lineage-create

name	lineage-create
description	データモデル定義やコードのエントリーポイントからlineage-v1形式のYAML定義を新規作成します。CSV、OpenAPI、AsyncAPI、コード内の型定義などからソース/ターゲットのモデルとフィールドマッピングを推測して生成します。「lineage定義を作成」「リネージを新規作成」「データフローを定義」などのキーワードで発動します。
argument-hint	<エントリーポイントのファイルパス、またはデータモデルの説明>

lineage定義の新規作成

データモデル定義やエントリーポイントから lineage-v1 形式の YAML 定義を生成するスキルです。

前提条件

• lineage-to-graph がセットアップ済みであること（未セットアップの場合は lineage-setup スキルを案内）

共有リソース

• スキーマ仕様: ../lineage-core/references/schema-spec.md
• YAMLパターン集: ../lineage-core/references/yaml-patterns.md
• 変換スクリプト: ../lineage-core/scripts/lineage_to_md.py

出力先

生成したファイルはプロジェクトルートの docs/lineages/ に配置する（デフォルト）。 ユーザーが別のディレクトリを指定した場合はそちらに従う。

<project-root>/
└── docs/
    └── lineages/
        ├── <name>.yml    # lineage定義
        └── <name>.md     # 生成されたMermaid図

ディレクトリが存在しない場合は作成する。

ワークフロー

Step 1: 入力情報の収集

ユーザーから以下の情報を収集する:

1. エントリーポイント: データフローの起点となるファイルやモデル定義
   • ファイルパス（コード、CSV、OpenAPI/AsyncAPI仕様）
   • またはテキストによるモデル説明
2. データフローの方向: ソース → ターゲットの概要
3. モデルの種類: program（処理層）か datastore（永続化層）か
4. 出力先: lineage定義とMermaid図の出力ディレクトリ（デフォルト: docs/lineages/）

Step 2: データモデルの解析

入力に応じて、以下のいずれかの方法でモデル情報を抽出する:

A. コード内の型定義から（TypeScript, Java, Python, etc.）:

• クラス/インターフェース/型定義からプロパティ名を抽出
• コンストラクタやファクトリメソッドの引数も参考にする

B. CSV定義から:

• ファイル名規則: 論理名__物理名.csv
• 2列目（物理名）がプロパティ名になる
• --program-model-dir / --datastore-model-dir オプションで指定

C. OpenAPI/AsyncAPI仕様から:

• components/schemas からモデル定義を抽出
• --openapi-spec / --asyncapi-spec オプションで指定

D. テキスト説明から:

• ユーザーの説明からモデル名とプロパティを推測

Step 3: lineage YAML の生成

収集した情報から lineage-v1 形式の YAML を生成する。

生成時の判断基準:

• 同名フィールド: そのままマッピング（transform なし）
• 名前が異なるフィールド: transform に変換ロジックを記述
• 固定値: リテラルとして from に直接記述
• 計算フィールド: 複数ソースの場合は配列形式の from を使用
• 階層構造: ValueObject等のネストは children と Parent.Child.field 記法を使用
• propsの省略: フィールドが不明確な場合は props を省略し、lineage参照から動的生成に任せる

YAML パターンの詳細は ../lineage-core/references/yaml-patterns.md を参照。 スキーマ仕様の詳細は ../lineage-core/references/schema-spec.md を参照。

Step 4: ファイル出力

生成した YAML を出力ディレクトリに保存する:

# 出力ディレクトリの作成
mkdir -p docs/lineages

# YAMLファイルの保存
# ファイル名はデータフローを表す名前にする（例: http-request-to-transaction.yml）

Step 5: 検証

生成した YAML を ../lineage-core/scripts/lineage_to_md.py で検証する:

# Markdown + Mermaid図への変換（出力も同じディレクトリに配置）
python3 ../lineage-core/scripts/lineage_to_md.py docs/lineages/<name>.yml docs/lineages/<name>.md [options]

# Mermaid構文チェック
npx md-mermaid-lint docs/lineages/<name>.md

変換エラーや構文エラーがあれば修正する。

Step 6: 結果の提示

以下をユーザーに提示する:

1. 生成した YAML ファイルのパス
2. 生成された Mermaid 図（Markdownファイルの内容）
3. 変換コマンド（再実行用）
4. 修正が必要な箇所があれば指摘

注意事項

• CSV や API仕様を使う場合は、対応する CLI オプションを付与する
• 大規模なモデル（50+フィールド）の場合は、props を省略して動的生成に任せることを提案する