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issue-driven-design

星标1

分支0

更新时间2026年1月20日 05:20

ソフトウェア設計の意思決定を支援するイシュードリブン設計ドキュメント生成。以下の場合に使用: (1) 新規システム・機能の設計時 (2) アーキテクチャ選定・比較検討時 (3) 技術的課題の解決策策定時 (4) インフラストラクチャ構成の決定時 (5) 既存システムのリファクタリング計画時入力: 現状、達成目標、利用可能インフラ、課題、仮説出力: 検証可能な設計ドキュメント（reference付き）

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来源

sorafujitani

sorafujitani/claudedot

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Issue-Driven Software Design

イシューからはじめる設計ドキュメント生成スキル。

Philosophy

このスキルは安宅和人氏の「イシューからはじめよ」の方法論をソフトウェア設計に適用する:

イシューありき: 何を解決するのか、何に白黒つけるのかを最初に明確化
仮説ドリブン: 設計仮説とそれを支えるサブ論点を構造化
アウトプットドリブン: 論理が崩れると全体が崩壊する上流課題から着手
メッセージドリブン: 曖昧さのない、検証可能な設計判断

Input Format

ユーザーから以下の情報を収集する（不足時は質問で補完）:

issue:           # 解決すべき本質的な問題（1文で表現）
context:
  current_state: # 現状わかっていること
  constraints:   # 制約条件（予算、期間、チーム構成等）
  available:     # 利用可能なインフラ・技術スタック
goal:
  outcome:       # 達成したい状態
  metrics:       # 成功指標（定量的に）
hypothesis:      # 設計仮説（「〜すれば〜できる」形式）
concerns:        # 懸念・課題・リスク

Execution Process

Phase 1: Issue Crystallization

イシューを結晶化する。曖昧な要求を「白黒つけられる問い」に変換:

❌ 「パフォーマンスを改善したい」
✅ 「P95レイテンシを500ms以下に抑えつつ、月間100万リクエストを処理できるか」

イシューが不明確な場合、以下を質問:

「何ができたら成功と言えますか？」
「何が起きたら失敗ですか？」
「いつまでに、誰が、どう使いますか？」

Phase 2: Hypothesis Structuring

設計仮説をピラミッド構造で分解:

Main Thesis (設計方針)
├── Sub-thesis 1 (サブ論点)
│   └── Evidence: 技術検証、ベンチマーク、公式ドキュメント
├── Sub-thesis 2
│   └── Evidence: 類似事例、制約との整合性
└── Sub-thesis 3
    └── Evidence: コスト試算、運用実績

各サブ論点は以下を満たす:

検証可能（何をもって正しいと言えるか明確）
独立（他のサブ論点と重複しない）
網羅的（メインの論点を支えるのに十分）

Phase 3: Critical Path First

論理が崩れると全体が崩壊する「上流課題」から検証:

優先順位の判断基準:

Blocker: これが成立しないと他の全てが無意味
Architectural: システム全体の構造を決定
Integration: 外部システムとの結合点
Implementation: 実装詳細

例: バッチ処理システム設計
1. [Blocker] SLAの3時間以内に処理完了は技術的に可能か？
2. [Architectural] SQS + Lambda vs ECS + Step Functions、どちらがSLAを満たすか？
3. [Integration] 上流システムのデータ形式と整合性は取れるか？
4. [Implementation] エラーリトライのロジックはどう実装するか？

Phase 4: Evidence-Based Design

各設計判断に対してエビデンスを付与:

必須の検証項目:

公式ドキュメントからの機能・制約の確認
類似ユースケースの実績・事例
ベンチマーク・性能特性
コスト試算（初期・運用）
制約条件との整合性

Web検索で確認すべき情報:

最新のサービス制限・クォータ
既知の問題・ワークアラウンド
ベストプラクティスの更新
価格改定

Phase 5: Defensive Design Review

設計の防御的レビュー。以下の観点で脆弱性を検証:

Data Integrity

スキーマの不整合が起きる条件は？
部分的な更新失敗時のロールバック戦略は？
楽観的ロック vs 悲観的ロックの選択根拠は？

Security

認証・認可の境界は明確か？
機密データの暗号化（at-rest, in-transit）は？
インジェクション・XSS等の対策は？

Operational Resilience

障害時の検知・通知・復旧手順は？
スケールアウト/インのトリガーと閾値は？
デプロイ時のロールバック戦略は？

Observability

メトリクス・ログ・トレースの設計は？
アラートの閾値と対応手順は？
デバッグに必要な情報は取得できるか？

Test Strategy

単体テストでカバーすべき境界条件は？
統合テストで検証すべきシナリオは？
負荷テストの条件と合格基準は？

Output Format

以下の構造で設計ドキュメントを生成:

# {Issue Title}

## Executive Summary
{3行以内で設計判断の結論}

## Issue
### Problem Statement
{解決すべき問題を1文で}

### Success Criteria
{成功指標を箇条書きで}

### Constraints
{制約条件}

## Design Decision

### Main Thesis
{設計方針を1文で}

### Sub-thesis 1: {論点タイトル}
**Claim**: {主張}
**Evidence**: {根拠・出典}
**Implication**: {設計への影響}

### Sub-thesis 2: {論点タイトル}
...

## Architecture

### System Overview
{アーキテクチャ図（Mermaid）}

### Component Design
{各コンポーネントの責務と相互作用}

### Data Model
{データ構造とフロー}

## Implementation

### Critical Path
{最優先で検証・実装すべき項目}

### Code Examples
{具体的な実装例}

### Configuration
{設定値とその根拠}

## Defensive Review

### Risk Matrix
| Risk | Impact | Probability | Mitigation |
|------|--------|-------------|------------|

### Security Considerations
{セキュリティ設計}

### Failure Modes
{障害モードと対応}

## Test Plan
{テスト戦略と具体的なテストケース}

## References
{参照した公式ドキュメント、URL}

## Decision Log
| Date | Decision | Rationale | Alternatives Considered |
|------|----------|-----------|------------------------|

Quality Criteria

生成したドキュメントは以下を満たすこと:

Verifiable: 全ての主張に検証方法がある
Traceable: 全ての判断に根拠（URL/引用）がある
Actionable: 次のアクションが明確
Defensive: リスクと対策が網羅されている
Maintainable: 将来の変更に対応できる構造

Anti-patterns to Avoid

❌ 根拠なき「〜すべき」
❌ 検証不能な主張
❌ 代替案の検討なき選択
❌ Happy pathのみの設計
❌ 運用観点の欠落

Iteration Protocol

このドキュメントは教師データとして機能し、以下のルールで成長する:

追加のみ: 既存の構造・責務は変更しない
拡張: 新しいドメイン知識はセクションとして追加
事例蓄積: 成功した設計パターンをExamplesに追加
フィードバック反映: レビュー指摘をAnti-patternsに追加

Usage Examples

See references/examples/ for domain-specific examples:

batch-processing.md: バッチ処理システム設計
api-design.md: REST/GraphQL API設計
event-driven.md: イベント駆動アーキテクチャ
data-pipeline.md: データパイプライン設計

同仓库更多 Skills

同仓库

code-mode-print-debug

sorafujitani/claudedot

プリントデバッグによるハンズオン問題分析モード。 1ステップ1確認の積み重ねで、ユーザーが自分の手でprintln/console.logを仕込み、実行結果を観察しながら問題の原因とプロジェクト構造を同時に理解する。 AIはコードを書かず、どこに何を出力すべきかをガイドする。以下の場合に使用: (1) バグの原因をプリントデバッグで追いたい (2) 未知のコードベースの処理フローを実行時の観察で理解したい (3) 「この入力がどう処理されるか」を実際に追跡したい (4) フォーマッター/パーサー/コンパイラ等の変換パイプラインの挙動を理解したい (5) 自分の仮説を実行結果で検証したい

2026-04-221

plan-dry-coding

sorafujitani/claudedot

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

2026-04-221

plan-issue-analyzer

sorafujitani/claudedot

OSSのissue・バグレポート・機能提案を4フェーズで段階的に分析し、 TDDベースの実装計画を作成する。コード変更は行わず調査・分析・計画のみ。独立並列調査→仮説-反証サイクル→証拠スコアリングにより、確証バイアス・アンカリング等の認知バイアスを排除した課題特定を行う。ハルシネーション防止のためソース実在確認・WebSearchによる裏取りを実施。推論過程・論拠・Next Actionを含む構造化レポートを出力する。以下の場合に使用: (1) OSSバグの原因特定と修正計画立案 (2) OSSへの機能追加の設計と計画 (3) GitHub Issue/Discussionの深掘り分析 (4) OSSコントリビューション前の学習と理解 (5) issueの真の原因を特定したい（表面的症状と根本原因を区別） (6) 複数の可能性がある問題の切り分け (7) 既存の分析が正しいか検証したい

2026-04-221

test-pbt

sorafujitani/claudedot

Property-Based Testing（PBT）の自動設計・実装支援。テスト対象コードを静的分析し、プロパティパターン選定・ジェネレータ合成・テストコード生成・実行・レポートを自動実行する。フレームワーク自動検出。サブエージェント並列調査。

2026-04-221

code-modeguide-coding

sorafujitani/claudedot

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。

2026-02-221

mac-cleanup

sorafujitani/claudedot

macOSの不要ファイルやキャッシュを削除してストレージを最適化する。 Docker、開発キャッシュ、アプリケーションキャッシュ、ダウンロード整理、システムキャッシュ等を対話的に選択して安全にクリーンアップ。

2026-02-221

name

issue-driven-design

description

Issue-Driven Software Design

イシューからはじめる設計ドキュメント生成スキル。

Philosophy

このスキルは安宅和人氏の「イシューからはじめよ」の方法論をソフトウェア設計に適用する:

イシューありき: 何を解決するのか、何に白黒つけるのかを最初に明確化
仮説ドリブン: 設計仮説とそれを支えるサブ論点を構造化
アウトプットドリブン: 論理が崩れると全体が崩壊する上流課題から着手
メッセージドリブン: 曖昧さのない、検証可能な設計判断

Input Format

ユーザーから以下の情報を収集する（不足時は質問で補完）:

issue:           # 解決すべき本質的な問題（1文で表現）
context:
  current_state: # 現状わかっていること
  constraints:   # 制約条件（予算、期間、チーム構成等）
  available:     # 利用可能なインフラ・技術スタック
goal:
  outcome:       # 達成したい状態
  metrics:       # 成功指標（定量的に）
hypothesis:      # 設計仮説（「〜すれば〜できる」形式）
concerns:        # 懸念・課題・リスク

Execution Process

Phase 1: Issue Crystallization

イシューを結晶化する。曖昧な要求を「白黒つけられる問い」に変換:

❌ 「パフォーマンスを改善したい」
✅ 「P95レイテンシを500ms以下に抑えつつ、月間100万リクエストを処理できるか」

イシューが不明確な場合、以下を質問:

「何ができたら成功と言えますか？」
「何が起きたら失敗ですか？」
「いつまでに、誰が、どう使いますか？」

Phase 2: Hypothesis Structuring

設計仮説をピラミッド構造で分解:

Main Thesis (設計方針)
├── Sub-thesis 1 (サブ論点)
│   └── Evidence: 技術検証、ベンチマーク、公式ドキュメント
├── Sub-thesis 2
│   └── Evidence: 類似事例、制約との整合性
└── Sub-thesis 3
    └── Evidence: コスト試算、運用実績

各サブ論点は以下を満たす:

検証可能（何をもって正しいと言えるか明確）
独立（他のサブ論点と重複しない）
網羅的（メインの論点を支えるのに十分）

Phase 3: Critical Path First

論理が崩れると全体が崩壊する「上流課題」から検証:

優先順位の判断基準:

Blocker: これが成立しないと他の全てが無意味
Architectural: システム全体の構造を決定
Integration: 外部システムとの結合点
Implementation: 実装詳細

例: バッチ処理システム設計
1. [Blocker] SLAの3時間以内に処理完了は技術的に可能か？
2. [Architectural] SQS + Lambda vs ECS + Step Functions、どちらがSLAを満たすか？
3. [Integration] 上流システムのデータ形式と整合性は取れるか？
4. [Implementation] エラーリトライのロジックはどう実装するか？

Phase 4: Evidence-Based Design

各設計判断に対してエビデンスを付与:

必須の検証項目:

公式ドキュメントからの機能・制約の確認
類似ユースケースの実績・事例
ベンチマーク・性能特性
コスト試算（初期・運用）
制約条件との整合性

Web検索で確認すべき情報:

最新のサービス制限・クォータ
既知の問題・ワークアラウンド
ベストプラクティスの更新
価格改定

Phase 5: Defensive Design Review

設計の防御的レビュー。以下の観点で脆弱性を検証:

Data Integrity

スキーマの不整合が起きる条件は？
部分的な更新失敗時のロールバック戦略は？
楽観的ロック vs 悲観的ロックの選択根拠は？

Security

認証・認可の境界は明確か？
機密データの暗号化（at-rest, in-transit）は？
インジェクション・XSS等の対策は？

Operational Resilience

障害時の検知・通知・復旧手順は？
スケールアウト/インのトリガーと閾値は？
デプロイ時のロールバック戦略は？

Observability

メトリクス・ログ・トレースの設計は？
アラートの閾値と対応手順は？
デバッグに必要な情報は取得できるか？

Test Strategy

単体テストでカバーすべき境界条件は？
統合テストで検証すべきシナリオは？
負荷テストの条件と合格基準は？

Output Format

以下の構造で設計ドキュメントを生成:

# {Issue Title}

## Executive Summary
{3行以内で設計判断の結論}

## Issue
### Problem Statement
{解決すべき問題を1文で}

### Success Criteria
{成功指標を箇条書きで}

### Constraints
{制約条件}

## Design Decision

### Main Thesis
{設計方針を1文で}

### Sub-thesis 1: {論点タイトル}
**Claim**: {主張}
**Evidence**: {根拠・出典}
**Implication**: {設計への影響}

### Sub-thesis 2: {論点タイトル}
...

## Architecture

### System Overview
{アーキテクチャ図（Mermaid）}

### Component Design
{各コンポーネントの責務と相互作用}

### Data Model
{データ構造とフロー}

## Implementation

### Critical Path
{最優先で検証・実装すべき項目}

### Code Examples
{具体的な実装例}

### Configuration
{設定値とその根拠}

## Defensive Review

### Risk Matrix
| Risk | Impact | Probability | Mitigation |
|------|--------|-------------|------------|

### Security Considerations
{セキュリティ設計}

### Failure Modes
{障害モードと対応}

## Test Plan
{テスト戦略と具体的なテストケース}

## References
{参照した公式ドキュメント、URL}

## Decision Log
| Date | Decision | Rationale | Alternatives Considered |
|------|----------|-----------|------------------------|

Quality Criteria

生成したドキュメントは以下を満たすこと:

Verifiable: 全ての主張に検証方法がある
Traceable: 全ての判断に根拠（URL/引用）がある
Actionable: 次のアクションが明確
Defensive: リスクと対策が網羅されている
Maintainable: 将来の変更に対応できる構造

Anti-patterns to Avoid

❌ 根拠なき「〜すべき」
❌ 検証不能な主張
❌ 代替案の検討なき選択
❌ Happy pathのみの設計
❌ 運用観点の欠落

Iteration Protocol

このドキュメントは教師データとして機能し、以下のルールで成長する:

追加のみ: 既存の構造・責務は変更しない
拡張: 新しいドメイン知識はセクションとして追加
事例蓄積: 成功した設計パターンをExamplesに追加
フィードバック反映: レビュー指摘をAnti-patternsに追加

Usage Examples

See references/examples/ for domain-specific examples:

batch-processing.md: バッチ処理システム設計
api-design.md: REST/GraphQL API設計
event-driven.md: イベント駆動アーキテクチャ
data-pipeline.md: データパイプライン設計