github-repo-product-naming

GitHub リポジトリのプロダクト命名スキル

目的

公開開発者プロジェクトに、覚えやすく、検索しやすく、連想を呼び起こし、実際のプロダクトのアイデンティティに沿った名前を付けます。

良いリポジトリ名は、単なるカテゴリー名ではありません。圧縮されたメンタルモデルです。

弱い例：

workstation-setup
engineering-methods
profile-updater-app
automation-tool
my-scripts

より強い例：

AgentDesk
SystemSmith
ProofStack
CodexBar
LazyVim
OpenClaw

その名前を見た人が、次のように考えるのが理想です。

“I roughly know what world this belongs to, and I want to inspect it.”

使用するタイミング

ユーザーから次の依頼があった場合に、このスキルを使用します。

• リポジトリの命名
• リポジトリの改名
• プロダクト名の選定
• リポジトリのスラッグの選定
• 名前をより覚えやすく、かっこよく、広まりやすく、オープンソースらしく、または市場に訴求するものにする
• 1つのリポジトリを複数の公開リポジトリに分割する
• 一貫性のあるリポジトリエコシステムを構築する
• GitHub の About の説明文を書く
• 技術的なフォルダー名をプロダクトらしいプロジェクト名にする
• 誤った連想を避ける
• 名前がすでにさまざまな意味で使われていないか確認する

また、リポジトリ名が採用に影響する場合は、github-repo-launch-page の中でもこのスキルを自動的に使用します。

基本原則

名前は、連想の転移によって機能します。

優れた名前は、人々がすでに知っているものから意味を借り、新しいユースケースに合わせてひねりを加えます。

連想の転移の例：

OpenAI -> OpenClaw / OpenCode / OpenSpec
LazyGit -> LazyVim -> LazyBrowser / LazyDocs / LazyForms
Codex -> CodexBar
language models + chaining components -> LangChain
mythic messenger -> Hermes Agent

目標は、ただ気の利いた名前を付けることではありません。適切なメンタルショートカットを引き起こすことです。

収集する情報

命名の前に、次の情報を特定します。

1. 名前を付ける対象

   • リポジトリ
   • CLI
   • アプリ
   • スキルパック
   • フレームワーク
   • プラグイン
   • プロファイルシステム
   • セットアップシステム
   • ドキュメントシステム

2. ユーザー

   • 開発者
   • メンテナー
   • データエンジニア
   • AI エージェントの開発者
   • 求職者
   • クリエイター
   • オペレーター
   • 個人の生産性向上を目指すユーザー

3. 達成すべきこと

   • マシンをセットアップする
   • プロファイルを書く
   • エージェントを構築する
   • コードをレビューする
   • チケットを整理する
   • システムを文書化する
   • 繰り返しの作業を避ける
   • ブラウザーのワークフローを自動化する
   • 再利用可能な手法をパッケージ化する

4. 感情面での価値

   • すぐに使えること
   • コントロール
   • レバレッジ
   • 証明
   • スピード
   • 技巧
   • 安心感
   • 明確さ
   • ローカルで所有できること
   • 同じ判断を繰り返す回数を減らすこと

5. 技術的なアイデンティティ

   • コード
   • エージェント
   • システム
   • アーキテクチャ
   • ブラウザー
   • デスク／ワークステーション
   • 証明／証拠
   • ドキュメント
   • ワークフロー
   • スキル

6. 避けるべき誤った連想

   • ボート、ゲーム、二次創作、暗号資産、マルウェア、監視、軍事、出会い、ギャンブル、質の低い SEO、無関係な企業、または汎用的すぎるコンサルティング用語

7. エコシステムとの関係

   • 独立したプロジェクト
   • スイートの一部となるリポジトリ
   • 既存ツールのプラグイン
   • 既知のパターンの拡張
   • 個人ブランドのシステム

命名パターン

1. おなじみのトークン＋ひねり

既知のムーブメントやトレンドの中にプロジェクトが位置づけられる場合に使用します。

フォーマット：

<known-token><twist>

例：

OpenClaw
OpenCode
OpenSpec
AgentDesk
CodexBar

適しているもの：

• AI エージェント
• 開発者向けツール
• オープンソースのユーティリティ
• プラグイン／拡張機能
• トレンドに関連するプロダクト

リスク：

• ひねりが弱いと、模倣に見える可能性があります
• 商標や企業名に近すぎると、提携関係があるように受け取られる可能性があります

2. エコシステムの接頭辞＋関連するユースケース

ユーザーがすでに命名ファミリーを理解している場合に使用します。

フォーマット：

<ecosystem-prefix><new-domain>

例：

LazyVim
LazyGit
LazyDocker
AgentBrowser
AgentInbox
AgentDesk

適しているもの：

• 面倒なワークフローを簡単にするもの
• 開発者向けユーティリティ
• セットアップシステム
• 既知のタスクを扱う UI ラッパー

リスク：

• 規律を重視するユーザーには、「Lazy」が厳密さに欠ける印象を与える可能性があります
• 現行ブランドに近すぎるコピーは避けてください

3. 技術概念をメタファーとして使う

プロジェクトのアーキテクチャやメンタルモデルが特徴となる場合に使用します。

フォーマット：

<technical-concept><mechanism>

例：

LangChain
VectorStore
SystemSmith
ProofStack
CodeGraph

適しているもの：

• フレームワーク
• アーキテクチャツール
• スキルシステム
• エンジニアリング手法のリポジトリ
• ナレッジシステム

リスク：

• サブタイトルでユースケースを明確にしないと、抽象的すぎる可能性があります

4. 表層のメタファー

プロジェクトが、なじみのある UI や場所に何かを配置する場合に使用します。

フォーマット：

<known-thing><surface>

例：

CodexBar
ClaudeDesk
SlackLens
JiraRadar
GitHubPilot

適しているもの：

• デスクトップアプリ
• メニューバーアプリ
• ダッシュボード
• ブラウザー拡張機能
• CLI ラッパー
• アシスタントのインターフェース

リスク：

• その表層が中心的でない場合、文字どおりすぎる名前になる可能性があります

5. Craft / forge / smith のメタファー

リポジトリがエンジニアリング上の判断、手法、システム、変革に関する場合に使用します。

形式：

<object><craft-word>

Craft に関する語：

Smith
Forge
Craft
Foundry
Workbench
Kit
Stack
OS
Lab

例：

SystemSmith
ProofForge
SignalCraft
AgentFoundry
MethodKit

適している用途：

• 再利用可能なエンジニアリング手法
• エージェント型 AI の実践
• アーキテクチャフレームワーク
• コード／デザインレビューシステム
• 公開する方法論リポジトリ

リスク：

• Forge、Craft、Foundry は使われすぎていることがよくあります
• 名前の重複や誤った連想がないか確認してください

6. Proof / signal / evidence の系統

非公開の証拠を公開向けの訴求に変換するリポジトリで使用します。

例：

ProofStack
SignalCraft
ProofKit
StoryProof
CareerSignal

適している用途：

• キャリアの訴求
• LinkedIn／履歴書のシステム
• ポートフォリオ／ストーリー生成ツール
• 信頼性を示す成果物
• 公開可能な形への実績の変換

リスク：

• サブタイトルにキャリア、履歴書、または公開プロフィールへの言及がないと、曖昧すぎます

7. Agent + environment/surface

人間とエージェントが作業する場所を整えるリポジトリで使用します。

例：

AgentDesk
AgentBrowser
AgentInbox
AgentShell
AgentOS
AgentBridge

適している用途：

• ワークステーションのセットアップ
• ブラウザー自動化
• WSL2/macOS/CLI のセットアップ
• MCP／ツール環境
• エージェントと人間の作業スペース

リスク：

• リポジトリが狭い範囲のスクリプト集だけの場合は、範囲が広すぎます

8. 否定形のマニフェスト

慎重に使用してください。印象に残ることもありますが、通常はリポジトリ名よりタグラインに適しています。

例：

never-do-work-twice
dont-repeat-yourself
zero-to-one

適している用途：

• マニフェスト
• エッセイ
• スローガン
• README の冒頭文

リスク：

• 長すぎる
• 名前空間として使いにくい
• 望むアイデンティティではなく、避けたい問題で定義されている

次のように変換するとよいでしょう：

Name: SystemSmith
Tagline: Never solve the same engineering problem twice.

採点基準

候補を 1～5 点で採点します。

連想の適合度

意図した分野を想起させますか？

1 = random or wrong domain
3 = somewhat related
5 = immediately points to the right ecosystem

具体性

一般的なカテゴリではなく、実際のプロジェクトを表していますか？

1 = vague category
3 = usable but broad
5 = compressed mental model

記憶に残りやすさ

覚えて、他の人に伝えたくなる名前ですか？

1 = forgettable
3 = decent
5 = short, distinctive, sticky

誤った連想のリスク

無関係な意味を想起させますか？

1 = strong wrong association
3 = manageable ambiguity
5 = clean association

重要：ここでの高得点は、リスクが低いことを意味します。

エコシステムとの適合性

ユーザーの他のリポジトリ名になじみますか？

1 = disconnected
3 = acceptable
5 = coherent naming family

スラッグの品質

GitHub リポジトリのスラッグ、パッケージ、CLI、URL、フォルダー名として適切ですか？

1 = long/ugly/confusing
3 = workable
5 = short, lowercase, command-friendly

拡張性

誤解を招くことなく、将来の範囲を含められますか？

1 = too narrow or too grandiose
3 = enough room
5 = can become a suite/category

合計点は 35 点です。

ユーザーが奇抜な名前や実験的な名前を明示的に希望しない限り、26 点以上の名前のみを推奨してください。

誤った連想のテスト

名前を推奨する前に、手動でテストしてください。

次の点を確認してください：

1. この単語には、すでにどのような意味がありますか？
2. Google のオートコンプリートには、何が表示されそうですか？
3. GitHub 検索には、何が表示されそうですか？
4. ゲーム、二次創作ツール、暗号資産、マルウェア、軍事ツール、成人向け商品、または無関係な企業のように聞こえませんか？
5. ユーザーが所有していない企業や製品との提携を示唆していませんか？
6. サブタイトルで曖昧さを解消できますか？それとも曖昧さが強すぎますか？
7. 技術系リクルーター、オープンソースのメンテナー、またはエンジニアは、意図された分野を 5 秒以内に理解できますか？

誤った連想が意図した連想より強い名前は却下してください。

例：

ShipCraft

問題点：

• 「ship」は、船、艦船、ゲーム、海事史、模型製作を強く連想させます。
• 「ソフトウェアをリリースする」という意味を意図していても、複合語では海事の意味が強くなりすぎることがあります。

判定：

Reject for software engineering methods unless the project is actually about shipping/logistics/maritime.

名前の重複確認

次の項目を確認するか、ユーザーに確認を依頼してください：

• GitHub リポジトリ
• プロジェクトに関連するパッケージレジストリ：npm、PyPI、crates.io、Homebrew、Docker Hub
• ウェブサイトが必要な場合は、ドメインの利用可否
• 検索エンジンの上位検索結果
• 商用利用時の商標リスク
• 公開ブランドとして重要な場合は、ソーシャルメディアのハンドル

重複があるからといって、自動的に名前を却下する必要はありません。次の場合は却下してください：

• 上位の検索結果が無関係で、かつ大きな影響力を持つ
• 同じカテゴリの既存のアクティブなプロジェクトが、すでにその名前を使用している
• 名前が誤った提携を示唆する
• ユーザーの GitHub 名前空間でそのスラッグを利用できない
• 誤った連想を覆すのが難しい

出力形式

次を出力してください：

## Naming Diagnosis

Current name:
Problem:
Desired association:
Associations to avoid:

## Best Recommendation

Product name:
Repo slug:
Tagline:
GitHub About description:
README hero:
Topics:

## Why This Works

- Association:
- Specificity:
- Memorability:
- Ecosystem fit:
- Wrong-association risk:

## Candidate Table

| Candidate | Score | Association | Risk | Verdict |
|---|---:|---|---|---|

## Rejected Names

- Name — reason rejected.

## Final Copy

# <ProductName>

> <Tagline>

<Positioning paragraph>

トーンのルール

具体的に判断してください。20個の名前をすべて同じくらい良い候補として提示しないでください。

次を優先してください。

• 最も有力な推奨案を1つ
• 有力な代替案を3〜6個
• 明確な却下理由
• 明確な最終決定

次は避けてください。

• ありきたりな名前の羅列
• フォルダーの内容を説明するだけの名前
• プロダクトとしての個性がない、誇張表現
• 曖昧さを後から説明して補う必要がある名前
• 企業との提携を連想させる名前

Arthur 専用の命名体系

Arthur Zakirov の公開リポジトリエコシステムでは、一貫性のあるプロダクトファミリーを優先してください。

ProofStack   -> career proof and public-safe positioning
AgentDesk    -> machine and AI-agent workstation setup
SystemSmith  -> engineering methods for code, agents, and architecture

ProofStack

次の用途に使用します。

• キャリアの位置づけ
• 履歴書／LinkedIn／プロフィールの仕組み
• 非公開の証拠から公開用の成果物を作成するワークフロー
• ポートフォリオ／ブログ／ストーリーの作成
• 採用担当者／面接向けの資料
• 主張の前に証拠を示す執筆システム

標準コピー：

# ProofStack

> Turn private work evidence into public-safe career signal.

ProofStack helps convert raw achievements into credible resumes, LinkedIn sections, portfolio stories, articles, and interview material without leaking private details or overclaiming.

About の説明：

Turn private work evidence into public-safe resumes, LinkedIn sections, portfolio stories, and interview material.

トピック：

career-positioning
resume
linkedin
portfolio
technical-writing
proof-of-work
agent-skills
codex
claude-code
public-profile

AgentDesk

次の用途に使用します。

• ワークステーションのセットアップ
• WSL2／macOS／Windows のセットアップ
• モニター／ブラウザー／Bitwarden／OpenClaw／Codex／Claude のセットアップ
• エージェント対応ワークスペースとしてのローカルマシン
• 人間と AI による開発環境のセットアップ

標準コピー：

# AgentDesk

> Make any machine ready for human + AI work.

AgentDesk is a setup system for WSL2, macOS, browsers, monitors, Codex, Claude Code, OpenClaw, and other tools that turn a fresh machine into a productive agent-ready workstation.

About の説明：

Setup system for turning WSL2, macOS, browsers, and developer tools into an agent-ready workstation.

トピック：

workstation-setup
wsl2
macos
developer-productivity
ai-agents
codex
claude-code
openclaw
browser-automation
agent-workstation

SystemSmith

次の用途に使用します。

• ソフトウェアエンジニアリングの手法
• コードレビューとセルフレビュー
• セキュリティ衛生
• 技術的なメッセージング
• 継続的に更新される成果物とドキュメント
• 情報アーキテクチャ
• エージェント型 AI エンジニアリング
• システムアーキテクチャ
• 再利用可能なエンジニアリング上の判断

標準コピー：

# SystemSmith

> Engineering methods for code, agents, and architecture.

SystemSmith turns recurring engineering judgment into reusable agent skills: how to scope tickets, review your own work, write durable docs, avoid leaking secrets, structure technical messages, reason about agentic systems, and build cleaner software/information architectures.

About の説明：

Engineering methods for code, agents, docs, security, reviews, and system architecture.

トピック：

software-engineering
system-design
agentic-ai
ai-agents
agent-skills
code-review
technical-writing
security
information-architecture
developer-productivity
codex
claude-code

Arthur の現在の分割における名前と境界の対応

リポジトリの情報が別の判断を示さない限り、次の境界を使用してください。

ProofStack:
- resume
- LinkedIn
- bio
- public career positioning
- article/story frameworks
- portfolio proof
- proof-safe achievement packets

AgentDesk:
- hardware
- OS setup
- WSL2
- macOS
- browsers
- monitors
- Bitwarden local profile
- OpenClaw/Codex/Claude setup
- machine-specific config

SystemSmith:
- SWE method
- self-review
- security
- messaging framework
- living artifacts
- format markdown
- engineer agentic AI
- system/information architecture

スキルが複数の領域にまたがる場合：

• マシンやツールをインストール／設定するものは、AgentDesk に配置してください。
• キャリアのアピールポイントや公開プロフィールの価値を示すものは、ProofStack に配置してください。
• エンジニアリング上の判断、アーキテクチャ、ドキュメント、レビュー、コミュニケーション、エージェント設計を教えるものは、SystemSmith に配置してください。

命名チェックリスト

最終回答の前に、次を確認してください。

• 現在の名前を評価した。
• 望ましい連想を明示した。
• 避けるべき連想を列挙した。
• 少なくとも6つの候補を検討した。
• 却下した名前に理由を添えた。
• 最終的な名前にタグラインと文字どおりのサブタイトルを付けた。
• リポジトリのスラッグを小文字にし、CLI で使いやすくした。
• GitHub の About の説明を提示した。
• トピックを提示した。
• README のヒーローコピーを提示した。
• エコシステムとの適合性を説明した。