DDDの集約(Aggregate)設計ルールに基づくコードレビュー・設計支援・リファクタリングを行う。 Evans Rules、Vernon's 4 Rules、Design by Contractに基づき、集約の境界定義、不変条件の検証、 不変(Immutable)設計、ID参照、結果整合性、ドメインイベント連携を包括的にガイドする。 以下のいずれかに該当する場合は必ずこのスキルを使用すること: - 集約(Aggregate)の新規設計・実装・リファクタリング(どの言語でも) - 既存の集約やエンティティクラスのDDD観点でのコードレビュー - 集約の境界決定(「AとBは同じ集約にすべきか?」「この集約は大きすぎるか?」) - 集約内の不変条件・整合性境界の設計 - 集約間の連携方式の判断(ドメインイベント、結果整合性、Sagaパターン) - 可変(Mutable)な集約コードを不変(Immutable)設計にリファクタリングする - publicフィールド、直接参照、push/appendなどカプセル化違反の検出・修正 キーワード例:集約、Aggregate、aggregate boundary、集約ルート、AggregateRoot、 エンティティ設計、DDD実装、Vernon Rules、Evans Rules、集約の分割、真の不変条件
backward-compat-governance
後方互換性がゴミコードを量産する構造を検出し、互換性を「契約と撤去計画」として管理する ガバナンスを支援するスキル。公開API境界の明確化、非推奨化サイクル(deprecation cycle)の 制度化、互換層の局所化(Adapter/Strangler Fig)、契約テスト(CDC)による互換性検証、 AI生成コードの互換性ゲート設計を含む。コードレビュー、API設計、リファクタリング、 レガシー移行時に互換性起因の技術的負債を防ぐために使用。 対象言語: 言語非依存(Java, TypeScript, Go, Python, Rust等すべて)。 トリガー:「後方互換性を保ちたい」「非推奨APIをどうする」「互換層が増えてきた」 「レガシー移行の戦略」「API設計レビュー」「互換性のためのコードが多い」 「deprecation policyを作りたい」「破壊的変更の管理」といった互換性管理関連リクエストで起動。
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後方互換性ガバナンス
互換性を「残すコード」ではなく「契約と撤去計画」として管理する。
核心原則
後方互換性それ自体が悪ではない。互換性を支える「仕様・テスト・撤去計画・計測」が欠けたとき、互換要求が実装へ流れ込みゴミコード化する。
| 状態 | 互換性の扱い | 結果 |
|---|---|---|
| 管理あり | 契約(仕様)+ テスト + 撤去SLO + 計測 | 安定性の基盤(資産) |
| 管理なし | 実装でのその場しのぎ | 互換層の肥大化(負債) |
負債化のフィードバックループ
既存クライアント → 「壊すな」の要求
→ 公開APIの固定・増殖
→ 非推奨APIの温存 + 互換アダプタ/分岐追加
→ 複雑性増大・テスト範囲拡大
→ 保守コスト増・変更速度低下
→ 期限圧力で近道実装
→ さらにAPI固定... (ループ)
判断フロー
互換性に関わる変更を検出
↓
公開API境界は明確か?
├─ NO → 境界を仕様化してから進む
└─ YES ↓
非推奨化ポリシーはあるか?
├─ NO → ポリシーを策定(撤去SLO含む)
└─ YES ↓
互換処理はどこにあるか?
├─ コードベース全体に散在 → 互換層を局所化(Adapter/Strangler Fig)
└─ 局所化済み ↓
撤去計画はあるか?
├─ NO → 撤去タイムライン + 計測を設定
└─ YES → 計画に従って進行
アンチパターン検出
以下のパターンを見つけたら互換性負債の兆候:
❌ if (version < X) { /* 旧挙動 */ } else { /* 新挙動 */ } // バージョン分岐の散在
❌ @Deprecated が付いたまま何年も残るAPI
❌ LegacyXxxAdapter, OldXxxWrapper が増殖
❌ "互換性のため" というコメントが散在
❌ 同じ機能の新旧2つのエンドポイントが併存
❌ テストに "backward compat" 系のスキップ/無視がある
❌ 破壊的変更がドキュメント化されていない
対策パターン
1. 公開API境界の明確化
互換対象を限定し、不要な互換コードを防ぐ。
✅ 公開APIを仕様として宣言する(SemVer, OpenAPI等)
✅ 内部APIと公開APIを構造的に分離する
✅ 「何を壊さないか」のスコープを文書化する
❌ すべてのAPIを暗黙的に互換対象にする
❌ 内部実装の変更が外部に漏れる構造
境界の隔離例(Linux kernelの戦略):
- ユーザ空間ABI: 極力壊さない(安定境界)
- カーネル内部API: 自由に変更可能(進化可能)
2. 非推奨化サイクル(Deprecation Cycle)
撤去を制度化し、コード墓場を減らす。
非推奨宣言 → 移行期間(猶予SLO) → 利用率計測 → 削除
| フェーズ | アクション | 成果物 |
|---|---|---|
| 宣言 | 非推奨マーク + 代替案の提示 | 非推奨注釈、移行ガイド |
| 猶予 | 移行支援 + 利用率追跡 | テレメトリ、移行状況ダッシュボード |
| 削除 | 利用ゼロ確認後に除去 | 削除PR、リリースノート |
猶予期間の目安(プロジェクト規模に応じて調整):
- 内部API: 1-2リリースサイクル
- 公開ライブラリ: 最低1メジャーバージョン
- プラットフォームAPI: 2年以上(大規模エコシステム)
3. 互換層の局所化
互換処理を「コードベース全体に散らさない」ことが主戦場。
Adapterパターン: 非互換なI/F同士の差分を一点に集約
// ❌ 散在: あちこちでバージョン分岐
function processOrder(order: Order) {
if (order.apiVersion < 2) {
// v1の処理...
} else {
// v2の処理...
}
}
// ✅ 局所化: アダプタで吸収
interface OrderProcessor { process(order: Order): Result }
class OrderV1Adapter implements OrderProcessor {
constructor(private inner: OrderProcessorV2) {}
process(order: OrderV1): Result {
const converted = convertV1toV2(order)
return this.inner.process(converted)
}
}
Strangler Figパターン: レガシーを段階的に置換
旧システム ←→ [ルーティング層] ←→ 新システム
↑
段階的に新へ転送を増やし、最終的に旧を除去
4. 契約テスト(Consumer-Driven Contract)
利用者の「使い方」に基づいて互換性を検証する。
✅ 消費者が使う部分だけを契約として固定
✅ 使われない挙動は自由に変更可能
✅ CIで互換性の回帰を自動検出
❌ "全部テストする" で範囲が爆発
❌ 互換テストがないまま「互換性を守る」と宣言
5. AI生成コードの互換性ゲート
AI出力を「未信頼入力」として扱い、互換性・依存性・安全性をゲートで縛る。
互換ポリシー/公開API定義
→ 参照ドキュメント/RAG
→ AI生成
→ 静的解析/セキュリティ検査 + 互換テスト/契約テスト
→ PR作成
→ 人間レビュー(互換・依存・撤去計画)
→ マージ
→ 互換メトリクス/非推奨利用率の監視
AI特有のリスク:
- 非推奨APIの「それらしい」再生産
- 存在しない依存パッケージ名の生成(package hallucination)
- 互換層の無秩序な増殖(レビュー漏れ)
適用指針
推奨
@Deprecated/#[deprecated]が付いたまま長期間残るAPI- バージョン分岐がコードベース全体に散在
- 「互換性のため」コメントが増殖
- 破壊的変更のドキュメント化が不十分
- レガシーシステムからの段階移行
過剰適用を避ける
- 内部のみで使われるプライベートAPI
- プロトタイプ段階で互換性が不要な場合
- 互換対象のクライアントが存在しない新規API
レビューチェックリスト
API境界
- 公開APIの境界が仕様として明確に定義されているか
- 内部APIと公開APIが構造的に分離されているか
- 互換性のスコープ(何を壊さないか)が文書化されているか
非推奨化管理
- 非推奨APIに代替案が明示されているか
- 撤去タイムライン(猶予SLO)が設定されているか
- 利用率の計測手段があるか(テレメトリ等)
- 非推奨APIの削除がリリース計画に含まれているか
互換層の設計
- 互換処理が局所化されているか(Adapter等に集約)
- バージョン分岐がコード全体に散在していないか
- Strangler Fig等の段階移行戦略が検討されているか
- Feature Flagを使う場合、撤去計画が設定されているか
テスト
- 互換性の対象ごとに回帰テストがあるか
- 契約テスト(CDC)が導入されているか(外部API/マイクロサービス)
- 破壊的変更を検出する静的解析がCIに組み込まれているか
AI関与時の追加確認
- AI生成コードが非推奨APIを使用していないか
- 依存パッケージが実在するか検証されているか
- 互換性テストがAI生成コードにも適用されているか
関連スキル(併読推奨)
このスキルを使用する際は、以下のスキルも併せて参照すること:
clean-architecture: 互換層を配置するアダプタ層の設計repository-design: 公開API境界としてのリポジトリの互換性管理intent-based-dedup: 旧API・新APIの意図的な重複を共通化しない判断
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同じリポジトリのスキル
概要と使いどころ
集約とトランザクション境界の関係を明確化し、複数集約を単一トランザクションに含めるアンチパターンを 検出・是正する。集約は強い整合性境界であり、ユースケースで複数集約を更新する場合は結果整合性を 使うべきという原則を適用する。コードレビュー、ユースケース設計、リファクタリング時に トランザクション境界の問題を検出する場合に使用。 対象言語: 言語非依存(Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて)。 トリガー:「複数集約を同じトランザクションで更新している」「ユースケースに@Transactionalがある」 「集約間の整合性をどう取るか」「Sagaパターンを使うべきか」「トランザクション境界の設計」 「1トランザクション1集約」「結果整合性の実装」「集約をまたぐトランザクション」 といったトランザクション境界関連リクエストで起動。
getterの濫用を防ぐための命名規約スキル。ドメインモデルでgetterが必要な場合(永続化、JSON変換など)に `breachEncapsulationOf` プレフィックスを付与することで、カプセル化を破っていることを明示する。 これにより、Tell Don't Ask原則の違反を未然に防ぎ、getterの意図しない使用を抑制する。 コードレビュー、新規実装、リファクタリング時にgetter設計が必要な場合に使用。 対象言語: Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Python, Go, Rust。 トリガー:「getterの命名規約」「カプセル化を破るgetter」「永続化用のgetter」 「breachEncapsulation」「getterを作りたいが濫用を防ぎたい」といったgetter命名関連リクエストで起動。
クリーンアーキテクチャを採用しているプロジェクト向けの設計・レビュー支援。4層構造(ドメイン層、 ユースケース層、インターフェースアダプタ層、インフラストラクチャ層)に基づく。特にインフラ層は 横断的関心事(ロギング、設定管理)のみ、永続化やRPCはインターフェースアダプタ層に配置すべき という原則を適用する。トリガー:「クリーンアーキテクチャで」「クリーンアーキテクチャに従って」 「クリーンアーキテクチャのレビュー」など、クリーンアーキテクチャを明示的に指定した場合のみ起動。 一般的な「設計レビュー」「アーキテクチャ相談」では起動しない。
CQRS/ESが集約の境界定義とモデリングに与える影響を解説する。CQRSを導入すると集約は コマンド実行に必要な最小限の状態のみ保持すればよくなり、読み取り責務はリードモデルに 委譲できる。大きすぎる集約の軽量化、集約境界の再定義、イベントによる状態管理を支援する。 集約設計、CQRS導入時のモデリング見直し、パフォーマンス問題の解決時に使用。 対象言語: 言語非依存。 トリガー:「CQRSで集約が変わる」「集約が大きすぎる」「集約にメッセージ1000件」 「集約の更新が重い」「CQRS導入で集約を見直す」「集約を軽量化したい」 「集約にクエリ用データが混ざっている」「集約の境界を再定義」 といったCQRS/モデリング関連リクエストで起動。
CQRSの実装においてイベントソーシングが必然的に必要となる理由を論理的に説明する。 C側からQ側へのデータ同期問題(計算された値の同期不可、トリガーの限界、ポーリングの スケーラビリティ問題、ダブルコミット問題)を段階的に分析し、イベントを真のデータソースに する設計への到達過程を示す。CQRS導入検討、アーキテクチャ設計時に使用。 対象言語: 言語非依存。 トリガー:「CQRSにイベントソーシングは必要か」「C側とQ側の同期方法」 「CQRSでモデルを分ける必要はないのか」「リードモデルの更新方法」 「なぜイベントソーシングが必要か」「ダブルコミット問題」「CQRSの同期問題」 「CQRSはESなしでも動くか」といったCQRS/ES必然性関連リクエストで起動。