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PR〜エピック単位のシステム設計 + dry-coding。要件→多角的評価→設計ドキュメント(.claude/plans/)。plan mode wrapper。Explore/Plan subagent並列 + Schema Contract。コード変更は行わず、設計ドキュメントとレビュー可能な実装コードを出力。(1)新機能設計 (2)リファクタ設計 (3)PR前設計レビュー (4)アーキ判断文書化 (5)アプローチ比較 (6)エピック段階計画 (7)実装コードのdry提示
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
| name | dry-coding |
| description | PR〜エピック単位のシステム設計 + dry-coding。要件→多角的評価→設計ドキュメント(.claude/plans/)。plan mode wrapper。Explore/Plan subagent並列 + Schema Contract。コード変更は行わず、設計ドキュメントとレビュー可能な実装コードを出力。(1)新機能設計 (2)リファクタ設計 (3)PR前設計レビュー (4)アーキ判断文書化 (5)アプローチ比較 (6)エピック段階計画 (7)実装コードのdry提示 |
| allowed-tools | Bash, Read, Glob, Grep, Task, WebSearch, WebFetch, AskUserQuestion |
| argument-hint | [requirements | issue-url | description] |
plan mode前提。コード変更禁止。設計ドキュメントと実装コードを読み取り専用で出力する。
P1: read-only — ファイル編集なし。Read/Grep/Bash(読取のみ)
P2: evidence-based — コードベースの実態を引用。理想論でなく既存パターンとの整合
P3: WHY-driven — 各設計判断に根拠を付与
P4: schema-contracted — subagent出力はスキーマ定義に従う。ドリフト防止
P5: educational — 前提知識・公式ドキュメントリンク・パターンリファレンスを提供
P6: sequential + gates — フェーズ順守。各フェーズ完了後にユーザーOKを待つ
$ARGUMENTS に応じて処理:
Task(ctx:github) でIssue/PR情報取得Progress:
- [ ] Phase 1: Context Collection（要件理解 + コードベース調査）
- [ ] Phase 2: Design Exploration（設計探索 + アプローチ比較 + 7次元評価）
- [ ] Phase 3: Design Synthesis + Dry Coding（設計ドキュメント + 実装コード生成）
各フェーズ完了時:
目的: 要件構造化 + コードベース現状把握 + 粒度判定
Step 1: 入力処理（上記参照）
Step 2: Task(Explore) x3 並列起動（各agentは独立）
| Agent | 調査対象 | 出力キー |
|---|---|---|
| A: Architecture Mapping | モジュール構造、依存グラフ、アーキパターン | architecture |
| B: Pattern Inventory | デザインパターン、規約、エラー処理、テスト、DI | patterns |
| C: Tech Stack Analysis | 言語、FW、依存、ビルド、テスト、lint、CI | tech_stack |
各agentの出力スキーマとプロンプト: phase1-context-collection.md
Step 3: WebSearch で関連公式ドキュメント収集
Step 4: 粒度判定
出力: context_summary + granularity判定
確認ゲート: サマリー提示 → ユーザーOK（粒度修正も受付）
目的: 複数アプローチ生成 → 7次元評価 → 比較 → 推奨
Step 1: Task(Plan) x2-3 並列起動（各agentに異なるbias）
各agentの出力スキーマとプロンプト: phase2-design-exploration.md
Step 2: 7次元評価 — evaluation-framework.md のルーブリック適用
| # | 次元 | 配点 |
|---|---|---|
| D1 | Testability | /5 |
| D2 | Changeability | /5 |
| D3 | Pattern Appropriateness | /5 |
| D4 | Language/Runtime Fit | /5 |
| D5 | Dependency Management | /5 |
| D6 | Error Handling Strategy | /5 |
| D7 | Performance | /5 |
28-35: Excellent / 21-27: Good / 14-20: Acceptable / <14: Redesign
Step 3: 比較表 + 推奨アプローチ + リスク評価
出力: approaches[] + scores + tradeoff_table + recommendation
確認ゲート: 比較表提示 → ユーザーがアプローチ選択
目的: 設計ドキュメント + 実装コード生成
Step 1: Task(Plan) x1 で設計ドキュメント組み立て
Step 2: 教育的リファレンス
WebSearch で公式ドキュメントURL取得Step 3: 粒度別出力
Step 4: Dry Coding — 実装コード提示
### {ファイルパス}
\`\`\`{lang}
{完全な実装コード}
\`\`\`
**実装ポイント**: {重要な設計判断の説明}
Step 5: ハルシネーション防止
Read/Grep で実在確認WebSearch で照合direct_code | inference出力先: .claude/plans/design-{YYYY-MM-DD}-{desc}.md
確認ゲート: ドキュメント提示 → ユーザー承認 → plans/ に保存
| 状況 | 対応 |
|---|---|
| 無効なGitHub URL | 再入力 or テキストフォールバック |
| プライベートリポジトリ | gh auth login ガイド |
| テスト基盤なし | D1評価時に明記、テスト基盤セットアップを計画に含める |
| コードベースが巨大 | 要件に関連する領域に限定してGrep/Glob |
| 全アプローチ収束 | 発散的アプローチを強制生成する追加Plan agent起動 |
| 情報不足 | ユーザーに追加情報を求める + WebSearchで補完 |
sora's agent style, ported from pstack's poteto-mode — principle-grounded todolists, playbook-driven execution, deliberate subagents, verified work, clean prose. Use for any nontrivial or multi-step engineering task (feature, bug fix, refactor, perf, investigation, autonomous run), for /sora-mode, or requests to work in this style.
ESLint (typescript-eslint 含む) / oxlint / Biome lint の 3 つの TypeScript linter のルールを横断検索する。挙動ベース「await し忘れを検出したい」やルール名ベース「`no-floating-promises` の Biome 版は？」の問いに対し、3-way 比較表 + 公式ドキュメント URL を返す。トリガー — (1) 検出したい挙動からルールを特定、(2) ルール名から他 linter 同等品を照合、(3) カテゴリ単位で 3 linter を並列確認、(4) `/ts-lint-searcher` の明示呼び出し。SKIP — lint 設定ファイル (eslint.config / biome.json) の生成、lint 実行、コードレビュー、TypeScript 言語仕様の一般質問。
ローカルの Claude Code skill ディレクトリを ZIP に固めて、Claude Desktop アプリ (consumer 版、Settings から Customize から Skills) のアップロード用ファイルとして書き出す。Claude Code CLI と異なり Claude Desktop は ~/.claude/skills/ を読まず ZIP アップロード方式のため、その橋渡しを提供する。プロンプトに skill 名を含めて呼ぶ (例 — 「graph-think-map を zip 化して」「Claude Desktop 用に doc-prerequisite-knowledge を package して」「skill を Desktop アプリに upload できる形にして」)。出力 default は ~/Downloads/{name}.zip。
散文または半整理状態の思考をグラフ構造で整理し、論理的整合性・具体抽象のバランス・事実と仮説の分離を検証して、Mermaid 図と分析レポートとしてユーザーに返す。ユーザーが「考えを整理して」「この主張を構造化して」「論点をマップして」「思考を可視化して」「事実と仮説を分けて」「argument mapping」「concept map」「organize my thinking into a graph」のような整理・検証リクエストをした際に使用する。
探索的テストの自動実施。プロジェクトのインターフェース（CLI/API/Web API/GUI）を 自動判定し、テスト計画作成・テスト実装・実行・レポート生成までを包括的に実施する。
ガイド付きコーディングモード。ユーザーが自分の手でコードを書きながら学べるようにサポートする。 AIはコードを直接書かず、何を・どこに書くべきかをガイドする。 フェーズ制の進捗管理で、完了まで導く。