Skill

app-naming

Uses 5 specialist agents to propose, evaluate, and refine app/service names from branding, legal risk, digital presence (SEO/ASO/SNS), and global (multilingual/pronunciation) angles. Manages iterative sessions with persistent context files and round logs.

developer-tools

npx claudepluginhub sean-sunagaku/claude-code-plugin --plugin app-naming

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5つの専門エージェントがチームで相互フィードバックしながら議論し、最適なアプリ名を決定する。

Supporting Assets

references/report-template.mdscripts/finalize.shscripts/init.shscripts/new-round.shscripts/status.sh

SKILL.md

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Last CommitMar 30, 2026

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App Naming Skill

5つの専門エージェントがチームで相互フィードバックしながら議論し、最適なアプリ名を決定する。コンテキストファイルで過去の候補・却下理由・学びを蓄積し、次のラウンドに引き継ぐ。

ワークフロー

ユーザーからアプリ情報をヒアリング
Agent Team を作成し、5エージェントを並列起動
コンテキスト作成 → 候補提案 → 相互フィードバック → 絞り込み
議事録（全体 + ラウンド別）と最終レポートを MD で出力

コンテキストファイル構成

各セッションで以下のファイルを作成・管理する:

.claude/app-naming/{YYYY-MM-DD}_{project}/
├── context.md              ← 全体コンテキスト（アプリ情報・学びの蓄積）
├── SUMMARY.md              ← 全ラウンドを横断するサマリー
└── round-{N}/              ← N は 01, 02, 03... の2桁ゼロ埋め
    ├── context.md          ← このラウンドの目的・制約・方針
    ├── log.md              ← このラウンドの議事録（時系列・決定事項）
    └── candidates.md       ← このラウンドで評価した候補と評価結果

これにより:

次回ネーミングセッション時に context.md を読めばすぐにコンテキストを復元できる
各ラウンドの log.md で「なぜその候補を却下したか」を追跡できる
candidates.md で評価スコアの変遷を管理できる

Step 1: ヒアリング

以下を確認する（不明ならユーザーに質問）:

アプリの概要: 何をするアプリか、コア機能
ターゲット: 年齢層、言語、地域
名前の方向性: 日本語名/英語名/造語/指定なし
国際展開: 日本市場限定か、海外展開予定か
現行名: リネームの場合、現在の名前と変更理由
好みのトーン: クール/親しみやすい/プロフェッショナル
避けたいパターン: あれば
カタカナ読みやすさ: 日本語ターゲットの場合、カタカナで自然に読めるか重視するか

ヒアリングで得た知見を即座にエージェントに伝える

過去のラウンドで以下のパターンが頻繁に脱落原因になる。ヒアリング時に方向性を確定し、brand-strategist への指示に含めること:

日本語カタカナ読みやすさ（重要）:

カタカナに「ヴ」が入る名前（Vovela→ヴォヴェラ、Aleova→アレオヴァ）は日本語話者にとって読みにくい
「V」で始まる/含む造語は要注意。brand-strategist に「ヴ不使用」を明示指示する
理想: 「ア」「オ」「ラ」「ミ」「ナ」等の母音中心で、カタカナに変換しても自然な造語

ドメイン競合（致命的）:

.app ドメインが既存サービスで使用中だと事実上使えない（例: spelo.app→AI英語コーチ、navelo.app→サイクリングアプリ）
legal-researcher に .app ドメインの実検索を最優先で指示する
.com がパーキング中（売却目的）なら交渉可能だが、.app が現役サービスだと致命的

カタカナ称呼同一問題:

日本の商標審査ではカタカナ読み（称呼）で類否判断される
例: Velora と Verola は両方「ヴェロラ」→ 日本市場で実質同一名称
似た綴りの候補を出す場合はカタカナ表記の一致を必ず確認する

Step 2: チーム作成とエージェント起動

TeamCreate で app-naming チームを作成。以下5エージェントを 1つのメッセージで並列に Task ツールで起動する。

name	役割	主な調査手段
`context-manager`	コンテキストファイル・議事録の作成と管理	Write/Edit
`brand-strategist`	候補15個提案・ブランド評価・絞り込み	アプリ情報分析
`legal-researcher`	商標・App Store競合・ドメイン調査	WebSearch
`digital-presence`	SEO・ASO・SNSアカウント評価	WebSearch
`global-checker`	多言語の意味・発音・国際展開チェック	WebSearch

タスク作成

TaskCreate で6つのタスクを作成:

context-manager: コンテキストファイルとラウンド議事録の初期作成
brand-strategist: 候補15個提案 → フィードバック受けてブラッシュアップ（タスク1完了後: addBlockedBy: ["1"]）
legal-researcher: 商標・競合・ドメイン調査
digital-presence: SEO・ASO・SNS調査
global-checker: 多言語チェック
統合レポート + 最終候補確定: タスク1〜5完了後（addBlockedBy: ["1","2","3","4","5"]）

起動設定

subagent_type: "context-manager"  # agents/ で定義済みのサブエージェント名
team_name: "app-naming"
mode: "bypassPermissions"
run_in_background: true

プロンプトに含める情報（全エージェント共通）:

アプリ概要、ターゲット、名前の方向性、国際展開計画
コンテキストファイルパス: .claude/app-naming/{date}_{project}/
既存の context.md がある場合はその内容も含める（前回の学びを引き継ぐ）

Step 3: エージェント間フィードバックループ

エージェント同士が能動的にコミュニケーションし、複数ラウンドで相互フィードバックを行う。リーダーは基本見守り。エージェントが詰まった場合のみ介入。

フィードバックプロトコル（全エージェント共通ルール）

自分の調査が終わったら即座に全員へ共有: 全5エージェントに SendMessage で送る
他のエージェントから受け取ったメッセージには必ず返信する: 同意・反論・質問いずれかを返す（無視禁止）
「使用不可」は即座に警告: legal-researcher / global-checker は問題発見次第すぐ全員に通知
フィードバックを受けたら提案を修正する: 修正後に変更内容を全員に共有

Round 1: 候補提案と初期調査（並列進行）

[brand-strategist]
  → 全員に: 候補15個を送信し「各観点で評価してください」と依頼

[legal-researcher]
  → brand-strategistに: 「使用不可」候補を即座に警告
  → 全員に: リスクレベル付きの調査結果

[digital-presence]
  → brand-strategistに: SEO/ASO スコア上位候補を共有
  → global-checkerに: 「この候補のSNS取得状況はどうか」

[global-checker]
  → brand-strategistに: 「使用不可」候補を即座に警告（ネガティブ意味あり）
  → legal-researcherに: 「この候補は中国語でXXという意味がある、商標でも問題ないか？」

[brand-strategist（受信後）]
  → 全員に: 問題のある候補を除外した修正版（上位10候補）を再送

Round 2: 絞り込みと深堀り

[brand-strategist]
  → 全員に: 「上位5候補に絞りました。これで最終スコアリングをお願いします」

[legal-researcher / digital-presence / global-checker]
  → 各自の最終スコア（10点満点）を確定し brand-strategist に送信
  → 他エージェントのスコアに異議があれば議論

[brand-strategist]
  → 全員に: 総合スコアランキング（1〜5位）を作成して共有

Round 3: 最終スコアリング

全エージェント → 全員に: 最終推奨を以下のフォーマットで送信

  推奨: {候補名}
  スコア: ブランド/法的/デジタル/グローバル = 各10点満点
  総合: XX/40点
  推奨理由: {簡潔に}
  懸念点: {あれば}

最高スコアの候補 or 複数エージェントが推す候補をリーダーが採用

Step 4: 最終レポート出力

全報告が揃ったら統合レポートを MD で出力する。テンプレートは references/report-template.md を参照。

出力先: プロジェクトルートに APP_NAMING_REPORT.md

レポートに含める:

最終推奨候補（上位3〜5個）とその総合スコア
却下した候補と却下理由
各エージェントのスコアリング結果
次のラウンドへの推奨事項

Step 5: クリーンアップ

全エージェントに shutdown_request を送信
全員シャットダウン後に TeamDelete でチーム削除

Shell Scripts リファレンス

スキルと同梱の scripts でコンテキストファイルの初期化・管理が簡単になる。

init.sh - プロジェクト初期化

bash scripts/init.sh <project-name>

# 例
bash scripts/init.sh miravy
# → .claude/app-naming/2026-02-18_miravy/ を作成

作成されるファイル:

.claude/app-naming/{date}_{project}/
├── context.md              ← アプリ情報を記入する
├── SUMMARY.md
└── round-01/
    ├── context.md
    ├── log.md
    └── candidates.md       ← 候補と評価結果テーブル

new-round.sh - 新ラウンド作成

bash scripts/new-round.sh <project-dir>

# 例
bash scripts/new-round.sh ~/.claude/app-naming/2026-02-18_miravy
# → round-02/ を作成

status.sh - 進捗確認

# 全プロジェクト表示
bash scripts/status.sh

# 特定プロジェクト
bash scripts/status.sh ~/.claude/app-naming/2026-02-18_miravy

finalize.sh - 最終候補まとめ

bash scripts/finalize.sh <project-dir> <round-number>

# 例: round-02 の結果で最終化
bash scripts/finalize.sh ~/.claude/app-naming/2026-02-18_miravy 02