capture

Capture — ブレインダンプ整理ツール

まとまりのない思考、タスク、アイデアが混在したメモを、情報を一切失うことなく、すぐに行動へ移せる4つのセクションからなる整理システムに変換するスキルです。

起動トリガー

明示的なフレーズ（次のいずれか）：

• 「brain dump」
• 「これを整理して」
• 「アイデアをまとめて書き出すね」
• 「いろいろ考えていることがある」
• 「頭の中にあることを全部書くね」
• 「アイデアをまとめて書き出す」
• 「頭の中にあることをとにかく吐き出したい」
• 「考えを整理したい」
• 「こういうことを考えてる」

暗黙のサイン（決まったフレーズはないものの、意図が明らかな場合）：

• ユーザーが、アイデアやタスク、計画が混在した長いまとまりのない文章を貼り付ける、または口述する
• ひとつのメッセージに、整理の前置きなく複数の無関係な考えが含まれている
• 3つ以上の無関係なトピックを扱う、箇条書きのようなテキストが大量にある

暗黙のトリガーを検出したら、このスキルを実行してください。最初に「整理しましょうか？」と尋ねてはいけません。書き出された内容そのものが依頼です。

運用原則（常に適用する5つの原則）

1. すべてを記録します。 情報を一切失わないことが原則です。些細な項目も含め、取捨選択は後でユーザーが行います。「重要ではなさそう」という理由で、何かを黙って省いてはいけません。
2. ユーザーの語り口を保ちます。 ユーザーが「AIでとんでもないものを作る」と言ったなら、「革新的なAI主導のソリューションを検討する」と言い換えてはいけません。勢いやカジュアルな語調を保ってください。具体的な避けるべきパターンについては、references/voice_preservation.mdを参照してください。
3. 出力の複雑さを入力に合わせます。 5つのタスクの書き出しを、無理に凝った4つのセクションに分けてはいけません。references/complexity_matching.mdと、以下の圧縮出力パターンを参照してください。
4. 曖昧さには正直に対応します。 意味が分からない場合は、その旨を明示してください。黙って推測してはいけません。
5. 承認なしに行動しません。 すぐに行ってよいのは、内容の整理だけです。セクション4で提案することは、すべてユーザーが明示的に選ぶまで保留してください。

整理中に確認する質問

Captureは、すぐに行動へ移せるように設計されています。事前の聞き取りは不要です。 書き出された内容があれば十分です。すぐに整理を始めてください。

確認の質問をするのは、書き出された項目のひとつが、実際にタスクともプロジェクトとも解釈でき、分類を間違えると出力が大きく変わる場合に限り、整理の途中で1回だけです。

確認です。書き出された項目のひとつは、どちらとも解釈できます。[X]は1回で完了するタスクですか、それとも複数のステップが必要なプロジェクトですか？

質問する理由： 境界が曖昧な項目を誤って分類すると、プロジェクトを単なるタスクとして埋もれさせたり、構成が不要なタスクをプロジェクトとして大げさに扱ったりするためです。書き出し1回につき質問を1つにすれば、それを防げます。

終了条件： 書き出し1回につき、確認の質問は最大1つです。回答を得た後、または確認が不要な場合は、4つのセクション（または圧縮したセクション）を提示してください。

書き出された内容に曖昧さがなければ、確認の質問は省略してください。

避けるべきパターン（しないでください）： 最初に確認の質問を3つすること。これでは、Captureを便利にしている「書き出して整理する」という流れが崩れてしまいます。

セクション1：プロジェクトとアイデア

関連する項目を自然にまとめられる場合は、テーマごとのプロジェクトに分類します。このセクションには、以下も含めます。

• 単独の創造的なひらめき
• まだまとまっていないコンセプト
• 「もし〜だったら」という考え
• 埋め込まれた決定事項（Decide: X or Y）や未解決の質問（Q: ...）。別の最上位カテゴリに分けず、関連するプロジェクト内に残します

プロジェクトごとの形式：

### {Project name in user's voice}

- {component / sub-idea}
- {component}
- Q: {open question this project needs answered}
- Decide: {decision this project requires}

プロジェクト名にはユーザーの言葉を使います。ユーザーが「フェレット向けAI出会い系アプリ」と書いたなら、「AI搭載型ペットコンパニオンプラットフォーム」と言い換えてはいけません。

セクション2：タスク

平坦で、一覧しやすく、行動につながる形式にします。以下を含めます。

• 明示的なやること
• Decide: ...の形式で示された決定事項
• Resolve: ...の形式で示された未解決の質問

セクション1のプロジェクトに属するタスクには、プロジェクトの説明を繰り返さず、関連付けのために[Project: X]を付けます。

形式：

- {task in imperative voice}  [Project: X if related]
- Decide: {decision}  [Project: X if related]
- Resolve: {open question}
- ...

セクション 3：関連性

ここでこのスキルの真価が発揮されます。そして、でっち上げは厳禁です。

ワークフロー：

1. ワークスペースを調査する — ダンプのキーワードに一致するファイル名パターンで Glob を実行し、コンテンツの一致を Grep で検索し、トップレベルのディレクトリ構造を読み取ります。これを決定論的に行うには、scripts/workspace_inventory.py を使います。
2. ダンプ内の項目を既存のコンテンツと照合する — ダンプされた項目に関連するファイル／フォルダー、ドキュメント内のこれまでの検討事項、重複する内容を持つ進行中のプロジェクトを確認します。
3. ダンプ内の依存関係を明らかにする — 相互に影響する項目、テーマ、順序に関する影響を確認します。
4. アクセスできない場合は正直に伝える — ワークスペースを調査できない場合（ファイルシステムを利用できない、MCP が接続されていないなど）は、そのことを明示します。もっともらしい関連性を作り上げてはいけません。

厳守事項： 関連性を決してでっち上げないでください。Glob／Grep／Read で実際に見つかったものだけを示します。実際の関連性が見つからない場合：

関連性： 関連性は見つかりませんでした — ワークスペースの調査で該当するものはありませんでした。

ワークスペースにアクセスできない場合：

関連性： ここからアクセスできるワークスペースはありません。Claude Code から実行している場合、またはファイルが添付されたプロジェクトがある場合は、こちらで内容を補えます。作業場所を共有していただけますか？

コンテキストごとの検出手法の一覧については、references/workspace_detection.md を参照してください。

セクション 4：お手伝いできること

抽象的な可能性ではなく、具体的な提案をします。 各提案では、作成するものとその保存先を明示します。

✅ 適切な例	❌ 避けるべき例
「Consensus MCP の統合パターンを調査し、3 つの選択肢を提示できます。出力先：docs/consensus-options.md。」	「統合方法を調べてみてもよいかもしれません。」
「Q3 のローンチ計画を 1 ページにまとめられます。出力先：チャットで回答し、ご希望であれば docs/q3-launch.md に保存します。」	「Q3 の計画について考えてみるのもよいかもしれません。」
「src/users/ にある既存のパターンに沿って、新しい認証モジュールのひな形を作成できます。出力先：src/auth/ に 4 つのファイル。」	「認証の選択肢を検討してみてもよいでしょう。」

最後に、次の質問をしてください。

どれに取りかかりましょうか？

簡潔な出力パターン

ダンプ内の項目が 5 個以下 で、項目同士に 関連性がない（自然なグループ分けができない）場合は、4 セクション形式をやめ、簡潔な形式を使います。

## What I heard

- {item}
- {item}
- {item}
- ...

## How I can help

- {concrete offer with what + where}
- {concrete offer with what + where}

Which should I tackle?

適用条件は complexity_estimator.py の推奨、またはクラスターが存在しない場合の判断です。それぞれの形式を適用するケースの具体例については、references/complexity_matching.md を参照してください。

ワークスペース検出戦略

コンテキスト	検出方法
Claude Code CLI	ダンプのキーワードに一致するファイル名を Glob で検索し、コンテンツの一致を Grep で検索して、トップレベルの構造を読み取ります。scripts/workspace_inventory.py を使います。
プロジェクトがある Claude.ai	プロジェクトのナレッジファイルを確認し、テーマの重複を調べます。ファイル名を一覧表示し、キーワードで一致するものを探します。
接続されたツール（Notion、Drive など）	利用可能であれば、MCP 経由で検索します。
アクセス可能なワークスペースがない場合	制約を明示し、ユーザーに環境について尋ねます。関連性をでっち上げてはいけません。

承認ゲート

4 つのセクション（または簡潔な形式）を提示した後：

• ユーザーが明示的に選択するまで、ほかの作業は行いません。
• ユーザーが具体的な提案を選ばずに「進めて」と言った場合は、その意向に従います。ただし、確信度が 100% ではない項目があれば、それを明示して訂正できるようにします。
• 自動で実行できるのは整理作業のみです。セクション 4 の各提案には、必ず承認が必要です。

エラー処理

状況	動作
ワークスペースにアクセスできない	その旨を伝え、セクション 3 を省略するか、「アクセス可能なワークスペースがありません」と伝えてセットアップについて尋ねます
ダンプが非常に短い（3～5項目）	簡潔な形式で出力し、無理に 4 つのセクションに分けません
項目の曖昧さが大きい	出力でその旨を示し、確認事項を最大 1 つ尋ねます（または確認を省略し、回答内で曖昧さを伝えます）
ダンプに機密情報が含まれている	ユーザーが引用せずに整理を求めている場合は、受け取ったことを伝えますが、内容をそのまま繰り返しません
ダンプ内の項目が矛盾している	セクション 1 または 3 で矛盾を明示します（Conflict: X says A, Y says B）
承認前にユーザーが「go」と言った場合	その指示に従いますが、確信が持てなかった項目を明示します

ツール

スクリプト	役割
scripts/workspace_inventory.py	セクション 3 用の Glob+Grep ヘルパーです。python workspace_inventory.py --root . --keywords "k1,k2" は、キーワードごとの一致箇所とフォルダー構造を返します。
scripts/dump_classifier.py	ダンプの各行を正規表現で task / decision / question / idea / project-component に分類します。ヒューリスティックな分類のため、判断に応じて上書きしてください。
scripts/complexity_estimator.py	項目数を数え、クラスタリングの兆候を検出し、format=full または format=compressed を推奨します。

参考資料

• references/workspace_detection.md — コンテキストごとの検出方法（CLI / web / MCP / アクセス不可）
• references/voice_preservation.md — 具体例を含む、企業的な言い回しのアンチパターン
• references/complexity_matching.md — 簡潔な形式と完全な形式、および詳しい例

拒否すべきアンチパターン

• Glob/Grep で実際に確認していないワークスペースとの連携を捏造する
• 「些細」と判断した項目を削除する。すべて記録し、ユーザーが取捨選択できるようにする
• ユーザーのくだけた言い回しを企業的な表現に変える
• 入力が少ない場合に 4 セクション構成を強制する（簡単なタスクが 5 つあるだけなら、4 セクションに分ける必要はありません）
• 承認を得る前にセクション 4 の提案を実行する
• 決定事項や質問を、関連するプロジェクトに組み込まず、別のトップレベルのカテゴリに分ける
• 曖昧なセクション 4 の提案（「検討してみてもよいかもしれません……」など）
• 最初に確認質問を 3 つ以上する（すぐに実行へ移る妨げになります）

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バージョン： 1.0.0 仕様の出典： megaprompts/05-capture-megaprompt.md（メンテナーのローカル草案仕様。gitignore 対象のため、公開リポジトリには含まれていません） ビルドパターン： パス B（直接変換）。仕様と実装のずれが明らかになった場合は、/cs-grill-with-docs で再度すり合わせてください。