wiki-query

Query — Wiki に質問する

形式、リンク、言語の規則については、wiki/CONVENTIONS.md に従ってください。

言語

成果物はユーザーの言語で記述してください。正しい文法を適用し、必要な発音区別符号や文字体系固有の文字を使用してください。ユーザーの言語が不明な場合は、出力を生成する前に確認してください。

プロジェクトルート

このスキルは、エージェントの現在の作業ディレクトリではなく、プロジェクトルート（作業対象のリポジトリ）を基準とするパスに成果物を書き込みます。

• プロジェクト内から実行する場合は、このスキルに示されている相対パスを使用してください。
• 別のディレクトリから実行する場合（例：兄弟リポジトリから、またはプロジェクトが別の場所にある場合）は、すべての成果物パスの先頭に <project-root>/ を付けてください。
• プロジェクトルートが曖昧な場合は、書き込む前にハーネスの質問ツールを使ってユーザーに確認してください。

プロンプト

CLAUDE.md / AGENTS.md のプロジェクト全体の規約（「Skill Prompting Conventions」）に従ってください。以下の判断が必要な場合は、ハーネスの構造化質問ツール（Claude Code では AskUserQuestion、Codex では ask_user_question、OpenCode では question）を使用してください。列挙できないパス、名前、値を尋ねる場合に限り、自由形式のテキストを使用してください。

判断事項	構造化する理由	推奨される選択肢
検索方法	再現率と適合率に影響します	QMD MCP · QMD CLI · grep/glob フォールバック
回答言語	ロケールの整合性	Wiki の言語 · ユーザーの言語 · 二言語

自由形式のプロンプト（構造化ツールは不要）：

• 実際のクエリテキスト

一時停止なしモード：ユーザーがスキル実行中の確認を明示的に無効にしている場合は、すべての構造化プロンプトを「未解決の質問」（または同等の項目）として記載し、処理を止めずに続行してください。

クエリ言語の整合性

ユーザーの言語が Wiki の言語と異なる場合は、検索前に検索クエリを Wiki の言語に翻訳してください。Wiki の言語は、.wiki-guardrails.yml（query_language または language）から判定し、ガードレールがない場合は Wiki のフロントマターまたはインデックスを確認してください。正確な製品名とコード識別子は変更しないでください。

• intent:、vec:、hyde: は Wiki の言語で記述してください。
• 有用な場合は、両方の言語の正確な用語に lex: を使用してください。
• 別の指定がない限り、ユーザーにはユーザーの言語で回答してください。
• 翻訳に確信が持てない場合は、翻訳した用語を示し、元の用語を lex: に残してください。

検索 — 利用可能な場合は QMD を優先

推奨される検索エンジンは QMD（BM25、ベクトル検索、LLM による再ランキングを組み合わせたローカルハイブリッド検索）です。リポジトリごとのセットアップは一度だけ必要です。詳細については、このスキルリポジトリの docs/wiki/qmd-setup.md を参照してください。

各クエリの前に、利用可能かどうかを確認してください。

• MCP を利用可能（mcp__qmd__status と mcp__qmd__query ツールが登録済み）→ MCP ツールを使用します。
• CLI を利用可能（which qmd が成功）→ qmd query --json --files --min-score 0.4 を実行します。
• どちらも利用不可 → 以下で説明する grep/インデックスの手順にフォールバックします。QMD が設定されていないことを一度ユーザーに伝え、docs/wiki/qmd-setup.md を案内してください。

qmd embed、qmd update、qmd collection add は自動的に実行しないでください。これらはリポジトリ管理者が実行するセットアップコマンドです。このスキルでは、構築済みのインデックスに対するクエリのみを実行します。

手順

1. 検索を計画する — ユーザーの質問を構造化クエリ文書に変換します。リランキングとスニペット抽出が実際の目的に沿うよう、必ず intent: 行を含めてください。

   intent: <one-sentence framing of what the user actually wants>
   lex: <exact terms / phrases / -negations>
   vec: <natural-language paraphrase of the question>
   hyde: <one short paragraph that looks like the ideal answer>
   

   シグナルにならないサブクエリは省いてください（用語集の検索なら lex だけで十分です。「X はどのように機能するか」という質問なら、主に vec／hyde を使います）。

2. QMD で検索する

   • MCP：構造化された searches 配列（または複数行の q 文字列）と intent フィールドを指定して、mcp__qmd__query を呼び出します。質問の対象が単一のコレクションか、複数リポジトリにまたがるものかに応じて、collections で範囲を絞り込みます。
   • CLI：qmd query "$(cat <<EOF intent: ... lex: ... vec: ... hyde: ... EOF )" --json --files -n 8 --min-score 0.3
   • mcp__qmd__get／mcp__qmd__multi_get（または CLI の qmd get／qmd multi-get）で、上位 3～5 件の検索結果を読みます。スニペットだけでは判断が難しい場合は、本文全体を取得してください。QMD が返す context フィールドを尊重してください。ここには、管理者がキュレーションしたコレクションレベルのガイダンスが含まれています。

3. フォールバック（QMD がない場合）

   • wiki/index.md を読み、「By topic」テーブルから該当しそうなページを探します。
   • 手順 1 で抽出したキーワードを使って、grep／Glob を実行します。
   • 特定したページを全文読みます。

4. 回答をまとめる：

   • 質問に直接答えます。
   • 使用した Wiki ページを、リンク [page](wiki/path.md) で引用します（docid ではなく、QMD が返したパスを使用してください）。
   • 情報源同士に矛盾がある場合は、それぞれの見解を示し、対立していることを明記します。
   • 情報が Wiki に存在しない場合は、そのことを明確に伝え、取り込み候補の情報源を提案します。

5. 回答に長期的な価値があるかを評価する

   • 複数のページをまとめて新たな有用性が生まれる場合は、wiki/sources/ にページとして保存する（分野横断的な要約）か、既存ページの新しいセクションとして追加することを提案します。
   • 単発の簡単な回答であれば、保存する必要はありません。

6. 記録する（Wiki が更新された場合のみ）：

   ## [YYYY-MM-DD] query | <question summary>
   - Retrieval: qmd | grep-fallback
   - Pages consulted: ...
   - Result saved: yes/no (which page, if yes)
   

ルール

• まず Wiki に基づいて回答してください。回答がすでに存在する場合、コードや外部情報源を使って一からまとめ直さないでください。
• QMD には必ず intent: 行を指定してください。関連性を高めるための最も重要な手段です。
• QMD の context フィールドを信頼してください。キュレーションされたメタデータ（例：raw/ は信頼できる情報源ではありません）が反映されています。学習時の直感に基づいて「修正」しないでください。
• 情報が見つからない場合は、不足を補うために取り込むべき情報源を提案してください。
• 使用した Wiki ページは必ず引用してください。
• 質問から情報の不足が明らかになった場合は、作成可能なページを提案してください。ただし、自動では作成せず、取り込みに任せてください。