We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/aktsmm/skill-ninja-mcp-server'
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description: "セッション終了時に内容をエクスポート(次回継続・知識蓄積・ブログネタ用)"
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# セッションエクスポート
セッションの内容を構造化して出力してください。
**本質的な情報のみ抽出**し、雑談・試行錯誤の過程・失敗した試みは除外してください。
## 入力
このセッションの会話履歴を分析してください。
## 出力フォーマット
```yaml
session:
meta:
date: "YYYY-MM-DD"
project: "プロジェクト名(あれば)"
summary: "セッション全体の一行要約"
# ===== 成果物 =====
accomplishments:
- what: "何を達成したか"
files: ["変更/作成したファイルパス"]
detail: "具体的な内容(必要なら)"
# ===== 収集した知識 =====
knowledge:
snippets:
- name: "スニペット名"
code: |
# 再利用可能なコード/コマンド
usage: "使い方・用途"
patterns:
- name: "パターン名"
description: "ベストプラクティス/発見したパターン"
keywords:
- "技術キーワード1"
- "技術キーワード2"
# ===== 参考URL(必須・漏れなく記載) =====
references:
- url: "https://example.com/page"
title: "ページタイトル"
purpose: "何のために使ったか(例: 公式ドキュメント参照、エラー解決、API仕様確認)"
# ===== 次回継続用 =====
continuation:
current_state: "現在の状態(どこまで終わったか)"
pending:
- task: "残タスク"
context: "必要な背景情報"
next_actions:
- "次回やること1"
- "次回やること2"
open_questions:
- "未解決の疑問(あれば)"
# ===== ブログネタ候補 =====
blog_seeds:
- title: "記事タイトル案"
category: "作ってみた | 宣伝・紹介 | 解説・入門 | Tips | 比較・検証 | トラブルシューティング | まとめ・ログ"
hook: "読者の興味を引くポイント"
```
## 抽出ルール
### ✅ 含める情報
- 最終的に採用した解決策・コード
- 確定した設計判断・決定事項
- 今後も使える知識・パターン
- 参照した URL(目的を明記)
- 次回に必要なコンテキスト
### ❌ 除外する情報
- 試行錯誤の過程(失敗した試み)
- 雑談・本題と関係ない話題
- 一時的なデバッグ出力
- 最終的に使わなかったコード/アプローチ
- 自明な情報(「ファイルを保存した」等)
## 参考 URL の記載ルール
URL は以下の形式で**漏れなく**記載:
```yaml
references:
- url: "https://docs.microsoft.com/..."
title: "Azure Functions Python 開発者ガイド"
purpose: "Python でのトリガー設定方法を確認"
```
**purpose(目的)の例**:
- 公式ドキュメント参照
- エラーメッセージの解決
- API 仕様の確認
- サンプルコードの参考
- ライブラリのインストール手順
- ベストプラクティスの確認
## 出力先
```
/output_sessions/YYYY-MM-DD_セッション名.md
```
例: `/output_sessions/2026-01-04_skill-finder更新.md`