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技術調査で集めた情報の信頼性を評価し、一次情報で裏取りするためのスキル。情報源を信頼性の階層で格付けし、日付とバージョンを確認し、重要な主張が一次情報に基づくかを検証する。技術選定・障害調査・実装調査など、外部情報(公式ドキュメント・ブログ・Q&A・AI回答など)を根拠に判断する場面全般で使う。「この情報は正しい?」「裏取りして」「出典は?」「本当にそう?」「エビデンスは」といった語が出たとき、また Web検索で得た情報をそのまま結論の根拠にしようとするときは必ずこのスキルを使い、推測や古い情報を事実として扱わないようにすること。
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基于 SOC 职业分类
otomatty/ai-dev-harness のスキル・ハーネス・AI-DLC 拡張を、別プロジェクトへ自然言語で個別または一式導入する。ユーザーが「ai-dev-harness を入れたい」「技術選定スキルを Cursor に追加」「TDD 拡張だけ入れて」「bootstrap して」などと言ったとき、環境（Claude Code / Cursor / AGENTS.md）を検出し、catalog から component または bundle を特定して CLI で導入する。オープンエコシステムの skills.sh 向け探索は find-skills を使い、本リポジトリ固有の資材はこのスキルで扱う。
エンジニアの技術選定・比較調査を、要件の言語化から根拠ある推奨まで導くスキル。Claude Code 環境での利用を前提とし、各候補の調査をサブエージェント(candidate-researcher)に委譲して本線のコンテキストを汚さず進め、公式ドキュメント等の原文引用つき図解HTMLレポートにまとめる。生成後の「なぜ/もっと調べて」は該当候補の深掘りに、「修正したい」は report-revision に振り分ける。ライブラリ・フレームワーク・クラウドサービス・DB・認証方式・アーキテクチャパターンなどの選定に使う。「技術選定」「ライブラリ比較」「どれを採用すべき」「AとBどっちがいい」「〜の選び方」といった語が出たとき、また明示的に「比較して」と言われなくても複数の技術的選択肢から1つを選ぶ判断が絡む相談では必ずこのスキルを使うこと。
生成済みの技術調査レポート(research-writeup が出力したHTML/データ)に対する修正依頼を、内容に応じて適切なエージェントに振り分けるスキル。文言の直し・誤字・トーン・簡潔化など軽い修正は安いモデルの report-copyeditor に、図解の改善・レイアウト/スタイル変更・セクション再構成など重い修正は少し性能の高い report-reviser に委譲する。「レポートを修正したい」「この文言を直して」「図解を改善して」「ここを書き換えて」「レイアウトを変えて」「表現を簡潔に」といった依頼で使う。新たな事実の調査が必要な修正は revision ではなく candidate-researcher の深掘りに回す。Claude Code 環境での利用を前提とする。
技術調査の結果を、原文引用つきの自己完結型HTMLレポートにまとめるスキル。同梱の生成器 assets/render.py にJSONを渡すと、事実/解釈を視覚分離した比較表・根拠(原文引用)・ADRを含むHTMLを出力する。解説文で出典を引用したら、そのすぐ後に「原文+日本語訳(非日本語のみ)+リンク」を置き、末尾に出典を一括しない。要約は自分の言葉で簡潔に書き、引用する原文は最小限の範囲にとどめる。技術選定・障害調査・実装調査の結果を「HTMLでまとめて」「図解して」「比較表にして」「ADRを書いて」と言われたとき、また調査内容を判断可能な形で残す必要があるときは必ずこのスキルを使うこと。成果物は調査ごとに新しいHTMLファイルとして出力する。Claude Code 環境での利用を前提とする。
エンジニアの技術選定・比較調査を、要件の言語化から根拠ある推奨まで導くスキル。Claude Code 環境での利用を前提とし、各候補の調査をサブエージェント(candidate-researcher)に委譲して本線のコンテキストを汚さず進め、公式ドキュメント等の原文引用つき図解HTMLレポートにまとめる。生成後の「なぜ/もっと調べて」は該当候補の深掘りに、「修正したい」は report-revision に振り分ける。ライブラリ・フレームワーク・クラウドサービス・DB・認証方式・アーキテクチャパターンなどの選定に使う。「技術選定」「ライブラリ比較」「どれを採用すべき」「AとBどっちがいい」「〜の選び方」といった語が出たとき、また明示的に「比較して」と言われなくても複数の技術的選択肢から1つを選ぶ判断が絡む相談では必ずこのスキルを使うこと。
エンジニアの技術選定・比較調査を、要件の言語化から根拠ある推奨まで導くスキル。Claude Code 環境での利用を前提とし、各候補の調査をサブエージェント(candidate-researcher)に委譲して本線のコンテキストを汚さず進め、公式ドキュメント等の原文引用つき図解HTMLレポートにまとめる。生成後の「なぜ/もっと調べて」は該当候補の深掘りに、「修正したい」は report-revision に振り分ける。ライブラリ・フレームワーク・クラウドサービス・DB・認証方式・アーキテクチャパターンなどの選定に使う。「技術選定」「ライブラリ比較」「どれを採用すべき」「AとBどっちがいい」「〜の選び方」といった語が出たとき、また明示的に「比較して」と言われなくても複数の技術的選択肢から1つを選ぶ判断が絡む相談では必ずこのスキルを使うこと。
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| description | 技術調査で集めた情報の信頼性を評価し、一次情報で裏取りするためのスキル。情報源を信頼性の階層で格付けし、日付とバージョンを確認し、重要な主張が一次情報に基づくかを検証する。技術選定・障害調査・実装調査など、外部情報(公式ドキュメント・ブログ・Q&A・AI回答など)を根拠に判断する場面全般で使う。「この情報は正しい?」「裏取りして」「出典は?」「本当にそう?」「エビデンスは」といった語が出たとき、また Web検索で得た情報をそのまま結論の根拠にしようとするときは必ずこのスキルを使い、推測や古い情報を事実として扱わないようにすること。 |
集めた情報の価値は「どこから来たか」と「今も有効か」で決まる。このスキルは、情報源を信頼性で格付けし、バージョン・日付を確認し、重要な主張を一次情報で裏取りするための手順を定める。技術選定・障害調査・実装調査など、外部情報に基づいて判断するあらゆる場面で使える。
目的は「情報を集めたこと」ではなく「その情報が判断に使える確度で正しいと言えること」を担保することにある。
情報源には信頼性の階層がある。上を優先し、下位の情報は取っ掛かりや理解の補助に留め、最終判断の根拠にするなら上位で裏取りする。
下位の情報でヒントを得たら、対応する一次情報に遡って確認するのが基本動作。
技術情報は古くなる。特に挙動がバージョンで変わる領域(ライブラリのAPI、クラウドの仕様、料金、EOL)では、次を必ず確認する:
日付・バージョンが不明な情報は、その旨を明記して扱う。「たぶん今も同じ」で済ませない。
重要な主張ほど厳格に裏取りする。特に判断を左右する項目 — 性能値・制約・上限・ライセンス・料金・EOL・セキュリティ・非推奨(deprecated)情報 — は一次情報の確認を必須とする。
裏取りの結果ラベル:
主張: 「このライブラリのデフォルトのタイムアウトは 30 秒」
このスキルの動き:
「たぶん30秒くらい」と丸めて事実のように扱わないこと。数値・制約は特に厳密に。
