説明
できること
- 口頭説明や会話の内容を、AI の推測や補足を入れずにそのままドキュメント化します
- ユーザーが言及していない項目は
[TBD]と明記し、何が不足しているかを一目で把握できます - TBD 項目に対する質問リストを自動生成し、不足情報を効率的に埋められます
- ユーザーの回答を反映してドキュメントを更新するサイクルを回し、最終的に完全なドキュメントに仕上げます
こんな人におすすめ
- 企画・営業・マーケターなど、自分が話した内容がドキュメントに勝手に解釈・拡張されるのを避けたい職種
- PRD・仕様書・企画書など、ステークホルダー間の齟齬を生まないドキュメント作成が必要な管理職
- AI 作成のドキュメントの「勝手な補足」に何度も修正を入れるのに疲れているチーム
- 会議の議事録や ユースケース説明を、正確に・素早くドキュメント化したい組織
# 忠実なドキュメント作成スキル ## このスキルが解決する問題 AIは文書作成時に「ユーザーが言ったこと」と「AIが補足・推測したこと」の境界を 曖昧にしがちで、ユーザーが後から「違う、それはそういうことじゃない」と修正する 手間が発生する。このスキルは、ユーザー発言の忠実な記録を最優先とし、AIの推測を 排除することで、この問題を根本的に防ぐ。 ---
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/tktcorporation/cross-recorder" -o ~/.claude/skills/SKILL.mdタグ
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ドキュメント変更を自動検出して更新を促す
by tsukumijima
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 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 スキルと対応ソースコードの関係を管理し、変更検出→スキル特定→差分確認→sourcePatterns検証の4ステップで運用します。各スキルには sourcePatterns が定義されており、対応ソースファイルが変更された場合にスキルの更新が必要になります。変更されたファイルと sourcePatterns を照合し、更新が必要なスキルを特定。スキル内のコード例と実際のソースコードを比較し、乖離がないか確認。sourcePatterns が正しく設定されているか検証します。変更検出は git diff(最新5コミット、mainからの差分、特定コミットからの差分)で行い、複数スキル(tumiki-custom-mcp-server-feature、tumiki-dynamic-search-feature、tumiki-ee-ce-separation、tumiki-mcp-proxy-architecture、tumiki-prisma-schema-changes)の対応パターンを一覧で管理します。
実装後のドキュメントを自動一括更新できる
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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
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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。