skill-creator-pro

スキルクリエイタープロ

Claude の機能を拡張する、本番環境品質のスキルを作成します。

このスキルの仕組み

User: "Create a skill for X"
       ↓
Claude Code uses this meta-skill as guidance
       ↓
Follow Domain Discovery → Ask user clarifying questions → Create skill
       ↓
Generated skill with embedded domain expertise

このスキルは、スキル作成のためのガイダンスと構成を提供します。Claude Code は次のように動作します。

1. このスキルのフレームワークを使って、ドメイン知識を発見します。
2. ユーザーに、ユーザー固有の要件について確認します。
3. ドメインのニーズに基づき、生成するスキルの構成を決定します。

このスキルでできること

• 新しいスキルをゼロから作成するためのガイダンスを提供します
• 既存のスキルを本番環境品質に改善するのを支援します
• 5 種類のスキル（ビルダー、ガイド、オートメーション、アナライザー、バリデーター）のパターンを提供します
• スキルに手順に関する知識とドメインの専門知識が組み込まれるようにします

このスキルでできないこと

• 作成後のスキルのバージョン管理や更新には対応しません
• 要件固有のスキルは作成しません（常に再利用可能なインテリジェンスを作成します）
• スキルを本番環境にデプロイしません（ただし、納品前のローカルテストは必須です）

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ドメイン発見フレームワーク

重要な原則：ユーザーはスキルにドメインの専門知識を求めています。ユーザー自身がドメインの専門家とは限りません。

フェーズ 1：自動発見（ユーザー入力なし）

質問する前に、ドメインを積極的に調査します。

発見する内容	方法	例：「Kafka 統合」
中核となる概念	公式ドキュメント、Context7	プロデューサー、コンシューマー、トピック、パーティション
標準／コンプライアンス	「[domain] standards」を検索	Kafka のセキュリティ、厳密に 1 回だけのセマンティクス
ベストプラクティス	「[domain] best practices 2025」を検索	パーティショニング戦略、コンシューマーグループ
アンチパターン	「[domain] common mistakes」を検索	パーティションが多すぎる、モニタリングがない
セキュリティ	「[domain] security」を検索	SASL、SSL、ACL、暗号化
エコシステム	「[domain] ecosystem tools」を検索	Confluent、Schema Registry、Connect

情報源の優先順位：公式ドキュメント → ライブラリのドキュメント（Context7） → GitHub → コミュニティ → WebSearch

フェーズ 2：知識の十分性確認

ユーザーに何かを尋ねる前に、内部で確認します。

- [ ] Core concepts understood?
- [ ] Best practices identified?
- [ ] Anti-patterns known?
- [ ] Security considerations covered?
- [ ] Official sources found?

If ANY gap → Research more (don't ask user for domain knowledge)
Only if CANNOT discover (proprietary/internal) → Ask user

フェーズ 3：ユーザー要件（ドメイン知識ではありません）

ユーザー固有のコンテキストについてのみ質問します。

質問すること	質問しないこと
「あなたのユースケースは何ですか？」	「Kafka とは何ですか？」
「あなたの技術スタックは何ですか？」	「どのような選択肢がありますか？」
「既存のリソースはありますか？」	「どのように動作しますか？」
「具体的な制約はありますか？」	「ベストプラクティスは何ですか？」

スキルにはドメインの専門知識を含めます。ユーザーからは要件を提供してもらいます。

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必要な確認事項

ドメイン知識ではなく、スキルのメタデータとユーザー要件について質問します。

スキルのメタデータ

1. スキルの種類 —「どの種類のスキルですか？」

種類	目的	例
ビルダー	成果物を作成する	ウィジェット、コード、ドキュメント
ガイド	手順を提供する	ハウツー、チュートリアル
オートメーション	ワークフローを実行する	ファイル処理、デプロイ
アナライザー	洞察を抽出する	コードレビュー、データ分析
バリデーター	品質を適用する	コンプライアンスチェック、スコアリング

2. ドメイン —「どのドメインまたは技術ですか？」

ユーザー要件（ドメイン発見の後）

3. ユースケース —「具体的なユースケースは何ですか？」

• 「何ができるか」ではなく、「何が必要か」を尋ねます

4. 技術スタック —「どのような環境ですか？」

• 言語、フレームワーク、既存のインフラストラクチャ

5. 既存のリソース —「含めるスクリプト、テンプレート、設定はありますか？」

6. 制約 —「具体的な要件や制限はありますか？」

• ユーザーのコンテキストに固有のパフォーマンス、セキュリティ、コンプライアンス

注記

• 質問 1～2：すぐに尋ねます
• ドメイン発見：ドメインが分かったら自動的に調査します
• 質問 3～6：調査後、ドメイン知識を踏まえて尋ねます
• 質問のペース配分：1 回のメッセージで質問しすぎないようにします。最も重要な質問から始め、必要に応じて追加で確認します。

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中核原則

要件固有ではなく、再利用可能なインテリジェンス

スキルは単一の要件ではなく、さまざまな状況に対応できる必要があります。

❌ Bad: "Create bar chart with sales data using Recharts"
✅ Good: "Create visualizations - adaptable to data shape, chart type, library"

❌ Bad: "Deploy to AWS EKS with Helm"
✅ Good: "Deploy applications - adaptable to platform, orchestration, environment"

ドメインにおいて、何が変化し、何が一定なのかを特定します。references/reusability-patterns.md を参照してください。

簡潔さが重要です

コンテキストウィンドウは共有資源です（スキルの有効化ごとに約1,500トークン以上）。各項目に必要性を問いましょう。

• 「Claude に本当にこの説明が必要ですか？」
• 「この段落はトークンを使う価値がありますか？」

冗長な説明より、簡潔な例を優先してください。

適切な自由度

タスクの壊れやすさに合わせて具体性を調整します。

自由度	使用する場面	例
高	有効なアプローチが複数ある場合	「好みのスタイルを選んでください」
中	推奨されるパターンがある場合	パラメーター付きの疑似コード
低	操作が壊れやすい場合	正確なスクリプト、少数のパラメーター

段階的な開示

3段階の読み込みシステムです。

1. メタデータ（約100トークン）— 常にコンテキスト内に保持（説明は1024文字以下）
2. SKILL.md 本文（500行未満）— スキルが呼び出されたときに読み込み
3. References（無制限）— Claude が必要に応じて読み込み

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スキルの構造

生成されるスキルは、知識が組み込まれたゼロショットのドメインエキスパートです。

skill-name/
├── SKILL.md (required)
│   ├── YAML frontmatter (name, description, allowed-tools?, model?)
│   └── Procedural knowledge (workflows, steps, decision trees)
└── Bundled Resources
    ├── references/   - Domain expertise (structure based on domain needs)
    ├── scripts/      - Executable code (tested, reliable)
    └── assets/       - Templates, boilerplate, images

SKILL.md の要件

コンポーネント	要件
行数	500行未満（references/ に切り出す）
フロントマター	完全な仕様は references/skill-patterns.md を参照
name	小文字、数字、ハイフンを使用。64文字以下。ディレクトリ名と一致させる
description	[内容] + [使用時期]。1024文字以下。三人称形式
説明のスタイル	「This skill should be used when...」（「Use when...」ではなく）
形式	命令形（「Do X」。 「You should X」ではなく）
対象範囲	実行することと、実行しないこと

references/ に含める内容

発見時に収集したドメイン知識を組み込みます。

収集した知識	スキルでの目的
ライブラリ/API のドキュメント	正しい実装を可能にする
ベストプラクティス	品質に関する判断を導く
コード例	参考となるパターンを示す
アンチパターン	よくある間違いを防ぐ
ドメイン固有の詳細	エッジケースに対応する

ドメインに必要な内容に基づいて references/ を構成してください。

大きなファイル：references/ が10,000語を超える場合は、効率的に情報を見つけられるよう、SKILL.md に grep 検索パターンを記載してください。

scripts/ を生成する場合

ドメインで決定論的かつ実行可能な手順が必要な場合に、スクリプトを生成します。

ドメインのニーズ	スクリプトの例
セットアップ／インストール	依存関係のインストール、プロジェクトの初期化
処理	データの変換、ファイルの処理
検証	準拠状況の確認、出力の検証
デプロイ	サービスのデプロイ、インフラストラクチャの構成

判断基準：手順が複雑、エラーが起こりやすい、または正確に再実行する必要がある場合は、スクリプトを作成します。それ以外の場合は、SKILL.md または references/ に記載します。

assets/ を生成する場合

ドメインで正確なテンプレートや定型コードが必要な場合に、アセットを生成します。

ドメインのニーズ	アセットの例
開始用テンプレート	HTML の定型コード、コンポーネントのひな形
構成ファイル	構成テンプレート、スキーマ定義
コードの定型部分	ベースクラス、スターターコード

含めないもの

• README.md（SKILL.md が README です）
• CHANGELOG.md
• LICENSE（リポジトリから継承）
• 重複する情報

生成されたスキルの実行時の動作

User invokes skill → Gather context from:
  1. Codebase (if existing project)
  2. Conversation (user's requirements)
  3. Own references/ (embedded domain expertise)
  4. User-specific guidelines
→ Ensure all information gathered → Implement ZERO-SHOT

生成するスキルに含める内容

生成するすべてのスキルに、次の内容を含めてください。

## Before Implementation

Gather context to ensure successful implementation:

| Source | Gather |
|--------|--------|
| **Codebase** | Existing structure, patterns, conventions to integrate with |
| **Conversation** | User's specific requirements, constraints, preferences |
| **Skill References** | Domain patterns from `references/` (library docs, best practices, examples) |
| **User Guidelines** | Project-specific conventions, team standards |

Ensure all required context is gathered before implementing.
Only ask user for THEIR specific requirements (domain expertise is in this skill).

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タイプに応じた作成

スキルのタイプを決定したら、タイプ固有のパターンに従います。

タイプ	主なセクション	参照先
Builder	確認事項 → 出力仕様 → 標準 → チェックリスト	skill-patterns.md#builder
Guide	ワークフロー → 例 → 公式ドキュメント	skill-patterns.md#guide
Automation	スクリプト → 依存関係 → エラー処理	skill-patterns.md#automation
Analyzer	対象範囲 → 基準 → 出力形式	skill-patterns.md#analyzer
Validator	基準 → スコアリング → しきい値 → 修正	skill-patterns.md#validator

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スキル作成のプロセス

Metadata → Discovery → Requirements → Analyze → Embed → Structure → Implement → Validate

詳しい手順については、references/creation-workflow.md を参照してください。

クイックステップ

1. メタデータ：スキルの種類と分野を尋ねます（質問1～2）
2. 調査：分野を自動的に調査します（上記のフェーズ1～2）
3. 要件：ユーザー固有のニーズを尋ねます（質問3～6）
4. 分析：手順（HOW）と分野（WHAT）の知識を特定します
5. 埋め込み：収集した分野の専門知識を references/ に配置します
6. 構成：スキルディレクトリを初期化します
7. 実装：種類ごとのパターンに従って、SKILL.md とリソースを作成します
8. 検証：scripts/package_skill.py を実行してテストします

SKILL.md テンプレート

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name: skill-name                    # lowercase, hyphens, ≤64 chars
description: |                      # ≤1024 chars
  [What] Capability statement.
  [When] Use when users ask to <triggers>.
allowed-tools: Read, Grep, Glob     # optional: restrict tools
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完全な frontmatter 仕様と本文のパターンについては、references/skill-patterns.md を参照してください。

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出力チェックリスト

スキルを納品する前に、以下を確認してください。

分野の調査が完了している

• 主要な概念を調査し、理解している
• 信頼できる情報源からベストプラクティスを特定している
• アンチパターンを記録している
• セキュリティ上の考慮事項を網羅している
• 公式ドキュメントへのリンクを記載している
• ユーザーに分野の知識を尋ねていない

Frontmatter

• name：小文字、ハイフンを使用、64文字以内、ディレクトリ名と一致
• description：[What]+[When]、1024文字以内、トリガーが明確
• allowed-tools：アクセス制限が必要な場合に設定

構成

• SKILL.md は500行未満
• 段階的な情報開示（詳細は references/ に記載）

設計原則（references/design-principles.md を参照）

• モジュール化されている（1つのスキルにつき1つの責務）
• 明確である（巧妙さより明示性を優先）
• シンプルである（複雑さを最小限に抑える）
• 透明性がある（調査・デバッグが可能）

ナレッジの網羅性

• 手順（HOW）：ワークフロー、意思決定ツリー、エラー処理
• 分野（WHAT）：概念、ベストプラクティス、アンチパターン

ゼロショット実装（生成されたスキル内）

• 「実装前」セクションを含む
• 実行時のコンテキスト（コードベース、会話、ユーザーのガイドライン）を収集する
• 分野の専門知識を references/ に埋め込む（分野のニーズに合わせて構成）
• ユーザーに尋ねるのはユーザー自身の要件のみ（分野の知識は尋ねない）

再利用性

• さまざまなケースに対応する（特定の要件に限定されない）
• 確認事項で変動要素（ユーザーのコンテキスト）を把握する
• 定数を組み込む（分野のパターン、ベストプラクティス）

種類別（references/skill-patterns.md を参照）

• ビルダー：確認事項、出力仕様、標準、チェックリスト
• ガイド：ワークフロー、例、公式ドキュメント
• 自動化：スクリプト、依存関係、エラー処理
• アナライザー：範囲、基準、出力形式
• バリデーター：基準、スコアリング、しきい値、修正方法

実地テスト（必須）

• デプロイをテスト済み：make test または同等のテストが成功する
• バージョンを確認済み：ツールの最新バージョンを使用し、非推奨の API はない
• 実際のシナリオをテスト済み：ツールをデプロイするだけでなく、スキルが分野の質問に回答する
• アセットを実行済み：assets/ 内のすべてのファイルを実際に実行した
• 過剰な設計がない：Python のラッパーではなく、ネイティブツール（Helm、kubectl）を使用する

詳細な検証プロセスについては、references/validation-checklist.md を参照してください。

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参照ファイル

ファイル	読むタイミング
references/design-principles.md	スキル設計に適用する Unix 哲学（基礎）
references/creation-workflow.md	詳細な作成手順
references/skill-patterns.md	Frontmatter の仕様、種類別パターン、アセットのガイダンス
references/reusability-patterns.md	手順と分野の知識、変動要素と定数
references/quality-patterns.md	確認事項、強制、チェックリスト
references/technical-patterns.md	エラー処理、セキュリティ、依存関係
references/workflows.md	順次および条件付きワークフローのパターン
references/output-patterns.md	テンプレートと例のパターン