mcpField
B
blueprint-prp-create

blueprint-prp-create

github.com/laurigatesエージェントワークフロー5959 回インストール1 日前に更新
リポジトリ

blueprint-prp-create について

機能実装に必要な情報をまとめた自己完結型のProduct Requirement Prompt(PRP)を作成するスキルです。コードベース調査、文書参照、実装計画、テスト戦略、実行可能な検証項目を組み合わせます。

主な機能

  1. 01機能別PRPの作成
  2. 02コードベースのパターンと接点の調査
  3. 03外部文書と既知の問題の収集
  4. 04実装タスクとTDD戦略の策定
  5. 05完全性の採点と要件の検証

活用シーン

  1. 01新機能の実装資料を準備
  2. 02AIエージェント向けにコードのパターンを記録
  3. 03エージェントやサブエージェントの作業を計画
  4. 04実行前に実装手順を確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/laurigates/claude-plugins --skill blueprint-prp-create

インストール後、Claude Code で/blueprint-prp-createを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルREFERENCE.md

詳細

/blueprint:prp-create

包括的な PRP(製品要件プロンプト)を作成します。これは、AI エージェントが初回で本番用コードを実装するために必要なすべてのコンテキストを含む、自己完結型のパッケージです。

PRP とは? PRD + 厳選されたコードベースのインテリジェンス + 実装の設計図 + 検証ゲート = 信頼性の高い実装に必要なすべてです。

使用方法:/blueprint:prp-create [feature-name]

前提条件:

  • Blueprint が初期化済み(docs/blueprint/ が存在する)
  • 実装する機能を明確に理解している

このスキルを使用する場面

次のような場合はこのスキルを使用してください...次のような場合は代替手段を使用してください...
新機能の実装パッケージを作成する既存の PRP を実行する(/blueprint:prp-execute を使用)
包括的な調査とドキュメントが必要正式な要件を定めずに、すばやくプロトタイプを作成する
AI エージェントまたはサブエージェントによる実行を計画する調査を行わず、単独の開発者が実装する
実装アプローチを文書化する必要がある既存のコードベースのパターンに基づいて実装する

コンテキスト

  • Blueprint の初期化状況:!find . -path '*/docs/blueprint/*' -maxdepth 3 -name 'manifest.json' -type f
  • 最後の PRP ID:!find . -path '*/docs/blueprint/manifest.json' -maxdepth 3 -exec jq -r '.id_registry.last_prp // 0' {} +
  • 利用可能な厳選ルール:!find . -maxdepth 3 -path '*/.claude/rules/*' -type f -name "*.md"
  • 既存の PRD:!find . -path '*/docs/prds/*' -name "*.md" -type f

パラメーター

$ARGUMENTS を解析します:

  • feature-name(必須):PRP のケバブケース形式の名前(例:auth-oauth2、api-rate-limiting)
    • ファイル名とドキュメント ID の生成に使用します

実行

PRP 作成ワークフロー全体を実行します:

ステップ 1:前提条件を確認し、要件を把握する
  1. Blueprint が初期化されていない場合 → エラー:「まず /blueprint:init を実行してください」
  2. ユーザーに機能の説明を求めます:「実装が必要な機能は何ですか?」
    • 目標、重要性、成功基準を確認します
  3. 既存の PRD を実装するものか尋ねます:「これは既存の PRD を実装するものですか、それとも単独のものですか?」
    • PRD を選択した場合 → リンク用に PRD ID を保存します
  4. 機能の種類を特定します(API エンドポイント、データベース、UI、統合など)
ステップ 2:コードベースのパターンを調査する

Explore エージェントを使用して、既存のパターンを見つけます:

  1. すでに実装されている類似機能(従うべき既存のパターンを特定)
  2. 関連するファイルの場所と統合ポイント
  3. 類似機能で使用されているテストのパターン
  4. この機能に影響するアーキテクチャ上の決定

具体的なファイルパスと行番号を含めて、調査結果を保存します。

ステップ 3:外部ドキュメントを調査する

関連するライブラリやフレームワークについて、次の情報を収集します:

  1. 公式ドキュメントのセクション(該当するセクションを示す URL を記録)
  2. Stack Overflow や GitHub のディスカッションで報告されている既知の問題や注意点
  3. ドキュメントに記載されているベストプラクティス
  4. 一般的な実装パターン

必要に応じて WebSearch/WebFetch を使用します。必要に応じて、厳選ルールの項目を作成または更新します(REFERENCE.md を参照)。

ステップ 4:PRP ドキュメント ID と構成を生成する

マニフェストから次の PRP ID を生成します:

  • manifest.json から id_registry.last_prp を抽出します
  • 次の ID = last_prp + 1(形式:PRP-NNN)

フロントマターと各セクションを含む docs/prps/[feature-name].md を作成します(REFERENCE.md を参照)。

ステップ 5:調査結果を使って PRP の内容を作成する

必要なセクションをすべて記入します(REFERENCE.md を参照してください)。

  1. 目標と理由:1 文で示す目標、ビジネス上の根拠、対象ユーザー、優先度
  2. 成功基準:指標を含む、具体的でテスト可能な受け入れ基準
  3. コンテキスト:
    • ドキュメントの参照先(特定のセクションを示す URL)
    • 厳選したルールの参照先(.claude/rules/ のライブラリ/パターン項目へのリンク)
    • コードベースの情報:ファイルパス、行番号付きのコードスニペット、踏襲するパターン
    • 既知の落とし穴:対処方法を含む重大な警告
  4. 実装ブループリント:
    • 根拠を添えたアーキテクチャ上の決定
    • タスクの分類(必須/延期/あると望ましい)
    • 実装の順序
  5. TDD の要件:テスト戦略と重要なテストケース
  6. 検証ゲート:実行可能なコマンド(リンティング、型チェック、テスト、カバレッジ)

重要:すべてのタスクを明示的に分類してください(REFERENCE.md を参照)。

ステップ 6:各観点の信頼度を採点する

各観点を 1~10 で評価します。

観点基準
コンテキストの完全性すべてのファイルパス、コードスニペット、参照先が明示されていますか?
実装の明確さAI が実行できるほど、疑似コードは明確ですか?
落とし穴の記載既知の落とし穴と対処方法がすべて記載されていますか?
検証範囲実行可能なコマンドを含む検証ゲートがすべて記載されていますか?

各観点の平均を全体スコアとして算出します。目標:実行には 7 以上、サブエージェントへの委任には 9 以上です。

スコアが 7 未満の場合 → ステップ 2~3 に戻って不足分を補います。

ステップ 7:完全性を確認し、検証する

チェックリストを確認します(REFERENCE.md を参照)。

  • 目標が明確かつ具体的である
  • 成功基準がテスト可能である
  • すべてのファイルパスが明示されている(「どこかにある」ではない)
  • コードスニペットに、行番号とともに実際のパターンが示されている
  • 落とし穴に対処方法が含まれている
  • 検証コマンドがコピーして実行できる
  • 信頼度スコアが誠実に評価されている

新しい PRP エントリーを使って docs/blueprint/manifest.json の ID レジストリを更新します。

ステップ 8:PRP を報告し、次のアクションを促す

次の内容を含む概要を表示します。

  • PRP ID と保存場所
  • 機能の概要とアプローチ
  • 収集したコンテキスト(厳選したルール、パターン、ドキュメント)
  • 関連ドキュメント(該当する場合はソース PRD)
  • 内訳を含む信頼度スコア
  • スコアが 7 未満の場合は不足点

信頼度が 7 以上の場合、次の選択肢をユーザーに提示します。

  • 今すぐ PRP を実行する → /blueprint:prp-execute [feature-name]
  • サブエージェント用の作業指示書を作成する → /blueprint:work-order
  • レビューして改善する → ファイルの場所と不足点を表示
  • 今回は終了する → 終了する(後で実行できるように保存)

信頼度が 7 未満の場合、次の選択肢をユーザーに提示します。

  • コンテキストをさらに調査する → Explore エージェントを使って不足点を調べる
  • 厳選したルールのエントリーを作成する → /blueprint:curate-docs
  • リスクを承知で実行する → 警告を表示して続行する
  • 今回は終了する → 未完成の PRP を保存する

エージェント向けの最適化

コンテキストコマンド
ブループリントの初期化を確認test -f docs/blueprint/manifest.json && echo "YES" || echo "NO"
次の PRP IDjq -r '.id_registry.last_prp // 0' docs/blueprint/manifest.json | awk '{print $1+1}'
既存 PRP の一覧ls -1 docs/prps/ 2>/dev/null | wc -l
パターンを検索手動で grep する代わりに Explore エージェントを使います
素早く調査するドキュメントを再取得する代わりに、既存の厳選ルールを使います

PRP ドキュメントの構成、タスクの分類、レビュー用チェックリスト、厳選ルールの作成方法については、REFERENCE.md を参照してください。

コメント