drost-ai/tinker-ai-skill は、コーディングエージェントのセッション会話を学習データに整理し、エージェントモデルをファインチューニングする方法を解説するリポジトリだ。Claude Code、Codex、OpenCode で使用でき、Tinker で LoRA を学習し、その結果をローカル実行用の GGUF として書き出す流れを扱う。公開のリリース情報はない。リポジトリの説明では、Claude Code のセッションでモデルをファインチューニングするエージェントスキルだと述べている。
この手順は、会話からコードだけを取り出すのではなく、ツール呼び出しを含む文脈を学習データとして扱う。README では、書き起こしの収集と匿名化、分割、学習、評価、マージ、デプロイをつなぐ九つのステップと関連スクリプトが紹介されている。セッション単位の非識別化と会話文脈の連続性を考慮しており、合成会話を使ってコストゼロで手順全体を事前に実行する方法も提供する。文書は、この手順を Tess 系のモデル制作に使用したと説明している。
ただし、リポジトリ内に独立した試験ディレクトリは確認できず、文書に記された手順だけでは別の検証結果まで判断できない。また、費用が発生する段階より前に止まるよう設計されていると説明されていることから、案内された一連のフローがコストなしで実際の学習とデプロイまで行うことを意味しない。したがって、このリポジトリは再現可能な作業順序を示しているものの、独立した試験根拠が確認できない手順の案内に近い。