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あるトピック(技術、概念、ライブラリ、フレームワーク、アルゴリズム、API、プロトコル等)を、必要な前提知識から積み上げて段階的に理解できるよう体系的に解説する。ユーザーが「〜について基本と前提知識から理解できるように教えてください」「〜を基礎から学びたい」「〜の前提知識から教えて」「〜を体系的に学びたい」「explain X from basics including prerequisites」のような学習・教育リクエストをした際に使用する。検証済みの公式ドキュメントへのリンクを含めて、信頼できる一次情報源と継続学習の足がかりを提供する。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
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。
| name | doc-prerequisite-knowledge |
| description | あるトピック(技術、概念、ライブラリ、フレームワーク、アルゴリズム、API、プロトコル等)を、必要な前提知識から積み上げて段階的に理解できるよう体系的に解説する。ユーザーが「〜について基本と前提知識から理解できるように教えてください」「〜を基礎から学びたい」「〜の前提知識から教えて」「〜を体系的に学びたい」「explain X from basics including prerequisites」のような学習・教育リクエストをした際に使用する。検証済みの公式ドキュメントへのリンクを含めて、信頼できる一次情報源と継続学習の足がかりを提供する。 |
最小限かつ十分な前提知識チェーンを構築し、各概念に検証済みの公式ドキュメントを添えて段階的に解説する。
進行中はこのチェックリストを応答にコピーして進捗を管理する:
進捗:
- [ ] Step 1: トピックの種類を特定
- [ ] Step 2: 前提知識をリストアップ (MECE / 2階層以内)
- [ ] Step 3: 公式ドキュメント URL を WebFetch で実在確認
- [ ] Step 4: 段階的構造で解説を出力
- [ ] Step 5: 品質チェックリストで自己検証
ユーザーが指定した対象を以下のいずれかに分類する。種類によって出力の重点が変わる:
| 種類 | 例 | 重点的に書く節 |
|---|---|---|
| ライブラリ / フレームワーク | React, Kubernetes, FastAPI | 主要構成要素、典型的な使い方 |
| 言語機能 / API | Python generator, JS Proxy, Rust async | 文法・挙動、最小コード例 |
| 概念 / アルゴリズム | B-tree, CAP定理, eventual consistency | 仕組み、トレードオフ |
| プロトコル / 仕様 | OAuth 2.0, HTTP/2, gRPC | 構成要素、メッセージフロー |
| ドメイン知識 | ACID, BGP, OOM killer | 解決する問題、実例 |
スコープが曖昧で複数解釈が可能な場合(例: 「Rustのasync」 = 言語機能か tokio か全般か)、最初に1つだけ確認質問してよい。それ以外は推測で進める。
想定読者レベル: 明示が無ければ「プログラミングは知っているが、そのトピックは初めて触れる」を default とする。ユーザーの直前の言葉づかいや既出の概念から上下に調整する。default を超えて高度に書かない —「難しすぎ」は出力が読まれない最大要因。
トピックを理解するために本質的に必要な概念を、依存関係に沿って書き出す。
原則:
例: 「Rust の async/await を理解する」ための前提知識
Future trait — async 関数が返すものの正体Future を進めるのか不要な例: 「Rustの基本構文」「変数とは何か」(common sense として既知の前提)
最重要原則: URL を絶対にハルシネートしない。実在しない URL を書くくらいなら、URL を書かない。
各前提知識および本題のトピックについて、一次情報源を探す:
WebSearch で {topic} official documentation / {topic} 公式ドキュメント 等を検索するWebFetch で実在確認 する(タイトル・内容が想定と一致するか)Agent(subagent_type=Explore または general-purpose)に委譲する優先順位:
docs.python.org, kubernetes.io, developer.mozilla.org, IETF RFC)以下のテンプレートで出力する。トピックの性質に応じて節を増減してよい。
# {トピック}
## 一言で言うと
{1-2 文の要約。専門用語の連続を避ける。形式的定義は使わない}
## ざっくりイメージ
{身近なものへの比喩、または「もしこれが無ければ何を手作業でやるはめになるか」を 2-4 文で。専門用語ゼロを目指す。これが書ければ理解の土台ができる}
## なぜ必要か(動機)
{これが無い世界の不便さ、解決される課題}
## 前提知識
### 1. {前提概念A}
- **やさしい説明**: {専門用語を使わずに 1-2 文。「要は〜のこと」のトーン}
- **本題との関係**: {なぜ先に必要か。1 文}
- **もっと正確には**: {必要なら形式的定義を 1 文。不要なら省く}
- **公式ドキュメント**: [{title}]({verified URL})
### 2. {前提概念B}
...
## 本題: {トピック}
### 基本概念
{核となる仕組み・モデル}
### 主要な構成要素
{用語と役割を箇条書き}
### 典型的な使い方
{最小の実行可能なコード例 or フロー}
### 注意点・落とし穴
{初学者が躓きやすいポイント}
## 公式ドキュメント・参考資料
- [{title}]({verified URL}) — {何が書かれているか}
## 次のステップ
- {具体的な次に学ぶトピックや、深掘り用の公式リソース}
省略可能な節:
わかりやすく書く指針 (default の想定読者「初めて触れる」に最適化):
例: 「字句解析」の説明の良し悪し
❌ わかりにくい:
字句解析とは、入力文字列を字句単位 (lexeme) に分割し、それぞれにトークン種別を付与して終端記号列を生成する処理である。
✅ わかりやすい:
x = 1 + 2;のような生の文字列を、[ID, =, 1, +, 2, ;]のような「意味のかたまり」の列に分ける前処理が 字句解析 (lexer)。空白やコメントもこの段階で捨てる。
出力前にこのチェックリストを応答にコピーして自己確認する:
- [ ] すべての URL は WebFetch で実在確認した (または書かず一般案内に留めた)
- [ ] 前提知識は2階層以内に収まっている
- [ ] 各前提に「やさしい説明」と「本題との関係」が書かれている
- [ ] 未定義の専門用語が無い (初出時に平易な言い換えがある)
- [ ] 1 文に新概念が 2 つ以上含まれている箇所が無い
- [ ] 「ざっくりイメージ」に身近な比喩か具体例があり、専門用語ゼロで読める
- [ ] 「一言で言うと」が、専門用語の連続なしで理解できる
- [ ] 「次のステップ」が具体的なリソース / トピックを指している
- [ ] 出力全体がユーザーの前提レベルに合っている (default は「初めて触れる読者」)