています。
「ポストプロセッシングにリンターを使用する」 – STE の適用を生成制約ではなくリンターとして扱う提案です。SimpleEnglish スキルは 生成前 のリンターと見なすことができ、モデルが禁止構文を出力しないようにします。
全体として、この議論は最小限のプロンプトを好む純粋主義者と、再利用可能で標準準拠の適用層を評価する実務者との間の分裂を示しています。
制限事項と範囲
- マーケティングやブランドボイス向けではない – スキルは意図的に宣伝文句をブロックし、技術文書、エラーメッセージ、ランブック、インシデントレポート、リリースノートを対象としています。
- 公式な認証はない – ASD‑STE100 はツールを認証しません。スキルは実務的な準拠を提供しますが、正式な認証を主張しません。
- モデル非依存だが Claude のみで評価 – スキルは任意の Agent Skills 対応モデルで動作しますが、ベンチマークデータは現在 Claude 系列に限られています。
- ドリフトの可能性 – モデルが進化するにつれ、スキルは新たなトークナイズの特性や新興の表現パターンに対応するために更新が必要になる可能性があります。
スキルの拡張または適応方法
- ドメイン語彙 – ユーザーはカスタム用語集を追加して、業界固有の用語を保持しつつ STE 構文に従わせることができます。
- ストリクトモード – リポジトリには公式規則セットにより近い厳格な設定が含まれており、ほぼ認証された出力が必要な環境に有用です。
- リンターとの統合 – スキルと生成後の英語リンター（例: Vale）を組み合わせることで、残存する違反を検出できます。
ライセンスと出所
コードは MIT ライセンスでリリースされており、規則の説明はパラフレーズされたもののみで、ASD‑STE100 の専有テキストは再現されていません。本プロジェクトは ASD 組織とは無関係です。
結論
SimpleEnglish エージェントスキルは、軽量で標準ベースのプラグインが AI 生成技術文書の明瞭さと安全性を劇的に向上させることを示しています。40 年の歴史を持つ ASD‑STE100 規則セットを生成パイプラインに直接組み込むことで、アドホックなプロンプトの必要性を排除し、トークン使用量を削減し、一貫して簡潔で曖昧さのない出力を実現します。これらの特性は、航空機整備などのハイステークス領域に不可欠です。