create

name	create
description	トピックを指定して、新規の knowledge 記事をリサーチ・執筆・登録する。カテゴリ判定から登録まで自動で行う。

create - knowledge 記事の新規作成

指定トピックについて、最新情報をリサーチして新規の記事を生成し、適切なカテゴリに配置する。

入力

• トピック: claude-code, Docker Compose, Prisma migrate のような主題
• カテゴリヒント（任意）: --category <path> でカテゴリを明示指定（例: tools, ai/agents, ai/practice）
• 引数なしの場合は何の記事を作るか確認する

手順

1. 重複チェック

1. knowledge/**/*.md を Glob し、既存のファイル名とタイトルを走査
2. 入力トピックと類似する記事があれば:
   • 完全一致 → 記事が既に存在することを報告し、update の使用を案内して終了
   • 類似（同一テーマの別名など）→ ユーザーに以下を確認:
     • 既存記事を更新する（update に委譲）
     • 新規として別ファイルで作成する（理由が必要）
     • 中止する

2. カテゴリ判定

--category 未指定の場合、トピック性質から判定:

カテゴリ	対象
tools/	言語非依存の汎用 CLI / lint / format / package（例: jq, mise, lefthook, trivy。特定言語専用は languages/<lang>/、特定プラットフォーム専用は platforms/<platform>/ へ）
standards/	一般的な規約・プラクティス・設計方針（AI 関連は ai/practice/ に分類）
languages/<lang>/	言語本体 + その言語のエコシステムツール（例: languages/go/, languages/js/, languages/python/, languages/bash/）
platforms/<platform>/	プラットフォーム本体 + そのプラットフォーム専用ツール（例: platforms/github/, platforms/aws/, platforms/docker/）
ai/agents/	AI コーディングエージェント CLI（Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI 等）
ai/platform/	AI プラットフォーム・SDK・プロトコル（Anthropic API, MCP TypeScript SDK, MCP プロトコル, AGENTS.md, 拡張機構 等）
ai/workflow/	AI 駆動開発ワークフロー / SDD ツール（GitHub Spec Kit, Kiro, cc-sdd 等。単一エージェントに固定されない）
ai/practice/	AI 駆動開発の方法論・運用パターン（コンテキスト管理、マルチエージェント設計、プロンプトインジェクション、定期実行、AI 駆動開発、仕様駆動開発 等）

判定の優先順位（上から先に判定）:

1. AI 関連 → ai/<sub>/
2. 言語専用 → languages/<lang>/
3. プラットフォーム専用 → platforms/<platform>/
4. 規約・設計 → standards/
5. 言語非依存の汎用ツール → tools/

どれにも当てはまらない場合はユーザーに確認する。

3. ファイル名決定

• kebab-case.md（例: github-actions.md, anthropic-api.md）
• 製品名はそのまま（claude-code.md）
• 略称より正式名を優先（ghcli より gh-cli.md）

配置先パス: knowledge/<category-path>/<filename>.md

4. リサーチ

• 公式ドキュメント、ソースリポジトリ、リリースノート、Web 検索を用いて主題を調査
• 検証すべき事実（バージョン・URL・API 署名・コマンドフラグ等）を収集
• 情報源は本文または末尾の「参考」セクションで明示できるよう控える
• 不確実な情報は記事に含めない

5. 執筆

記事の骨格（knowledge/standards/markdown-style.md 準拠）:

---
reviewed: YYYY-MM-DD
---

# タイトル

1-2 段落の概要（何で、いつ使うか）。

## 主要セクション

- 実務で参照される情報を優先
- 網羅性より鮮度と正確さ

## 参考

- <公式ドキュメント URL>

• reviewed は今日の日付（作成日＝最終検証日）
• 記事本文は既存記事のスタイル・粒度に揃える
• 実例は最小限の動作するスニペット
• 推測や未検証の情報は書かない

6. 検証

1. pnpm run test でテスト通過を確認
2. markdownlint-cli2 --fix で書式を整える

7. 完了報告

create 完了:
  記事:    knowledge/<category>/<filename>.md
  カテゴリ: <category>
  reviewed: YYYY-MM-DD

責務の範囲

• 本スキルは新規記事の作成のみを扱う
• 既存記事の再検証・最新化は update スキル
• 記事群の健全性検査は audit スキル
• 対象トピックの記事が既に存在する場合は update へ誘導する

注意事項

• 作業ツリーが clean であること
• 1 記事 = 1 PR を原則とする（他の変更と混ぜない）
• リサーチで確信が持てない事実は記述しない
• .env や機密情報を記述しない