From mizunomi32-skills
プランを既存のドメインモデルに照らして問い詰め、用語を鋭くし、決定が固まるにつれてドキュメント(CONTEXT.md、ADR)をインラインで更新する詰問(grilling)セッション。プロジェクトの言語と文書化された決定に対してプランをストレステストしたいときに使います。Use when user wants to stress-test a plan against their project's language and documented decisions.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/mizunomi32-skills:grill-with-docsThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
<what-to-do>
このプランのあらゆる側面について、共通理解に達するまで容赦なく私にインタビューしてください。設計ツリーの各分岐を辿り、決定間の依存関係を1つずつ解消していきます。各質問について、推奨する答えを提示してください。
質問は1つずつ行い、各質問へのフィードバックを待ってから次へ進んでください。
コードベースを探索すれば答えられる質問は、質問する代わりにコードベースを探索してください。
コードベース探索中は、既存のドキュメントも探してください。
ほとんどのリポジトリは単一コンテキストを持ちます:
/
├── CONTEXT.md
├── docs/
│ └── adr/
│ ├── 0001-event-sourced-orders.md
│ └── 0002-postgres-for-write-model.md
└── src/
ルートに CONTEXT-MAP.md が存在する場合、リポジトリは複数のコンテキストを持ちます。マップは各コンテキストがどこにあるかを指し示します:
/
├── CONTEXT-MAP.md
├── docs/
│ └── adr/ ← システム全体の決定
├── src/
│ ├── ordering/
│ │ ├── CONTEXT.md
│ │ └── docs/adr/ ← コンテキスト固有の決定
│ └── billing/
│ ├── CONTEXT.md
│ └── docs/adr/
ファイルは遅延的に作成してください — 書くべき内容ができたときだけ。CONTEXT.md が存在しなければ、最初の用語が解決されたときに作成します。docs/adr/ が存在しなければ、最初の ADR が必要になったときに作成します。
ユーザーが CONTEXT.md の既存言語と衝突する用語を使ったら、その場で指摘してください。「用語集では『キャンセル』を X と定義していますが、Y を意味しているようです。どちらですか?」
ユーザーが曖昧または多義的な用語を使ったら、正確な正規用語を提案してください。「『アカウント』と言っていますが、Customer のことですか、それとも User のことですか? それらは別物です。」
ドメインの関係性を議論しているときは、具体的なシナリオでストレステストしてください。エッジケースを探り、概念間の境界についてユーザーに正確さを求めるシナリオを考案してください。
ユーザーが何かの動作を述べたら、コードが一致するか確認してください。矛盾を見つけたら表面化させます。「コードは Order 全体をキャンセルしますが、部分キャンセルが可能だと今おっしゃいました。どちらが正しいですか?」
用語が解決されたら、その場で CONTEXT.md を更新してください。バッチにまとめず、発生するたびに記録します。フォーマットは CONTEXT-FORMAT.md に従ってください。
CONTEXT.md は実装の詳細を一切含むべきではありません。CONTEXT.md を仕様書、スクラッチパッド、実装決定の置き場として扱わないでください。これは用語集であり、それ以外の何物でもありません。
ADR の作成を提案するのは、次の3つすべてが真である場合だけです:
3つのいずれかが欠けていれば、ADR をスキップしてください。フォーマットは ADR-FORMAT.md に従ってください。
npx claudepluginhub mizunomi32/skills --plugin mizunomi32-skillsCreates, edits, and optimizes skills for Claude Code, including drafting, evaluating with test prompts, iterating on performance, and improving skill descriptions for better triggering accuracy.