アプリ・Webサービス・業務ツールの制作を、証拠分析→確定的な初稿→要件定義→体験設計→機能分解→実装→品質ゲート→リリース判定の手順ゲート制で進めるスキル。質問で要件を埋めるのではなく、依頼文・既存コード・資料・ログから最有力案を選び、動く成果物を先に出して差分で改善する。ユーザーが「アプリを作りたい」「ツールを作って」「〜を自動化したい」「システム化したい」「要件定義」「仕様を決めたい」「UI/UXを設計して」「体験を良くしたい」「機能を洗い出して」「MVPを決めたい」「品質チェック」「リリースしていいか判断して」などと言ったら必ず使用する。外部データの取込・マスタ・締め処理を伴う業務システムでは references/data-lifecycle.md も併用する。新規・既存を問わずアプリの制作・改善・リニューアルで使用する。
ref-domain-rubric-template
新規ドメイン用L1 rubricを作成したいとき、ドメイン特化評価基準を雛形から派生させたいときに使う。
インストール方法を見る含まれるファイル(4)
- SKILL.md3.9 KB
- prompts/R1-search-summarize.md6.4 KB
- references/resource-map.yaml446 B
- references/rubric.json1.5 KB
SKILL.md(原文)
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
ref-domain-rubric-template
Purpose & Output Contract
設計書29 §3 の3層階層モデル (L0 共通 / L1 ドメイン / L2 プロジェクト) における L1 (ドメイン特化) rubric の抽象テンプレート。{{domain_name}} 変数を実ドメインに置換するだけで新ドメインの L1 rubric が派生できる。
入力: domain_name (kebab-case、例: task-spec, meeting-minutes, design-doc)
出力: plugins/harness-creator/skills/ref-domain-<domain_name>-rubric/references/rubric.json (L1 rubric 実体)
完了条件: 派生 rubric が schema (version/layer/upstream/rules) を満たし、plugins/skill-governance-config/config/rubric-registry.json に登録されること。
Key Rules
- L0 を upstream に固定: 派生 rubric は必ず
upstream: ["plugins/harness-creator/skills/ref-skill-design-rubric/references/rubric.json"]を含む。 - layer は L1 固定: L0 / L2 への混在禁止 (設計書29 §10 アンチパターン)。
- rules は最低1件、ドメイン固有のものに限る: L0 と重複する rule (FM-001 等) を再記述しない。重複は deep-merge で自動継承される。
- registry 登録必須:
plugins/skill-governance-config/config/rubric-registry.jsonのrubrics[]に新エントリを追加する。
Steps
Step 1: domain_name の決定
kebab-case で命名する。既存 rubric-registry.json の rubrics[].domain と衝突しないことを確認。
Step 2: 雛形コピー
python3 - <<'PY'
from pathlib import Path
import shutil
domain = "task-spec" # 例
src = Path("plugins/harness-creator/skills/ref-domain-rubric-template")
dst = Path(f"plugins/harness-creator/skills/ref-domain-{domain}-rubric")
shutil.copytree(src, dst)
PY
Step 3: 変数置換
references/rubric.json 内の {{domain_name}} をすべて $DOMAIN に置換し、rules の TODO(human) を実ルールで埋める。
Step 4: registry 登録
plugins/skill-governance-config/config/rubric-registry.json の rubrics[] に以下エントリを追加:
{
"domain": "<domain_name>",
"layer": "L1",
"rubric": "plugins/harness-creator/skills/ref-domain-<domain_name>-rubric/references/rubric.json",
"description": "<one-line description>",
"upstream": ["plugins/harness-creator/skills/ref-skill-design-rubric/references/rubric.json"]
}
Step 5: 整合性検証
python3 plugins/skill-governance-lint/scripts/lint-rubric-refs-exist.py
python3 plugins/skill-governance-automation/scripts/compute-rubric-hash.py plugins/harness-creator/skills/ref-domain-${DOMAIN}-rubric/references/rubric.json
Gotchas
- L0 ルールの再記述禁止: deep-merge が L0 から自動継承するため、L1 で書くと二重採点となる。
- threshold_override は慎重に: L0 の threshold=80 を緩める変更は governance 承認が必要 (設計書29 §10)。
- conflict_policy は most-specific-wins 固定推奨: error にすると L0 と key 衝突しただけで起動失敗する。
Additional Resources
references/rubric.json— L1 抽象テンプレート (変数化済み)- 設計書29:
doc/ClaudeCodeスキルの設計書/29-multi-project-rubric-composition.md - 具体例:
plugins/harness-creator/skills/ref-domain-task-spec-rubric/references/rubric.json
レビュー
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概要と使いどころ
Webアプリの準備→要件定義→設計→実装→公開→品質ゲートを実行する内部オーケストレーター。Claude Codeの /build-app /improve-app、Codexの $build-app / $improve-app から明示的に委譲された場合、custom agent起動時、または利用者が $app-orchestrator を明示した場合だけ使用する。一般のアプリ相談から暗黙起動しない。
run-extract-blueprint が生成した章別ブループリントの忠実性を独立 context で評価したいとき、事実/推測区別と粒度と被覆を検証し draft_hash に束縛した PASS/FAIL verdict をローカル品質ゲート (C01 の周回内の受入判定・差し戻し) へ渡したいときに使う。
確認点で利用者が見る深さを選んだあと打ち合わせ資料を作り手とは別の目で確かめたいとき、正確さ・言葉・見た目・シンプルさの指摘を資料の編集なしで受け取りたいときに使う。
生成した handout 資料が初心者に伝わるか読みやすさレビューを依頼したいとき、独立 context のレビュアーから指摘と根拠つきの verdict を回収したいときに使う。
Notion ページを描画する直前に粒度を検証したいとき、info-collector-agent ページと同等の section 充足度を section_canonical_map 基準で機械検証したいときに使う。