design-good

Codex 互換性に関する注意：

• Codex では $skill-name を使ってリポジトリのスキルを呼び出してください。このミラー版では、従来の Claude の /skill-name 参照が書き換えられています。
• タスクトラッカーの必須要件：ワークフローまたはスキルの手順を実行する前に、すべての手順のタスク追跡を作成または更新し、進捗に応じて同期してください。
• ユーザーへの質問を促す文言がある場合は、Codex でユーザーに直接質問してください。
• Claude 固有のモード切り替え指示がある場合は無視してください。
• 厳格な実行規約：ユーザーがスキルを明示的に呼び出した場合、そのスキルのプロトコルに記載されたとおりに実行してください。
• サブエージェントの承認：スキルがユーザーによって呼び出された場合、または AI が検出した場合に、そのプロトコルでサブエージェントが必要とされていれば、そのスキルの有効化によって、そのタスクに必要な spawn_agent サブエージェントの使用が承認されます。
• ユーザーが事前に逸脱を明示的に承認しない限り、プロトコルの手順を省略、入れ替え、統合しないでください。
• ワークフロー系スキルでは、列挙されている各子スキルの手順を明示的に実行し、手順ごとの根拠を報告してください。
• 必須の手順またはツールをこの環境で実行できない場合は、適応する前に停止してユーザーに確認してください。

Codex によるプロジェクト参照資料の読み込み（フックなし）

Codex では、Claude のフックによるドキュメント注入は行われません。 コーディング、計画、デバッグ、テスト、レビューを行う際は、このルーティングに従ってプロジェクトドキュメントを明示的に開いてください。

必ず読む資料：

• docs/project-config.json（プロジェクト固有のパス、コマンド、モジュール、ワークフロー／テスト設定）
• docs/project-reference/docs-index-reference.md（docs/project-reference/* カタログ全体へのルーティング）
• docs/project-reference/lessons.md（常時適用するガードレールとアンチパターン）

状況に応じて読む資料：

• バックエンド／CQRS／API／ドメイン／エンティティの変更：backend-patterns-reference.md、domain-entities-reference.md、project-structure-reference.md
• フロントエンド／UI／スタイリング／デザインシステム：frontend-patterns-reference.md、scss-styling-guide.md、design-system/README.md
• 仕様／テストケースの計画または TC マッピング：feature-docs-reference.md
• 統合テストの実装／レビュー：integration-test-reference.md
• E2E テストの実装／レビュー：e2e-test-reference.md
• コードレビュー／監査作業：変更対象のファイルに応じて、code-review-rules.md と上記のドメイン関連ドキュメント

ドキュメントを一律にすべて読まないでください。docs-index-reference.md から始め、タスクに関連するファイルだけを開いてください。

クイックサマリー

目標： 深いデザイン調査と改善を通じて、没入感のある高品質な UI デザインを作成します。

ワークフロー：

1. 調査 — あらゆる領域で ui-ux-pro-max による包括的な検索を実施します
2. デザイン — 詳細なブリーフを用意して ui-ux-designer サブエージェントを使用します
3. 改善 — フィードバックをもとに反復し、ai-multimodal で検証します
4. ドキュメント化 — 必要に応じてデザインガイドラインを更新します

重要なルール：

• デザインインテリジェンスを得るため、必ず最初に ui-ux-pro-max を有効化してください
• $design-fast よりも高い品質基準を設け、細部まで反復して仕上げてください
• ビジュアルアセットの生成とレビューには ai-multimodal を使用してください

懐疑的な姿勢を保ち、批判的思考と順序立てた思考を適用してください。すべての主張には追跡可能な根拠と確信度（パーセンテージ）が必要です（Idea は 80% を超えること）。

必須スキル（優先順位順）

1. ui-ux-pro-max - デザインインテリジェンスデータベース（必ず最初に有効化）
2. frontend-design - スクリーンショットの分析とデザインの再現

高品質を維持しながら、トークンの使用効率を確保してください。

ワークフロー：

1. 最初に：ui-ux-pro-max で検索し、デザインに関する情報を収集します。

   python3 $HOME/.claude/skills/ui-ux-pro-max/scripts/search.py "<product-type>" --domain product
   python3 $HOME/.claude/skills/ui-ux-pro-max/scripts/search.py "<style-keywords>" --domain style
   python3 $HOME/.claude/skills/ui-ux-pro-max/scripts/search.py "<mood>" --domain typography
   python3 $HOME/.claude/skills/ui-ux-pro-max/scripts/search.py "<industry>" --domain color
   

2. researcher サブエージェントを使って、デザインスタイル、トレンド、フォント、色、境界線、間隔、各要素の配置などを調査します。
3. ui-ux-designer サブエージェントを使って、調査結果に基づき、段階的にデザインを実装します。
4. ユーザーから指定がない場合は、純粋な HTML/CSS/JS でデザインを作成します。
5. 変更内容を要約して簡潔に説明し、ユーザーに変更内容を確認して承認するよう依頼します。
6. ユーザーが変更を承認したら、必要に応じて ./docs/design-guidelines.md のドキュメントを更新します。

重要な注意事項：

• Dribbble、Behance、Awwwards、Mobbin、TheFWAで数々の賞を受賞した、一流のUI/UXデザイナーとしてのスキルを常に忘れないでください。
• 画像生成用の ai-multimodal スキルを使って、画像や動画の生成、画像の編集などができることを忘れないでください。実際のアセットを使ってデザインを作成してください。
• 生成したアセットの品質を確認するために、必ず ai-multimodal スキルでレビュー、分析、再確認してください。
• 必要に応じて、生成したアセットの背景を削除するために media-processing スキル（RMBG）を使用してください。
• ストーリー性のあるデザイン、没入感のある3D体験、マイクロインタラクション、インタラクティブなインターフェースを作成してください。
• 必要に応じて ./docs/design-guidelines.md のドキュメントを維持・更新してください。

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[IMPORTANT] 長いファイルによるコンテキストの喪失を防ぐため、作業を始める前に、ファイルの読み取りを含むすべての作業を小さなタスクに分割して、タスク追跡を必ず行ってください。簡単なタスクの場合は、スキップしてよいか必ずユーザーに尋ねてください。

オーケストレーションプロトコル、コア責務、サブエージェントチーム、開発ルールに従い、よく考えて計画を立て、以下のタスクに取り組んでください： $ARGUMENTS

スキルのバリエーション： デザインスキルのバリエーション — 没入感があり、高品質なデザイン。

AIのミス防止 — あらゆるタスクで避けるべき失敗パターン：

削除する前に、下流の参照を確認してください。 コンポーネントを削除すると、ドキュメントやコードに古い内容が残る連鎖的な問題が発生します。削除前に、参照しているすべてのファイルを特定してください。 AIが生成した内容を実際のコードと照合してください。 AIはAPI、クラス名、メソッドのシグネチャを幻覚することがあります。ドキュメントに記載したり参照したりする前に、必ずgrepで存在を確認してください。 編集後は依存関係をすべてたどってください。 定義を変更しても、そこから派生する変数や利用側への変更を見落とすことがあります。依存関係を最後までたどってください。 正しさを検証するときは、すべてのコードパスをたどってください。 コードが存在することを確認しても、実行されることを確認したことにはなりません。正常系だけでなく、早期リターン、エラー分岐、条件によるスキップも必ず確認してください。 デバッグ時は、修正する前に「どの層の責務か」を問いかけてください。 問題が呼び出し元（誤ったデータ）にあるのか、呼び出し先（誤った処理）にあるのかをたどってください。問題の症状が現れた箇所ではなく、責務を持つ層で修正してください。 既存の値には意図があると考え、変更する前に理由を確認してください。 定数、上限、フラグ、パターンを変更する前に、コメントを読み、git blameを確認し、周辺コードを調べてください。 最初の出力だけでなく、影響を受けるすべての出力を検証してください。 複数のスタックに影響する変更では、すべての出力を必ず検証してください。チェックが1つ成功しても、すべて成功したとは限りません。 全体を優先してデバッグし、目の前の問題に飛びつかないでください。 失敗を調査するときは、まずすべての前提条件（設定、環境変数、DB名、エンドポイント、DI登録、データの前提条件）を列挙し、コード層の仮説を立てる前に、それぞれを根拠に照らして検証してください。 変更は必要最小限にし、差分テストを行ってください。 バグ修正では、変更する各行がバグに直接つながるものでなければなりません。隣接するコードのスタイル変更や改善は避けてください。機能強化のタスクでは、改善を実装し、その内容を明示してください。 実装前に曖昧さを明らかにし、黙って解釈を決めないでください。 依頼に複数の解釈がある場合は、それぞれの所要時間を示してユーザーに確認してください。全レコード対象、ファイルベース、またはより複雑な方法を、決めつけて選ばないでください。

批判的思考の姿勢 — 批判的思考と段階的な思考を適用してください。すべての主張には追跡可能な根拠が必要です。行動に移すのは、確信度が80％を超える場合に限ってください。 幻覚防止： 推測を事実として提示しないでください。すべての主張の根拠を示し、不確実な点は率直に認め、出力に誤りがないか自己確認し、独立した情報源と照合し、自分の確信を疑ってください。根拠のない確信は、あらゆる幻覚の根源です。

必ず注意して批判的思考を適用してください。すべての主張には追跡可能な根拠が必要です。幻覚を防止し、推測を事実として提示しないでください。

必ず注意してAIのミス防止策を適用してください。全体を優先してデバッグし、責務を持つ層で修正し、実装前に曖昧さを明らかにし、コンパクション後はファイルを読み直してください。

最後のリマインダー

• 必須・重要・必ず注意 作業を始める前に、タスク追跡を使って作業を小さな ToDo タスクに分割してください
• 必須・重要・必ず注意 新しいコードを作成する前に、コードベース内で類似パターンを 3 つ以上検索してください
• 必須・重要・必ず注意 すべての主張に file:line の根拠を示してください（確信度が 80％ を超える場合に実行）
• 必須・重要・必ず注意 作業品質を確認するための最終レビュー ToDo タスクを追加してください

[TASK-PLANNING] 作業を始める前に、タスクの範囲を分析し、タスク追跡を使って小さな ToDo タスクとサブタスクに体系的に分割してください。

フックレス・プロンプト・プロトコル・ミラー（自動同期）

ソース：.claude/hooks/lib/prompt-injections.cjs + .claude/.ck.json

[WORKFLOW-EXECUTION-PROTOCOL] [BLOCKING] ワークフロー実行プロトコル — 必須・重要・必ず・重大。いかなる理由でも省略しないでください。

汎用的な移植性の境界： 再利用可能なスキルとプロトコルの文面はプロジェクトに依存しないものとし、プロジェクト固有の規約は docs/project-config.json と docs/project-reference/ から確認します。共有 AI-SDD は shared/sdd-artifact-contract.md を適用してください。docs/project-config.json と docs/project-reference/docs-index-reference.md を読み、そこに記載されたプロジェクトリファレンス文書を開いてください。共有コンテキストとローカル文書を利用できる場合は、サポート対象のあらゆる AI ツールで実行できます。

1. 検出： プロンプトをワークフローカタログと照合します
2. 分析： 最適なワークフローを見つけ、カスタムのステップの組み合わせのほうが適しているかも評価します
3. 質問（必須形式）： ユーザーが明示的にワークフロー／スキルを呼び出しており、ローカルプロトコルでその明示的な呼び出しを確認とみなす場合を除き、次の構成でユーザーに直接質問します：
   • 質問：「どのワークフローを有効にしますか？」
   • オプション 1：「[最適なワークフロー] を有効にする（推奨）」
   • オプション 2：「カスタムワークフローを有効にする：[ステップ1 → ステップ2 → ...]」（理由を 1 行で記載）
4. 有効化（確認後）： 標準ワークフローには $workflow-start <workflowId> を呼び出します。カスタムのステップは手動で順に実行します
5. タスクの作成： すべてのワークフローステップについて、タスク追跡を使ってタスクを作成します
6. 実行： 各ステップを順番に実行します [CRITICAL-THINKING-MINDSET] 批判的思考と順序立てた思考を適用します。すべての主張には追跡可能な根拠が必要であり、確信度が 80％ を超える場合に実行します。 ハルシネーション防止の原則： 推測を事実として提示しないでください。すべての主張に出典を引用し、不確実性は率直に認め、出力に誤りがないか自己確認し、独立した情報源と相互参照し、自分の確信度にも懐疑的でいてください。根拠のない確信は、あらゆるハルシネーションの根源です。 AI 注意の原則（初頭効果・新近効果）： 長いプロンプト／プロトコルでは、最も重要な 3 つのルールを冒頭と末尾の両方に配置し、長いコンテキストでも指示への準拠を保てるようにします。 目標主導の実行： まず成功基準を定義し、検証できるまで繰り返します。観察可能なチェックに合格した場合にのみ停止します。 テストで意図を検証： テストは、現在の動作をただ反映するだけでなく、ビジネスルールや不変条件を保護し、保護対象の意図が破られた場合に失敗するようにしてください。

[LESSON-LEARNED-REMINDER] [BLOCKING] タスク計画と継続的改善 — 必須。省略しないでください。

作業を始める前に、作業を小さなタスクに分けて（タスク追跡を行って）ください。最後のタスクとして「AI のミスと教訓を分析する」を追加してください。

教訓を抽出する — 症状への対処ではなく、根本原因のみ：

1. 症状ではなく、失敗モード（推論や前提の誤り）に名前を付けます。「誤った列挙値を使った」ではなく、「ソースを読まずに API が存在すると仮定した」。
2. 汎用性を確認します。この失敗モードは、3 つ以上の状況やコードベースに当てはまりますか？当てはまらない場合は、もう 1 段階抽象化してください。
3. 普遍的なルールとして記述します。プロジェクト固有の名前、パス、クラスを取り除き、どのコードベースでも役立つ内容にしてください。
4. まとめます。同じ失敗モードに起因する複数のミスは、1 つの教訓にまとめてください。
5. 再発確認：「このリマインダーがなくても、今後のセッションで再発しますか？」いいえの場合は、$learn を省略します。
6. 自動修正確認：「$code-review／$code-simplifier／$security／$lint で検出できますか？」はいの場合は、代わりにレビューのスキルを改善してください。
7. **両方の確認を通過した場合：**ユーザーに $learn の実行を依頼してください。 [TASK-PLANNING] [MANDATORY] ワークフローやスキルの手順を実行する前に、計画したすべての手順についてタスク追跡を作成または更新してください。その後、各手順の開始時と完了時に、タスク追跡の内容を同期してください。