context-builder

コンテキストビルダー

コンサルティングクライアント向けの、対話型コンテキスト構築プロンプトを生成します。これらのプロンプトは Claude Code で実行するように設計されています。AskUserQuestion を使って、チームを体系的な質問に沿って導き、セクションごとに出力ファイルを生成し、すべてを再利用可能な CLAUDE.md にまとめます。

ワークフロー

フェーズ 1：ヒアリング（AskUserQuestion）

AskUserQuestion を使って、選択肢から回答する形式ですべてのヒアリング質問を行います。以下の情報を収集します。

質問 1：会社の識別情報

• 選択肢：「ウェブサイトの URL がある」「会社名がある」「両方ある」
• 追加で、実際の URL／会社名を尋ねます

質問 2：このプロンプトを使用するのは誰ですか？

• 選択肢：「特定の個人（氏名＋役職）」「チーム（特定の個人なし）」「不明／未定」
• 特定の個人の場合：氏名と役職を追加で尋ねます

質問 3：主なコンサルティングの重点分野（複数選択可）

• 「現在の業務の AI 自動化」
• 「存続戦略（AI 時代にも残るもの）」
• 「新しいビジネスモデル／方向転換」
• 「AI を活用した製品開発」

質問 4：業界

• 「マーケティング／広告」
• 「製造／建設」
• 「SaaS／ソフトウェア」
• 「専門サービス／コンサルティング」
• （その他）

質問 5：保管庫に既存のコンテキストがありますか？

• 「はい、通話の文字起こしがあります」
• 「はい、メモ／ファイルがあります」
• 「既存のコンテキストはありません」
• はいの場合：場所を特定するためにファイル名または検索語を尋ねます

質問 6：セッションの言語

• 「ロシア語（質問はロシア語、出力は英語）」
• 「全体を英語で」
• 「その他」

フェーズ 2：調査（自動）

可能な場合は、以下の調査手順を並行して実行します。

1. ウェブ調査：Task エージェント経由で WebSearch と WebFetch を使用して、以下を収集します。

   • 会社の事業内容、製品／サービス
   • ターゲット市場、会社規模、事業地域
   • 技術スタック、パートナーシップ
   • 最近のニュース、資金調達、チーム情報
   • 競合状況

2. 保管庫の検索：Obsidian の保管庫を検索して、以下を探します。

   • 会社名に言及している文字起こし（保管庫のルートと Daily/ を Grep で検索）
   • 会社の担当者に関する People ファイル（People/ フォルダー）
   • 既存のメモや調査資料

3. 文字起こしの分析（見つかった場合）：通話の文字起こしから以下を抽出します。

   • チームメンバーとその役割
   • 現在使用している AI ツール
   • 言及された課題や懸念
   • 説明された具体的なプロセス
   • チームから出された質問

フェーズ 3：セクションの選択（AskUserQuestion）

コンサルティングの重点分野に応じて、厳選したセクションを提示します。AskUserQuestion の複数選択機能を使い、含めるセクションをユーザーに選んでもらいます。

セクションライブラリ

セクションの完全な一覧は references/section-library.md を参照してください。重点分野ごとのデフォルトのセクション構成は以下のとおりです。

AI 自動化を重視する場合：

1. プロセス一覧、2. 課題と無駄、3. 現在の技術スタック、4. AI 活用機会のマッピング、5. 人材と組織、6. データの現状確認、7. クイックウィン

存続戦略を重視する場合：

1. 収益とサービスのマップ、2. 存続に関する問い、3. クライアントのバリューチェーン、4. 新しいビジネスモデル、5. データとナレッジ資産、6. 人材と組織、7. クイックウィンとパイロット

包括的な評価（両方）： ライブラリにある全 10 セクション。

セクションの選択後、次の質問をします。

エクスプレスモードのグループ分け：選択したセクションを 4 つのエクスプレス版の大項目にまとめた案を提示します。ユーザーに確認または調整してもらいます。

フェーズ 4：生成

2 つのファイルを生成します。

1. コンテキストビルダープロンプト

保存先：Claude-Drafts/{company-slug}-context-prompt.md

構成（references/prompt-template.md のテンプレートに従います）。

---
created_date: '[[YYYYMMDD]]'
type: draft
topic: consulting, AI transformation, {industry}
for: {contact person or team name}
---

# AI Transformation Context Builder -- {Company Name}

## About {Company}
  [Generated from research -- company description, size, market, positioning]

## Current State
  **What's working:** [from research + transcript]
  **The gap:** [from research + transcript]
  [If existential concerns found: **Existential context:**]

## Mode Selection
  [Express vs Deep Dive with section descriptions]

## How This Works
  [Standard interactive session instructions]

## Session Resumability
  [Standard resumability logic]

## Interactive Flow
  [Selected sections with tailored questions]

## Output Files
  [One file per section + final CLAUDE.md]

## Relevant Frameworks
  [Selected from references/frameworks.md based on focus]

2. 手順ファイル（任意）

プロンプトを外部の人に送る場合は、短い手順ファイルを生成します。 Claude-Drafts/{company-slug}-context-instructions.md

以下を記載します。

• このファイルの内容と使い方
• 前提条件（Claude Code など）
• 2 つのモードの簡単な説明
• 出力される内容
• プライバシーに関する注意（共有する情報の量は自由に選べます）

フェーズ 5：納品（AskUserQuestion）

質問：生成したファイルをどうしますか？

• 「保管庫にのみ保存する」
• 「保存して Telegram で送信する」
• 「保存して、先に確認する」

Telegram の場合：送信先のハンドル名または名前を尋ねてから、telegram スキルを使って送信します（導入メッセージ＋ファイル）。

主要な原則

• 選択肢を限定した質問を最大限活用する：AskUserQuestion では、具体的な選択肢を提示してください。自由記述の入力は最小限にします。
• 質問する前に調査する：ウェブ検索や保管庫の検索で見つけられることを、ユーザーに尋ねないでください。
• セクションを状況に合わせる：トランスクリプトから具体的な懸念（例：実存への不安、特定の技術スタック）がわかる場合は、その内容に触れるよう質問をカスタマイズしてください。
• 調査で得たコンテキストを盛り込む：生成するプロンプトの「About」セクションと「Current State」セクションには、プロンプトを実行する人がスムーズに始められるよう、調査した詳細を十分に盛り込んでください。
• 言語に配慮する：セッションの言語がロシア語の場合、プロンプトの実行中に行う AskUserQuestion のやり取りはすべてロシア語にします。ただし、出力ファイルは英語にします。

リソース

references/

• section-library.md -- 利用可能なセクションと質問テンプレートの全カタログ
• prompt-template.md -- 生成するプロンプトの構成テンプレート
• frameworks.md -- 選択して組み込むコンサルティングフレームワーク