rpi-workflow-skill

RPI Workflow Skill

Claude Code 用の Research -> Plan -> Implement ワークフロースキル。

このワークフローは How I Use Claude Code (Boris Tane) のアプローチを再現しています。

ワークフロー

graph LR
    Research --> Plan --> Annotation
    Annotation -- "合意するまで繰り返す" --> Annotation
    Annotation --> Implement
    Implement --> Feedback["Feedback Loop"]
    Feedback -- "修正/追加タスク" --> Implement
    Feedback --> Done

1. Research — コードベースを深く調査し、research.md に記録する
2. Plan — 調査結果に基づき plan.md に実装計画を作成する
3. Annotation — ユーザーが計画に注釈を加え、合意が得られるまで繰り返す
4. Implement — 承認済みの計画に沿って実装する
5. Feedback Loop — 実装結果をレビューし、修正や追加タスクがあれば Implement へ戻る
6. Done — 変更内容とテスト結果を報告する

インストール

claude plugin add hnegishi/rpi-workflow-skill

使い方

Claude Code で /rpi-workflow を呼び出すか、タスクの説明をすると自動的にワークフローが開始されます。

ドキュメントは .rpi-workflow-doc/yyyy-mm-dd-{タスク名}/ に生成されます。(必要に応じてパスを変更してください)

Tips: より効果的に使うために

1. 最初に具体的な要件を伝える

ワークフローを開始する際に、曖昧な指示よりも具体的な要件を伝えることで、Research フェーズでの調査範囲が適切に絞られ、Plan フェーズで実用的な計画が生成されます。

/rpi-workflow

## ユーザーストーリー
- 買い物客として、商品一覧ページで条件を指定して検索できる。それにより、大量の商品から目的の商品を素早く見つけられる。

## 機能要件
- カテゴリ・価格帯・キーワードで絞り込みできる
- 検索結果をページネーションで表示する

## 非機能要件
- 検索レスポンスは 300ms 以内

2. SubAgent を拡充する

.claude/agents/ にプロジェクト固有の SubAgent を追加すると、 Research や Plan の精度が更に向上します。

SubAgent の例:

Agent	役割
architect	システム全体の設計整合性を検証する
database-reviewer	スキーマ設計やクエリパフォーマンスを評価する
code-reviewer	コード品質・セキュリティ・保守性を検証する
test-strategist	テスト戦略や網羅性を評価する

※ Skillでも問題ないが、SubAgentのコンテキスト分離と並列実行の観点からSubAgentの方が好ましい。

ファイル構成

skills/rpi-workflow/
├── SKILL.md                    # スキル定義（ワークフロー全体の流れ）
└── reference/
    ├── research.md             # Research フェーズの参照資料
    ├── plan.md                 # Plan フェーズの参照資料
    └── implement.md            # Implement フェーズの参照資料