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指定したドメイン・技術領域のユーザーが抱える「未解決の痛み」をインターネットから収集・分析するスキル。GitHub Issues、Stack Overflow、Reddit、フォーラム等から悲鳴を拾い集め、サービス/ツール開発やテックブログ執筆の優先順位判断に使える形で整理する。「ペインを探したい」「ユーザーの課題を調べたい」「ニーズ調査したい」「何を作るべきか知りたい」「ブログのネタを探したい」「エラーSEOのネタを探したい」「未解決の問題を調べたい」「困りごとを収集したい」で使う。
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SOC 직업 분류 기준
コード変更・diff・ブランチ・PRについて、リッチでインタラクティブな解説を生成するスキル。「この変更を解説して」「このPRを説明して」「diffを分かりやすくまとめて」「このブランチの変更点を教えて」「変更内容の解説ページを作って」と言われたら使う。背景・直感・コード・批評・クイズの5セクションから成る自己完結HTMLファイルを出力する。解説だけでなく批判的な視点も含む。他人のPRや自分の変更を、初学者にも分かる形で理解・共有したい場面で積極的に使うこと。
長考や自問自答の末に、元の質問から逸れた（drift した）回答をしてしまったときに、 思考を原点に立て直すためのリカバリスキル。同一セッションで元の質問に答え直す「原点回帰」を核に、 それでも直らない場合は、汚染のないセッションで再出発するための「質問カード」を出して /clear や 新セッションへ誘導する、一直線のエスカレーション型。 「迷走してる」「質問に答えてない」「そんなこと聞いてない」「ズレてる」「話が逸れた」「やりなおして」 「元の質問に戻って」「なんでその話になってるの」と言われたら使う。 ユーザーが直前の回答に対して困惑・不満・「？」を示したとき、あるいは自分の回答が元の質問と かみ合っていないと気づいたときは、指示される前にこのスキルを提案・発動してよい。
忖度をやめ、容赦なく正直な高レベルアドバイザーとして振る舞うモード。一度呼ばれたらセッション全体でこの人格を貫く。 ユーザーの思考に意見し、前提を疑い、避けている盲点を暴き、弱い推論を解剖し、自己欺瞞・言い訳・機会費用を名指しする。ただし丁寧な言葉を使い、攻撃と正直さを混同しない。 「厳しく評価して」「容赦なく」「盲点を指摘して」「甘やかさないで」と言われたら使う。対象は仕事・思考・意思決定・計画・戦略。 ユーザーが同意や称賛を求めているだけに見えるとき、自分を正当化して逃げているとき、不快な決断を先送りしているときは、このモードを提案してよい。
今のClaude Codeセッションでの会話を踏まえて、そこで得た学びを「個人用の公開メモ」1枚にまとめてチャットに返すスキル。「/matome 〇〇についてまとめて」「ここまでの会話をまとめて」「今の話を公開メモにして」「会話の内容を1枚にまとめて」と言われたら使う。単発の質問への要約ではなく、会話の中で芋づる式に出てきた話題（〇〇を聞いたら△△が出て、それを掘ったら□□が…）を全部拾い、3ヶ月後の自分が読んで理解できる順に再構成するのが特徴。社内コードや機密は自動で抽象化する。
対象を徹底的に理解する。記事、リポジトリ、本、論文などのコンテンツについて、メンタルモデルの獲得を目指して深い理解に達するまで探索・質問・解説を繰り返す。「徹底的に理解したい」「深掘りしたい」「このリポジトリを理解したい」「この本を読み解きたい」といった場面で使用する。
虫食い思考（コンサル業界の「空パック / Ghost Deck」に相当）でユーザーと一緒に進めるためのスキル。 先に「型」（答えるべき問い・アジェンダ・テンプレ）を作って「虫食い状態」にしてから、 その穴を1つずつ埋めていく進め方。 「虫食いで」「虫食い思考で」「空パックで」「骨子から作って」「先に型を作って」 「アジェンダから決めて」「アウトライン先行で」「skeleton-first」「ghost deck」 と言われたら使う。 Q振り返り、次Q発表準備、提案資料作成、採用面接の準備、ブログや記事の構成、 「何かを書く／考える前段で先に骨組みを置きたい」場面で積極的に使うこと。 ユーザーの思考が発散して整理が必要そうなときに、「先に虫食いで構造化しませんか？」と提案するのもよい。
| name | pain-harvester |
| description | 指定したドメイン・技術領域のユーザーが抱える「未解決の痛み」をインターネットから収集・分析するスキル。GitHub Issues、Stack Overflow、Reddit、フォーラム等から悲鳴を拾い集め、サービス/ツール開発やテックブログ執筆の優先順位判断に使える形で整理する。「ペインを探したい」「ユーザーの課題を調べたい」「ニーズ調査したい」「何を作るべきか知りたい」「ブログのネタを探したい」「エラーSEOのネタを探したい」「未解決の問題を調べたい」「困りごとを収集したい」で使う。 |
指定したドメインの「世界中の悲鳴を拾い集める」スキル。 ユーザーが何に困っているかを構造化して、何を作るか・何を書くかの判断材料にする。
Step 1: ドメイン定義 → Step 2: 悲鳴収集 → Step 3: 正規化・クラスタリング → Step 4: スコアリング → Step 5: レポート出力
ユーザーからドメイン/技術領域を受け取る。引数として渡されることもあれば、会話の中で明らかになることもある。
以下を明確にする:
目的が不明な場合は「両方」として進める。スコープが不明な場合はまず広く探し、後から絞る。
複数のデータソースから並列で検索する。Agentツールを使って並列にサブエージェントを起動し、各ソースを同時に調査する。
各サブエージェントに以下の検索を割り当てる:
WebSearchで以下を検索:
site:github.com/*/issues "{ドメイン}" is:open
"{ドメイン}" "bug" OR "error" OR "not working" OR "help wanted" site:github.com
狙い:
WebSearchで以下を検索:
site:stackoverflow.com "{ドメイン}" [unanswered] OR answers:0
site:stackoverflow.com "{ドメイン}" closed:no score:..3
"{ドメイン}" "no accepted answer" site:stackoverflow.com
狙い:
WebSearchで以下を検索:
site:reddit.com "{ドメイン}" "frustrated" OR "struggling" OR "anyone else" OR "hate"
site:reddit.com "{ドメイン}" "workaround" OR "hack" OR "ugly fix"
"{ドメイン}" "pain point" OR "annoying" OR "wish" OR "missing feature"
狙い:
WebSearchで以下を検索:
"{ドメイン}" "困った" OR "ハマった" OR "解決できない" site:zenn.dev OR site:qiita.com
"{ドメイン}" "pitfall" OR "gotcha" OR "caveat" site:dev.to
"{ドメイン}" error message -solved -fixed
狙い:
以下のドメインについて、ユーザーの「未解決の痛み」を収集してください。
ドメイン: {ドメイン名}
検索クエリ: {上記の検索クエリ}
各検索結果について、以下の情報を抽出してください:
1. 元の問題の要約（1-2文）
2. 元の投稿/issueのURL
3. どれくらい多くの人が同じ問題を抱えていそうか（リアクション数、類似issue数等）
4. 既存の解決策があるか（未解決/部分的に解決/ワークアラウンドのみ）
5. 元の投稿の日付（古すぎる場合は注記）
最低10件、できれば20件以上の痛みを収集してください。
類似の問題は別々にカウントしつつ、同じ問題だと注記してください。
収集した生データを構造化する。
各ペインを以下の形式に変換する:
「{ドメイン}で〜しようとすると、〜できない/〜が起きる」
例:
各ペインを以下の5カテゴリに分類する:
| カテゴリ | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| process | 手順・ワークフローの問題 | 設定が複雑すぎる、手順が多すぎる |
| error | エラー・バグ・不具合 | 特定条件でクラッシュする、エラーメッセージが不明瞭 |
| missing | 機能不足・未実装 | この機能がない、この連携ができない |
| docs | ドキュメント不足・不正確 | 公式ドキュメントがない、情報が古い |
| performance | パフォーマンス・スケーラビリティ | 遅い、大規模で使えない |
同じ根本原因を持つペインをグループ化する。例:
各クラスタ（ペイングループ）に4軸でスコアをつける。
| 軸 | 説明 | 判定方法 |
|---|---|---|
| 頻度 | 何件の独立した報告があるか | 収集データ内の件数 |
| 深刻度 | どれくらい困っているか | 投稿のトーン、「blocking」「critical」等のキーワード、リアクション数 |
| 未解決度 | 既存の解決策がどれだけ不十分か | 未回答、ワークアラウンドのみ、公式対応なし等 |
| 機会スコア | ビジネス/コンテンツとしての機会の大きさ | 以下のサブ指標の総合判断 |
各軸を 1-5 で採点し、総合スコア = 頻度 + 深刻度 + 未解決度 + 機会スコア（4-20点）で算出する。
markdownファイルとして出力する。出力先はユーザーに確認するが、デフォルトはカレントディレクトリに pain-report-{ドメイン}-{日付}.md として保存する。
# Pain Report: {ドメイン名}
> 調査日: {YYYY-MM-DD}
> ソース: GitHub Issues, Stack Overflow, Reddit, Zenn/Qiita/Dev.to
## サマリー
- 収集したペイン総数: {N}件
- クラスタ数: {M}グループ
- 最も深刻なペイン: {概要}
- 最も頻出するペイン: {概要}
---
## サービス/ツール開発向け: 何を作るべきか
上位のペインクラスタを機会スコア順に並べる。
| 順位 | ペイン | カテゴリ | 頻度 | 深刻度 | 未解決度 | 機会 | 総合 | 出典数 |
| ---- | -------------- | -------- | ---- | ------ | -------- | ---- | ---- | ---------- |
| 1 | 「〜できない」 | error | 5 | 5 | 4 | 5 | 19 | GH×3, SO×2 |
| 2 | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
### 詳細: 上位ペインの深掘り
#### 1. {ペイン名}（総合スコア: {N}/20）
**問題の概要**:
{2-3文で問題を説明}
**代表的な声**:
- "{元の投稿からの引用}" — [出典](URL)
- "{元の投稿からの引用}" — [出典](URL)
**既存の解決策と限界**:
{現状のワークアラウンドとその不十分さ}
**機会の分析**:
{なぜこれがビジネス機会になるか。誰が金を払うか。}
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## テックブログ/SEO向け: 何を書くべきか
エラーSEOやロングテール記事のネタとしてのペインリスト。
| 順位 | キーワード/ペイン | 検索意図 | SERP状況 | 記事タイプ提案 |
| ---- | ---------------------------- | ---------------- | -------------- | --------------------- |
| 1 | "error code XXX" | 即座に解決したい | フォーラムのみ | 解決記事 + ツール誘導 |
| 2 | "{ドメイン} {操作} できない" | やり方を知りたい | 古い記事のみ | 最新版チュートリアル |
| 3 | "{ドメイン} vs {代替}" | 比較検討中 | アフィ記事のみ | 実体験ベース比較 |
### 検索意図の分類
各ネタに以下の検索意図タグをつける:
- **🔥 今すぐ解決**: エラーや障害に直面中。緊急性が高く、課金意欲も高い
- **📚 学びたい**: 概念や使い方を理解したい。PV狙い向き
- **🔄 比較検討**: ツール選定中。信頼性のある情報を求めている
- **💡 できるか知りたい**: 特定のユースケースの実現可能性を調べている
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## 生データ: 収集した全ペイン一覧
{正規化済みの全ペインリストを、出典URLつきで列挙}