説明
できること
- ソースコード変更から対応スキルを自動特定し、どのドキュメントを更新すべきかを提示します
- スキル内のコード例とソースコードを比較し、差分がないか自動確認します
sourcePatterns(監視対象ファイル)の設定が正しいか検証し、設定ミスを防ぎます- 複数スキルの
sourcePatternsを一覧で確認でき、スキル更新の漏れを防げます
こんな人におすすめ
- ソースコード更新後、対応ドキュメントをどれ更新すべきか分からない開発者
- スキルドキュメント(SKILL.md)の差分管理・メンテナンスを自動化したいプロジェクト管理者
- 複数スキルを管理していて、更新漏れが発生しやすいドキュメント運用担当者
- CLAUDE.mdやスキル内容の最新性を定期的に確保したいチームリーダー
以下に、KonomiTV のフロントエンドに新しい設定フィールドを追加する際の手順を示します。 ## KonomiTV のフロントエンド設定の保存方式 ブラウザの LocalStorage に JSON データで保存しています。 KonomiTV アカウントで同期が有効な際は、UI 表示中はサーバーが保持している設定データと双方向に同期されます。 サーバーと同期される設定と同期されない設定があり、後者はサーバー側には送られません。 ## 設定フィールド追加手順
インストール
ワンコマンドで導入下の「Skill.mdをダウンロード」ボタンを押す
お使いのAIツール(Claude Code・Cursor・Copilot など)にファイルをアップロードして「このスキルを追加して」と入力する
$ mkdir -p ~/.claude/skills/ && curl -sL "https://github.com/tsukumijima/KonomiTV" -o ~/.claude/skills/SKILL.mdキュレーターレビュー
“スター数948の人気リポジトリ。日本語のSKILL.mdとして実績十分。”
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実装後のドキュメントを自動一括更新できる
by watany-dev
新機能の実装完了後、設計書・実装計画書・API比較表・README・チュートリアルをまとめて最新化できます Git の変更履歴から実装内容を自動判定し、どのドキュメントを更新すべきかを特定できます 実装ステータス、API仕様、実装詳細、ファイル構成などを一括更新し、ドキュメントと実装のズレを防げます 新しく実装されたAPIの場合、既存フォーマットに従って自動的に設計書を生成できます 機能を実装した直後、ドキュメント更新を効率的に済ませたい開発者 設計書と実装のズレを最小限にしたいプロジェクト README や API リファレンスを常に最新に保ちたいチーム 新機能追加時に、関連する複数のドキュメントを漏れなく更新したい人 update-docs スキルは 3 フェーズで実行されます。Phase 1(共通):git diff と git log から変更内容を把握し、実装した機能を特定。Phase 2(開発ドキュメント更新):設計書(docs/design/)ではステータスブロック・API仕様・Streamlit比較表を更新、実装計画書(docs/impl/)ではフェーズ完了状況・ファイル構成を更新、API比較表(docs/streamlit-api-comparison.md)では ❌ → ✅ に変更;該当ドキュメント未存在時は既存フォーマットに従い新規作成。Phase 3(README更新):Features・API Reference セクションで新しいAPIを追加、既存フォーマット(TypeScript シグネチャ・パラメータテーブル・使用例)に従って記述。バグ修正・リファクタリング後にも使用可能。
インシデント後の振り返りを構造化ドキュメント化
by Kaikei-e
インシデント発生後に、責任追及ではなく「システム改善の機会」として捉えた事後分析ドキュメント(ポストモーテム)を自動作成できます Google SRE のベストプラクティスに基づき、日本語で統一されたフォーマットで記録し、同じ問題の再発を防ぎます タイムライン、根本原因、影響範囲を定量的(ユーザー数、エラー率など)に記載し、チーム全体の学習資産として活用できます ポストモーテム作成に必要な情報を自動収集し、足りない情報を効率的に質問できます 過去の障害だけでなく、ヒヤリハット(重大事故の一歩手前の状況)の分析にも対応します SRE・DevOps・インフラエンジニア:障害対応後のドキュメント化が必須の職種 スタートアップやスケール期の組織:事後分析の文化を早期に確立したい チームリード・マネージャー:障害からの学習を組織全体で共有したい セキュリティ・品質保証チーム:インシデント記録を組織資産として管理したい このスキルは5つの基本原則に基づいています。(1)Blameless(非難しない):個人の過失ではなくシステムの改善機会に焦点、(2)正直さと透明性:都合の悪い事実も含めて記録、(3)アクション駆動:全アクションに担当者と期限を設定、(4)定量的:影響を数値で表現、(5)学習の共有:他チームが同種問題を予防できるよう知見を記録します。実行時は既存のポストモーテムテンプレート確認→インシデント情報の多角的収集(会話・システムログ・コミット履歴)→必須情報確認→ドキュメント執筆という手順で進めます。
ドキュメント構造から再利用可能なテンプレートを自動生成
by friend1ws
研究開発提案書、申請書、報告書などの定型文書の構造を分析し、再利用可能なテンプレートとして template.md を自動生成できます。 抽出したセクションを「手動入力が必要な表形式・図表」と「AI生成可能な自由記述」に自動分類し、チーム全体で統一されたドキュメント作成フローを確立できます。 生成されたテンプレートを使って新しいドキュメント作成時の下書き自動生成やチェックリスト確認ができるため、抜け漏れなく効率よくドキュメントを完成させられます。 AMED等の公的申請書などの既存テンプレートを参照・カスタマイズできるため、初回作成の手間を大幅に削減できます。 繰り返し作成する申請書や報告書がある研究機関や企画部門の担当者 社内ドキュメント形式を統一・テンプレート化したい企業の管理部門 複数のプロジェクトドキュメント(提案書、計画書など)を効率よく管理したいマネージャー ドキュメント構造を分析し再利用可能なテンプレートを作成するスキル。ワークフローは3段階:(1)ドキュメント分析:docxスキルを使用してXML抽出、またはテキスト内容からセクション見出し特定。(2)セクション分類:「手動入力セクション」(表形式、図表、業績リスト、AI生成困難な項目)と「AI生成可能セクション」(自由記述の文章に記載ガイダンス付与)に分類。(3)テンプレート生成:assets/template.md に「【手動入力セクション】」と「【AI生成可能】」の区分で出力。テンプレート使用目的:構造理解・下書き作成・チェックリスト確認。既存テンプレート例として研究開発提案書テンプレート(AMED申請書ベース)を提供。