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mino-problem-framing

mino-problem-framing

github.com/my-take-devDevelopment34643 installsUpdated 6w ago
Repository

About mino-problem-framing

A design and review skill that turns technical proposals or ambiguous requirements into a technology-independent problem frame, with goals, success and rejection criteria, and unresolved choices. It can prepare a Problem Frame and Context Packet for handoff.

Key features

  1. 01Separates observations, evaluations, and hypotheses
  2. 02Connects evidence to goals and criteria
  3. 03Compares interpretations with examples
  4. 04Records unresolved choices and owners
  5. 05Prepares handoff artifacts

Use cases

  1. 01Reframing a technical proposal around the underlying problem
  2. 02Clarifying success and rejection conditions
  3. 03Resolving ambiguity in terms or assumptions
  4. 04Preparing a formal handoff

Install

Copy the command and run it in a terminal.

$npx skills add https://github.com/my-take-dev/inspired-mino-design-skills --skill mino-problem-framing

After installing, type/mino-problem-framingin Claude Code to confirm it loaded.

Bundled filesagents/openai.yamlschemas/package.md

Details

From the project README

Problem Framing

Outcome Contract

技術案・曖昧な要件を、技術語に依存しない問題、目的、成功・拒否条件、未決選択へ整理する。正式な引継ぎではProblem FrameとContext Packetを作る。 正本packageのrootはproblem_framing_package。 対応mode: design, review。

Reference Routing

  • 初回はskills/mino-core/references/shared-policies.mdを読み、Evidence・承認・判定を適用する。同じcontextで既読なら再読しない。通常の判断は本体とこの共通規則で行う。
  • 用語の意味境界を詳しく発見するときはskills/mino-core/references/domain-discovery.mdを読み、例・反例とcontextの差を作る。
  • 対象systemのfile/process/test実行・複数OS要件がある場合はskills/mino-core/references/platform-compatibility.mdを読み、host・対象・検証層を分ける。単なる回答記録の保存では追加読込しない。
  • 正本packageの作成・更新・引継ぎを依頼された場合だけskills/mino-problem-framing/schemas/package.mdを読み、必須fieldと実在参照を保持する。

Workflow

  1. 原文、仕様、観測、code、既存承認からactor・context・今回決める範囲を固定する。資料一覧は探索候補であり、全資料の提出待ちにしない。
  2. 観測、評価、原因仮説、候補手段を分ける。既存障害・負債なら因果を調べ、未確定原因はunknownと確認手順を残す。新規能力なら需要Evidenceと未充足能力を示し、存在しない誤責務や原因を作らない。
  3. 技術をcandidate_meansへ戻し、具体Evidence→目的・損失→成功条件→拒否条件→検証をつなぐ。抽象化は候補を比較できる高さ、具体化は第三者が反証できる深さで止める。
  4. 結果を分岐させる用語・前提だけについて別解釈と反証条件を出す。同じ入力の具体例・反例で関係者の期待を比較し、説明用仮例は実業務の根拠と区別する。
  5. AI restatementにstatement、comparison_basis、proposed_status、differencesを残す。matchedは比較提案であり承認ではない。高impactな意味照合と確認済みbaselineの再利用には共通規則を適用する。意味照合は人間所有の採用判断を代行しない。
  6. 未決選択は候補、識別Evidence、確認方法、owner、影響をSelection Gateへ置く。追加指示は差分へ反映し、なお有効な観測・承認を作り直さない。

Hard Gates

  • 技術語を除くと問題が消える、重要前提の反証方法がない、Evidenceから成功・拒否条件へ辿れない場合は補う。
  • 意味差分がmismatched / blockedでも、差分を安全に報告する現在のdesign / reviewは完了できる。依存する選択・実装だけを止める。
  • 次の成果物は種別とobligationまで示す。未作成のmodel・contract・test IDや、対象systemの変更を追加しない。

Completion

目的・意味・成功条件と必要な選択が揃えばsubject_verdictはready。選択肢と確認条件を示せればconditional。安全な問題記述自体が作れなければblocked。現在artifactの完成とは分け、問題解決・実装成功を主張しない。

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