blueprint-curate-docs

/blueprint:curate-docs

ライブラリやプロジェクトのドキュメントをキュレーションし、AI エージェント向けに最適化された .claude/rules/ エントリーを作成します。セッションに自動読み込みされ、PRP から参照できる、簡潔で実行可能な、注意点を踏まえたコンテキストをまとめます。

注： 以前のブループリントのバージョンでは、これらのエントリーを docs/blueprint/ai_docs/ に書き込んでいました。この場所は非推奨です。ルールは Claude Code にネイティブに読み込まれ、すべてのコントリビューターと共有されるため、キュレーションした AI コンテキストの標準的な保存先は .claude/rules/ です。

使用方法：/blueprint:curate-docs [library-name] または /blueprint:curate-docs project:[pattern-name]

このスキルを使う場面

次のような場合にこのスキルを使います	次のような場合は代替手段を使います
PRP／コンテキストの再利用に向けて、ライブラリの注意点を記録する	単発のタスクのために生のドキュメントを読む
プロジェクトのパターンをルールとして明文化する	ライブラリを一度だけ使う
.claude/rules/ の下にナレッジベースを構築する	一般的なライブラリ調査を行う

コンテキスト

• ルールディレクトリ： !find . -maxdepth 2 -type d -name rules -path '*/.claude/*'
• 既存のルール： !find . -maxdepth 3 -path '*/.claude/rules/*' -name "*.md" -type f
• ルールパスの上書き設定： !find . -maxdepth 3 -path '*/docs/blueprint/manifest.json' -exec jq -r '.structure.generated_rules_path // ".claude/rules/"' {} +
• 依存関係に含まれるライブラリ： !find . -maxdepth 1 \( -name package.json -o -name pyproject.toml -o -name requirements.txt \) -exec grep -m1 "^$1[\":@=]" {} +

パラメーター

$ARGUMENTS を解析します。

• library-name：ドキュメント化するライブラリの名前（例：redis、pydantic）
  • 保存先：$RULES_DIR/lib-[library-name].md
  • または、プロジェクトのパターンの場合は project:[pattern-name]
  • 保存先：$RULES_DIR/[pattern-name].md

$RULES_DIR は、docs/blueprint/manifest.json に structure.generated_rules_path が設定されている場合はその値、設定されていない場合は .claude/rules/ です。

実行

ドキュメントのキュレーションワークフローを最後まで実行します。

ステップ 1：対象を特定し、既存のルールを確認する

1. 引数を解析して、ライブラリかプロジェクトのパターンかを判定します
2. $RULES_DIR を解決します（manifest の structure.generated_rules_path。デフォルトは .claude/rules/）
3. $RULES_DIR にこのライブラリ／パターンのルールがすでに存在するか確認します
4. 存在する場合 → その場で更新するか、スキップするか尋ねます
5. プロジェクトの依存関係からライブラリのバージョンを確認します

ステップ 2：調査してドキュメントを収集する

ライブラリの場合：

• 公式ドキュメントの URL を見つけます
• プロジェクトのユースケースに関連する特定のセクションを検索します
• 既知の問題や注意点を見つけます（WebSearch：「{library} common issues」、「{library} gotchas」）
• WebFetch で主要なセクションを抽出します

プロジェクトのパターンの場合：

• パターンの実装をコードベース内で検索します：grep -r "{pattern}" src/
• どこでどのように使われているかを特定します
• 規約やバリエーションを記録します
• プロジェクトから実際のコード例を抽出します

ステップ 3：重要な情報を抽出する

1. ユースケース：このライブラリ／パターンをプロジェクトでどのように、なぜ使うのか
2. 一般的な操作：最も頻繁に行う使い方
3. 使用しているパターン：プロジェクト固有の実装（ファイル参照を含む）
4. 設定：このプロジェクトでの設定方法
5. 注意点：バージョン固有の動作、よくある間違い、パフォーマンス上の落とし穴、セキュリティ上の考慮事項

注意点の情報源：GitHub の issue、Stack Overflow、チームの経験、公式ドキュメントの警告。

ステップ 4：ルールエントリーを作成する

$RULES_DIR/lib-[library-name].md または $RULES_DIR/[pattern-name].md にファイルを生成します（テンプレートは REFERENCE.md を参照）。

手作業で作成されたルールは、決して上書きしないでください。 対象のファイル名がすでに存在し、このスキルによって生成されたものではない場合は、別の名前（例：lib-[library-name]-gotchas.md）を選ぶか、確認してください。

テンプレートのすべてのセクションを含めます：Quick Reference、Patterns We Use、Configuration、Gotchas、Testing、Examples。

全体を 200 行未満に収めます。

ステップ 5：コード例を追加する

以下のソースから、コピーしてすぐに使えるコードスニペットを含めます。

• プロジェクトのコードベース（実際のファイルと行番号を参照）
• 公式ドキュメントの例
• Stack Overflow の解決策
• 個人の実装経験

ステップ 6：タスクレジストリを更新する

docs/blueprint/manifest.json のタスクレジストリエントリを更新します。

jq --arg now "$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)" \
  --argjson processed "${ITEMS_PROCESSED:-0}" \
  --argjson created "${ITEMS_CREATED:-0}" \
  '.task_registry["curate-docs"].last_completed_at = $now |
   .task_registry["curate-docs"].last_result = "success" |
   .task_registry["curate-docs"].stats.runs_total = ((.task_registry["curate-docs"].stats.runs_total // 0) + 1) |
   .task_registry["curate-docs"].stats.items_processed = $processed |
   .task_registry["curate-docs"].stats.items_created = $created' \
  docs/blueprint/manifest.json > tmp.json && mv tmp.json docs/blueprint/manifest.json

ステップ 7：検証して保存する

1. エントリが 200 行未満であることを確認します
2. すべてのコード例が正確であることを確認します
3. 注意点に解決策が含まれていることを確認します
4. ファイルを保存します
5. ルールのパスを含めて完了を報告し、PRP から参照できるようにします

エージェント向けの最適化

コンテキスト	コマンド
ルールディレクトリを解決する	jq -r '.structure.generated_rules_path // ".claude/rules/"' docs/blueprint/manifest.json
既存のルールを一覧表示する	ls .claude/rules/ 2>/dev/null
ライブラリのバージョンを確認する	grep "{library}" package.json pyproject.toml 2>/dev/null | head -1
パターンを検索する	src/ 内で grep を使ってプロジェクトのパターンを検索します
素早く調査する	ドキュメントを取得する代わりに、一般的な問題について WebSearch を使います

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ルールのテンプレート、セクションのガイドライン、エントリの例については、REFERENCE.md を参照してください。