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対話履歴を自動解析：Claude Code、GitHub Copilot Chat、Cursor、Clineなど複数のAIエージェントツールのログを自動検出し、過去の会話データを一元収集できます。 技術理解度を推定：プロンプトの質や複雑さから、自分がAIにどの程度の指示を出せているか、技術的な深さはどのレベルかを診断します。 AI依存度をスコア化：日々のコーディング作業でAIをどの程度頼っているか、自分でやっている部分とAI任せの部分のバランスを数値で見える化します。 レポートを自動生成：分析結果を日本語のMarkdownレポートとして自動出力し、期間や特定プロジェクト単位での比較も可能です。 複数のAIツールを使い分けている開発者：どのツールをどの場面で活用しているか、全体像を把握したい人 AI時代のスキルを自己評価したい人：AIと協働する中で、自分の技術力がどう変化しているか知りたい人 チームのAI活用状況を把握したい管理職：メンバーのAI依存度やスキル傾向を客観的に分析したい人 学習の効果を数値で見たい人：Linter指摘のような客観的な指標で、自分の成長を可視化したい人 このスキルは、ユーザーが「プロンプトをレビューして」「対話履歴を分析して」「理解度を診断して」と依頼したときや /prompt-review コマンドで呼び出されたときに動作します。前処理スクリプト scripts/collect.py を実行してClaude Code、GitHub Copilot Chat、Cursor、Cline、Roo Code、Windsurf、Antigravity、Gemini CLI、OpenAI Codex、OpenCodeのログを自動検出し、フィルタ済みのJSONを取得します。引数処理は柔軟で、数値のみで日数フィルタ（例：30日分）、文字列のみでプロジェクト名フィルタ、両者の組み合わせに対応。タイムスタンプ付きファイル名を生成し、スクリプト出力を保存・参照することで、複数の対話ソースからデータを統合。結果は日本語Markdownレポート（reports/prompt-review-YYYY-MM-DD.md）として出力されます。