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PDF、PowerPoint、Word、画像、テキストファイルなどの外部ドキュメントから自動的にテキストとメタデータを抽出します。 抽出した内容を .docstore/ に構造化された中間ファイル（raw.md、meta.yaml）として保存し、プロジェクトリポジトリの知識ベースを整理できます。 複数のファイル形式に対応し、ファイル形式に応じた最適な抽出方法を自動選択・実行できます。 ドキュメント管理が煩雑で、外部ファイルをリポジトリに統一的に管理したい方 PDF や PowerPoint などの非構造化データを検索可能な形式に変換したい方 プロジェクトの知識ベース構築・整理を効率化したい方 このスキルは8つのステップで構成されます。Step 1 では引数からファイルパスを取得（引数がなければユーザー確認）、ファイルの存在確認、形式判定（pdf/pptx/ppt/docx/png/jpg/jpeg/gif/txt/md に対応）、既抽出ファイルの重複チェックを行います。Step 2 ではケバブケース ID を生成（スペース→ハイフン、大文字→小文字等）。Step 3 で .docstore/extracted//sections ディレクトリを作成。Step 4 では形式ごとに抽出実行（PDF は pages パラメータで分割、PPTX/DOCX は Python ライブラリ使用、画像は視覚解析、テキスト/Markdown は直接読み込み）して raw.md に保存。Step 5 では .docstore/metadata-format.md またはデフォルト定義を読み込み。Step 6 で raw.md を分析してフォーマット定義に従い meta.yaml 生成。Step 7 で .docstore/sources.yaml を更新。Step 8 で抽出完了サマリーを表示。raw.md は生テキストをできるだけ保持し、加工は meta.yaml 側で行います。

.docstore/extracted/ に抽出済みのドキュメントを、プロジェクトの docs/ ディレクトリに自動で統合・配置できます。raw.md をプロジェクト慣習に合った Markdown に自動変換します。 ドキュメントID指定時はそのドキュメントを対象にし、指定なしの場合は .docstore/sources.yaml から未統合のドキュメント一覧を表示して対象を選択できます。複数ドキュメントの一括統合にも対応します。 プロジェクトの既存 docs 構造を自動分析して配置先を推定し、ユーザーに確認してから配置します。統合後は sources.yaml を自動更新し、docs/README.md などのインデックスにも新しいドキュメントへのリンクを自動追加します。 ドキュメント管理が複雑で、外部から抽出したドキュメントをプロジェクトに統合する作業が多い人 ドキュメントの配置先決定や Markdown 変換を自動化して時間短縮したい人 プロジェクト内のドキュメント構造を統一的に保ちながら統合管理したい組織 このスキルは .docstore/extracted/ 配下の抽出済みドキュメントを docs/ に統合するフェーズ2処理です。対象特定→配置先決定→ドキュメント変換→ファイル配置→sources.yaml更新→インデックス更新→結果報告、という7ステップで実行します。配置先決定では .docstore/metadata-format.md でプロジェクト慣習を把握し、meta.yaml の topics と title、既存 docs 構造を参考に推定候補を生成し、AskUserQuestion でユーザー確認を取ります。ドキュメント変換では raw.md をベースに、frontmatter追加・見出しレベル調整・言語統一・概要セクション追加など、プロジェクト慣習への適合を行います。既存配置先ファイルについては上書き前にユーザー確認を取り、docs/ ディレクトリなければ自動作成します。

参照切れを検出：ドキュメント内で言及されているコード（ファイルパス、関数名など）が実際に存在するかを確認し、無くなっているものを見つけられます。 未ドキュメント化コードを特定：公開されているコードなのにドキュメントに記載されていない関数やクラスを検出できます。 コード例の陳腐化を警告：ドキュメント内に記載されているコード例が、実際のコードと異なっていないか検証できます。 設定値・API・バージョン情報の不一致を発見：ドキュメントに書かれた設定値や API 仕様、バージョン番号が実際と合致しているか確認できます。 6つのカテゴリで詳細レポート生成：問題の種類と重要度を分類して、修正の優先順位を明確にしたレポートを出力できます。 ドキュメントの古さが心配で、実装との差を防ぎたい開発者 API リファレンスや技術ドキュメントの正確性を保ちたいテクニカルライター 新しいメンバーが正しい情報でオンボーディングできるようにしたいテックリード 定期的にドキュメント品質をチェックしたい DevOps・SRE チーム

変更を自動検出：ソースファイルが更新された日時と、ドキュメント抽出日を比較して、何が更新されたかを自動で見つけられます。 差分更新で効率化：全ファイルを再処理するのではなく、変更があったドキュメントだけを再抽出・再統合できます。 更新内容の詳細化：セクション数やトピックの追加・削除など、何が変わったかを分かりやすく報告できます。 旧版の保存：更新前のドキュメントをバックアップとして自動保存し、必要に応じて戻せます。 統合先の同期：再抽出されたドキュメントが他のファイルに統合されている場合、統合先も一緒に更新できます。 ドキュメントの鮮度を保ちたいプロダクト開発チーム ソースコード更新に追随するドキュメント管理を自動化したい技術者 複数の場所に統合されたドキュメントの一括更新に手間がかかっているドキュメント管理者 ドキュメント更新の手動作業を減らしたいテクニカルライター

ドキュメント構造を自動分析：既存の README や docs フォルダから、プロジェクト独自の文書スタイルを自動で検出できます。 言語・命名規則を学習：日本語 vs 英語、見出し記法、ファイル命名パターン、ディレクトリ構成などを自動判定できます。 カスタム形式定義を生成：検出したパターンをもとに、プロジェクト専用のメタデータフォーマット定義を自動作成できます。 今後のドキュメント抽出に反映：生成された形式定義により、新しいドキュメント追加時も自動的にプロジェクト慣習に沿った抽出が行われます。 手作業ゼロで初期セットアップ完了：フォーマット定義ファイルを手で書く必要がなく、スキャンだけで完成します。 新しいドキュメント管理システムを導入するときに初期設定を簡素化したい開発チーム プロジェクト固有のドキュメント様式を自動で標準化したいテクニカルリード 複数プロジェクト間でドキュメント管理の一貫性を保ちたいドキュメント担当者 ドキュメントシステムの初期構築に時間をかけたくないプロダクトマネージャー

トピック・キーワード検索：単語や複数キーワードで、関連するドキュメントを素早く見つけられます。 質問形式で回答検索：「〜について知りたい」という質問文を入力すると、関連するドキュメントを見つけてスニペットで答えてくれます。 メタデータと全文の両面検索：タイトル、トピック、セクション名などメタデータと、本文の全文検索を組み合わせて精度を高めます。 スコア付き結果表示：関連度の高い順に結果を表示し、最も知りたい情報が素早く見つかります。 ドキュメント間の関連性を表示：検索結果の複数ドキュメント間で共通するトピックを検出し、関連情報へのクロスリファレンスを提示します。 増えたドキュメントから必要な情報を素早く探したい開発者 プロジェクトのナレッジを効率的に検索・参照したい新しいメンバー ドキュメントシステムの使いやすさを重視するドキュメント利用者 FAQ や知識ベースとして蓄積されたドキュメントから素早く答えを見つけたい全員

ドキュメントの抽出状態を可視化: 取り込み済み・未統合・更新待ちなど、各ドキュメントの現在の状態をダッシュボード形式で一目で確認できます。 問題のあるドキュメントを自動検出: ソースファイルの削除、抽出漏れ、陳腐化（更新されているのに反映されていない）などの問題を自動で見つけて表示します。 次のアクション（アクション）を自動提案: 「未統合のドキュメントが2件あります」「1件のドキュメントを更新してください」といった具体的な改善アクションを提案します。 統計情報で進捗を把握: 全体のドキュメント数、統合完了率、問題件数など、プロジェクト全体の管理状況を数字で確認できます。 ドキュメント管理やコンテンツ更新の進捗を定期的に確認したい人 ドキュメント抽出・統合のプロセスで「何が終わってて何が残ってるか」を把握したい人 プロジェクトのドキュメント整備状況をチームで共有・報告する必要がある人

2段階の品質テストを自動実行: スキルの中核部分（エクストラクタ）の単体テストと、スキル全体の検出精度をそれぞれ自動でテストして品質を数値化します。 複数の実行環境でテスト可能: TypeScript・Python・Go・Solidityなど複数の言語に対応したテストプロジェクトを使って、スキルが様々な環境で正しく動作するか検証できます。 検出精度を正確に測定: 意図的に問題を埋め込んだテストプロジェクトに対してスキルを実行し、「正しく検出できたか」「誤検出はないか」を定量的に評価します。 テスト結果をレポート化: 合格・不合格の判定、失敗箇所の詳細、改善提案などを含むレポートを自動生成します。 開発スキル（コード検出ツール等）の品質を検証・改善したい開発者 スキルのアップデート時に「前のバージョンと比べて性能は落ちていないか」を確認したい人 複数言語対応スキルの動作検証を自動化したい人

Solidityのベストプラクティスを参照: 言語機能の最新パターン、正しいコーディング規約、NatSpec（ドキュメント）の書き方をいつでも確認でき、品質の高いコードを素早く書けます。 セキュリティリスクを事前にチェック: 外部呼び出しの危険性、再入攻撃、オーバーフロー等の一般的な脆弱性パターンと対策を提供し、安全なコントラクト設計をサポートします。 ガスコスト（実行費用）を最適化: ループやストレージ操作を効率的に実装するテクニック、不要な計算を削減するコード例を参照でき、オンチェーン実行費用を削減できます。 Foundryテスト開発を支援: テストの構成、Fuzzテスト（ランダムテスト）、Invariantテスト（不変性テスト）などの高度なテスト戦略を活用し、コントラクトの堅牢性を検証できます。 Solidity（スマートコントラクト言語）でコードを書く開発者 セキュリティを意識したコントラクト設計をしたい人 Foundryを使った開発フローを効率化・標準化したい開発チーム DeFi・NFT等のオンチェーン開発でガスコスト削減を重視する人