npx claudepluginhub shuhei1101/my-plugins --plugin ideaThis skill uses the workspace's default tool permissions.
agents/ai-dev/accuracy-perspective.mdagents/ai-dev/cost-perspective.mdagents/ai-dev/external-libraries.mdagents/ai-dev/inference-perspective.mdagents/ai-dev/model-selection.mdagents/ai-dev/openai-latest.mdagents/docs/author-perspective.mdagents/docs/first-time-reader.mdagents/docs/maintainer-perspective.mdagents/implementation/cost-conscious.mdagents/implementation/minimum-effort.mdagents/implementation/quality-first.mdagents/implementation/security-first.mdagents/naming/catchy-focus.mdagents/naming/function-clarity.mdagents/naming/searchability-focus.mdagents/naming/simplicity-focus.mdagents/project/implementer-perspective.mdagents/project/new-team-member.mdagents/project/project-leader.mdGuides Next.js Cache Components and Partial Prerendering (PPR) with cacheComponents enabled. Implements 'use cache', cacheLife(), cacheTag(), revalidateTag(), static/dynamic optimization, and cache debugging.
Migrates code, prompts, and API calls from Claude Sonnet 4.0/4.5 or Opus 4.1 to Opus 4.5, updating model strings on Anthropic, AWS, GCP, Azure platforms.
Analyzes BMad project state from catalog CSV, configs, artifacts, and query to recommend next skills or answer questions. Useful for help requests, 'what next', or starting BMad.
複数のペルソナをサブエージェントとして並列起動し、あらゆるトピックについて多角的な意見・評価・アイデアを生成するスキル。異なる視点からの意見を一覧にまとめ、より良い意思決定をサポートする。
implementation・docs・project・review・naming から1つ以上
auto / manual / hybrid
auto（デフォルト）: トピックに応じて自動選択manual: ユーザー指定の観点・ペルソナのみ使用hybrid: 指定分を優先しつつ不足分を自動補完3〜8（デフォルト 4）
4current / platform-auto / random（利用可能時）
current（デフォルト）: 現在の実行モデルを使用platform-auto: 実行環境にモデル選択を委ねるrandom: 実行環境がサブエージェントごとのモデル指定に対応している場合のみ有効current にフォールバックし、その旨を明示して続行結果は以下の表形式で提示する:
| 観点 | 意見 | 理由 |
|---|---|---|
| [ペルソナ名] | [その意見] | [その根拠] |
| [ペルソナ名] | [その意見] | [その根拠] |
ユーザーが希望する場合は、詳細レポート形式や箇条書き形式にも対応する。
トピックや観点が指定されていない状態で起動した場合、以下のメニューを表示する:
💡 Idea — 何をしますか？
1. トピックを入力して多視点意見を出す
2. 特定のエージェントと会話する（エージェント名を指定）
3. エージェント一覧を見る
4. エージェントを追加・調整する → /skill-wizard へ
5. その他（入力してください）
cost-conscious、model-selection）を指定してもらい、そのエージェントを単体で会話モードで起動する。1対1の会話として機能し、ユーザーが「終了」と言うまで継続する/skill-wizard スキルを起動し、カスタムサブエージェントの追加・調整フローへ移行するエージェントファイルは agents/ フォルダにカテゴリ別で格納。サブエージェント起動時は対応する .md を読み込んで使用すること。
| エージェント名 | 概要 | パス |
|---|---|---|
| コスト重視 | 開発・運用コストの最小化、ROI優先 | agents/implementation/cost-conscious.md |
| 品質重視 | コード品質・保守性・拡張性の優先 | agents/implementation/quality-first.md |
| 工数最小 | 最短実装パス・MVP思考 | agents/implementation/minimum-effort.md |
| セキュリティ重視 | 脆弱性・リスク管理の優先 | agents/implementation/security-first.md |
| エージェント名 | 概要 | パス |
|---|---|---|
| 作成者目線 | 網羅的・論理的な情報整理 | agents/docs/author-perspective.md |
| 初見読者目線 | わかりやすさ・親しみやすさ重視 | agents/docs/first-time-reader.md |
| 保守者目線 | 更新しやすさ・長期維持管理 | agents/docs/maintainer-perspective.md |
| エージェント名 | 概要 | パス |
|---|---|---|
| PL目線 | 全体最適・リスク管理・ステークホルダー調整 | agents/project/project-leader.md |
| 実装者目線 | 実現可能性・技術的課題・現実的工数 | agents/project/implementer-perspective.md |
| 新規参画者目線 | オンボーディング・知識共有のしやすさ | agents/project/new-team-member.md |
| エージェント名 | 概要 | パス |
|---|---|---|
| デバッガー | エッジケース・例外処理・バグ検出 | agents/review/debugger.md |
| パフォーマンス重視 | 速度・メモリ・スケーラビリティ | agents/review/performance-enthusiast.md |
| UX重視 | 使いやすさ・直感性・ユーザー満足度 | agents/review/ux-focused.md |
| エージェント名 | 概要 | パス |
|---|---|---|
| キャッチー重視 | 記憶に残る・印象的な名前 | agents/naming/catchy-focus.md |
| シンプル重視 | 短くて簡潔（1〜2単語） | agents/naming/simplicity-focus.md |
| 機能明瞭 | 名前から機能が伝わる | agents/naming/function-clarity.md |
| 検索性重視 | ユニークで検索しやすい | agents/naming/searchability-focus.md |
最新情報取得にはContext7 MCPまたはWebFetchを使用すること。各エージェントに関連リンク一覧あり。
| エージェント名 | 概要 | パス |
|---|---|---|
| モデル選定 | 用途・精度・コストからモデルを比較・推薦 | agents/ai-dev/model-selection.md |
| コスト視点 | トークン単価・コスト削減策・試算 | agents/ai-dev/cost-perspective.md |
| 精度視点 | プロンプト・RAG・FT・評価手法のTips | agents/ai-dev/accuracy-perspective.md |
| 推論重視 | reasoning_effort・extended thinkingの使い分け | agents/ai-dev/inference-perspective.md |
| 外部ライブラリ | LangChain・LlamaIndex・Ollama・Whisper・CLIP等 | agents/ai-dev/external-libraries.md |
| OpenAI最新情報 | 最新モデル・API機能を公式リンクから取得 | agents/ai-dev/openai-latest.md |
ユーザーのリクエストからトピック・観点カテゴリ・ペルソナ数・モデル方針を抽出する:
implementation を使用docs + project を使用ai-dev を使用抽出できなかったオプションは以下をデフォルト適用:
auto4current指定された（または自動選択された）カテゴリごとに、要求されたペルソナ数に合わせてペルソナを選択する。同一カテゴリ内でも多様性を意識して選ぶ。
自動選択ロジック（カテゴリ未指定の場合）:
implementation + reviewdocsproject + implementationnamingai-dev件数調整ルール:
43〜4、深掘りは 6〜8モデル方針オプションを解釈し、サブエージェント実行設定に反映する。
current: 現在の実行モデルで統一platform-auto: 実行環境が自動で選択random: サブエージェントごとのモデル指定が可能な実行環境でのみ適用フォールバック:
current に自動フォールバックする選択した各ペルソナに対して、対応する agents/*.md ファイルを読み込み、以下の形式でサブエージェントを起動する:
agents/{persona-slug}.md を読み込み、そのペルソナとして以下のトピックを評価してください: [トピック]
ファイルに記載された「コアバリュー」「推論スタイル」「回答形式」に従って回答すること。
具体的かつ実践的に。一般論は避けること。
エージェントファイルが読めない環境では、references/personas.md の定義を直接プロンプトに組み込む従来の形式にフォールバックする。
重要: 全サブエージェントを同じターンで並列起動すること。1つが終わるまで待たない。
全サブエージェントの完了後:
naming 以外は使わない例1: 自動選択
ユーザー: 「この機能追加の案、評価して」
→ implementation + review を選択し、4〜6体のペルソナを起動して表を提示
例2: カテゴリ指定
ユーザー: 「実装の観点から、この設計について意見だして」
→ implementation カテゴリを使用し、3〜4体の実装系ペルソナを起動
例3: 複数カテゴリ
ユーザー: 「プロジェクトとドキュメントの視点で、この仕様書をレビューして」
→ project + docs を使用し、合計4〜6体を起動
例4: 命名
ユーザー: 「このスキルの名前、いくつか候補考えて」
→ naming カテゴリを使用し、命名系ペルソナを全体起動