複雑な作業を単一目的の小さなタスクに分解する。タスク分解時、作業細分化時、スキル設計時、またはユーザーがタスク分解、作業分割、細分化、単一目的、タスク粒度に言及した際に使用する。
分解されたタスクの実行順序と依存関係を明確にし、スキル・コマンドへのマッピングを提案して、次のステップを案内します。ユーザーがタスク分解、作業分割、細分化、単一目的、タスク粒度に言及した際に使用します。
/plugin marketplace add RevTechStudio/rts-plugins/plugin install rts-plugin-generator@rts-pluginsThis skill inherits all available tools. When active, it can use any tool Claude has access to.
このSkillは、ユーザーが提供する複雑な作業や大きなタスクを、単一目的の小さなタスクに分解する。ユーザーとの対話を通じてタスクの詳細を理解し、適切な粒度のタスクに分解して、スキルやコマンドの設計を支援する。
このSkillは以下の範囲をカバーする:
ユーザーとの対話を通じて、分解対象となる複雑なタスクや大きな作業を収集する。
実施内容:
質問例:
【タスクの確認】
分解したい複雑なタスクを教えてください。
1. タスク名: [タスクの名称]
2. 目的: [このタスクで達成したいこと]
3. 期待される成果: [タスク完了後の成果物や状態]
4. 制約条件: [時間、リソース、技術的制約など]
5. 完了基準: [どうなったら完了とするか]
良い例:
タスク名: コードレビュープロセスの自動化
目的: コードレビューの効率化と品質向上
期待される成果:
- 静的解析結果の自動確認
- コーディング規約違反の自動検出
- レビューコメントの自動生成
- レビューレポートの自動作成
制約条件:
- 既存のCI/CDパイプラインと統合する
- GitHub APIを使用する
- レビュー時間を50%削減する
完了基準:
- 全ての成果物が実装されている
- CI/CDパイプラインと統合されている
- レビュー時間が50%削減されている
悪い例:
タスク名: レビュー
目的: 良くする
期待される成果: 何か
制約条件: 特になし
完了基準: 終わったら
収集したタスクの複雑度を評価し、分解の必要性と方針を決定する。
実施内容:
評価基準:
良い例:
【複雑度評価結果】
タスク: コードレビュープロセスの自動化
規模: 大
- 工数: 5〜7日程度
- 影響範囲: CI/CDパイプライン、レビュープロセス全体
複雑度: 高
- 技術的課題: GitHub API連携、静的解析ツール統合、自然言語処理
- 判断の必要性: レビューコメントの適切性、優先度判断
依存関係: 一部依存
- CI/CDパイプラインの整備（前提条件）
- GitHub リポジトリへのアクセス権限（前提条件）
- 静的解析ツールの導入（並行作業可能）
分解の必要性: 必要
- 理由: 規模が大きく、複雑度が高いため、小さなタスクに分解すべき
分解の方針:
- 機能別に分解する（静的解析確認、規約違反検出、コメント生成など）
- 各機能を独立したタスクとして実装する
- 依存関係を明確にして実装順序を決定する
悪い例:
【複雑度評価結果】
規模: 大きい
複雑度: 難しい
依存関係: ある
分解の必要性: たぶん必要
複雑なタスクを、単一目的の小さなタスクに分解する。
実施内容:
分解基準:
良い例:
【タスク分解結果】
元のタスク: コードレビュープロセスの自動化
分解されたタスク:
タスク1: プルリクエスト情報取得
- 目的: GitHub APIからプルリクエスト情報を取得する
- 入力: プルリクエストURL
- 出力: PR情報（タイトル、説明、変更ファイル、コミットリスト）
- 依存関係: なし
- 工数: 半日
タスク2: 静的解析結果確認
- 目的: CI/CDパイプラインの静的解析結果を確認する
- 入力: CI/CDパイプライン結果
- 出力: 静的解析問題リスト（linter、型チェック、セキュリティスキャン）
- 依存関係: なし
- 工数: 半日
タスク3: コーディング規約違反検出
- 目的: コード変更がコーディング規約に違反していないか確認する
- 入力: 変更されたコード、コーディング規約定義
- 出力: 規約違反リスト（違反箇所、違反内容、重要度）
- 依存関係: タスク1（変更ファイル情報が必要）
- 工数: 1日
タスク4: テストカバレッジ確認
- 目的: テストカバレッジを確認し、不足箇所を特定する
- 入力: テスト実行結果、カバレッジレポート
- 出力: カバレッジ分析結果（カバレッジ率、未カバー箇所）
- 依存関係: なし
- 工数: 半日
タスク5: レビューコメント生成
- 目的: 検出された問題からレビューコメントを生成する
- 入力: 静的解析問題リスト、規約違反リスト、カバレッジ分析結果
- 出力: レビューコメント（問題箇所、修正提案、優先度）
- 依存関係: タスク2、タスク3、タスク4
- 工数: 1日
タスク6: レビューレポート作成
- 目的: レビュー結果をまとめたレポートを作成する
- 入力: レビューコメント、PR情報
- 出力: レビューレポート（Markdown形式）
- 依存関係: タスク1、タスク5
- 工数: 半日
タスク7: CI/CDパイプライン統合
- 目的: 自動化されたレビュープロセスをCI/CDパイプラインに統合する
- 入力: 全タスクの成果物
- 出力: CI/CD設定ファイル、統合ドキュメント
- 依存関係: タスク1〜6（全タスク完了後）
- 工数: 1日
合計工数: 5.5日
悪い例:
【タスク分解結果】
タスク1: 準備する
タスク2: 実装する
タスク3: 終わらせる
分解されたタスクの粒度を確認し、必要に応じて調整する。
実施内容:
調整基準:
良い例:
【粒度調整結果】
調整対象: タスク3（コーディング規約違反検出）
調整前:
- 工数: 1日
- 粒度評価: 適切
調整内容: なし（粒度は適切）
調整対象: タスク5（レビューコメント生成）
調整前:
- 工数: 1日
- 粒度評価: やや大きい
調整後:
タスク5-1: 問題の優先度付け
- 目的: 検出された問題に優先度を付ける
- 入力: 静的解析問題リスト、規約違反リスト、カバレッジ分析結果
- 出力: 優先度付き問題リスト
- 工数: 半日
タスク5-2: レビューコメント生成
- 目的: 優先度付き問題からレビューコメントを生成する
- 入力: 優先度付き問題リスト
- 出力: レビューコメント
- 工数: 半日
調整理由: 優先度付けとコメント生成を分離することで、責任が明確になり、実装しやすくなる
【最終タスクリスト】
1. プルリクエスト情報取得（半日）
2. 静的解析結果確認（半日）
3. コーディング規約違反検出（1日）
4. テストカバレッジ確認（半日）
5-1. 問題の優先度付け（半日）
5-2. レビューコメント生成（半日）
6. レビューレポート作成（半日）
7. CI/CDパイプライン統合（1日）
合計工数: 5.5日
【優先順位】
優先度1（必須）:
- タスク1: プルリクエスト情報取得
- タスク2: 静的解析結果確認
- タスク3: コーディング規約違反検出
優先度2（推奨）:
- タスク4: テストカバレッジ確認
- タスク5-1: 問題の優先度付け
- タスク5-2: レビューコメント生成
優先度3（オプション）:
- タスク6: レビューレポート作成
- タスク7: CI/CDパイプライン統合
悪い例:
【粒度調整結果】
調整なし
分解されたタスクリストをユーザーに提示し、実装の指針を提供する。
実施内容:
提示形式:
【分解されたタスクリスト】
合計タスク数: 8個
合計工数: 5.5日
タスク一覧:
1. プルリクエスト情報取得（半日）
- GitHub APIからプルリクエスト情報を取得する
- 依存: なし
2. 静的解析結果確認（半日）
- CI/CDパイプラインの静的解析結果を確認する
- 依存: なし
3. コーディング規約違反検出（1日）
- コード変更がコーディング規約に違反していないか確認する
- 依存: タスク1
4. テストカバレッジ確認（半日）
- テストカバレッジを確認し、不足箇所を特定する
- 依存: なし
5-1. 問題の優先度付け（半日）
- 検出された問題に優先度を付ける
- 依存: タスク2、タスク3、タスク4
5-2. レビューコメント生成（半日）
- 優先度付き問題からレビューコメントを生成する
- 依存: タスク5-1
6. レビューレポート作成（半日）
- レビュー結果をまとめたレポートを作成する
- 依存: タスク1、タスク5-2
7. CI/CDパイプライン統合（1日）
- 自動化されたレビュープロセスをCI/CDパイプラインに統合する
- 依存: タスク1〜6
【実行順序】
フェーズ1（並列実行可能）:
- タスク1: プルリクエスト情報取得
- タスク2: 静的解析結果確認
- タスク4: テストカバレッジ確認
フェーズ2:
- タスク3: コーディング規約違反検出（タスク1完了後）
フェーズ3:
- タスク5-1: 問題の優先度付け（タスク2、3、4完了後）
フェーズ4:
- タスク5-2: レビューコメント生成（タスク5-1完了後）
フェーズ5:
- タスク6: レビューレポート作成（タスク1、5-2完了後）
フェーズ6:
- タスク7: CI/CDパイプライン統合（全タスク完了後）
【スキル・コマンドへのマッピング】
各タスクはワークフロースキルとして実装することを推奨:
- pull-request-analyzer（タスク1）
- static-analysis-checker（タスク2）
- code-quality-reviewer（タスク3）
- test-coverage-analyzer（タスク4）
- issue-prioritizer（タスク5-1）
- review-comment-generator（タスク5-2）
- review-report-writer（タスク6）
- cicd-integrator（タスク7）
【次のステップ】
1. 各タスクをワークフロースキルとして設計（workflow-analyzer スキルを使用）
2. 必要なコンベンションスキルを特定（coding-conventionsなど）
3. エージェントを設計（responsibility-mapper スキルを使用）
4. コマンドを設計（command-generator スキルを使用）
良い例:
タスクリストが明確で、実行順序、依存関係、スキルへのマッピングが示されており、次のステップが案内されている。
悪い例:
タスクをいくつか作った
このスキルは以下を生成する:
検出例:
タスク: システム全体を実装する（10日）
対処法:
検出例:
タスク: 変数名を変更する（10分）
対処法:
検出例:
タスク間の依存関係: よくわからない
対処法:
This skill should be used when the user asks to "create a hookify rule", "write a hook rule", "configure hookify", "add a hookify rule", or needs guidance on hookify rule syntax and patterns.
Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, or applications. Generates creative, polished code that avoids generic AI aesthetics.