Skip to content
cccskills
FreePublished on GitHub

spec-story-starter

議論・議事録・選定された施策を起点に、対象リポジトリの実構造にgroundした「エンジニア向け Story(User Story + Acceptance Criteria)と Spec(技術仕様)」をSubagentで収束生成する。

target_repoで対象コードベースを、backlog_db_urlで起票先バックログを選べる汎用スキル。抽象的な打ち手を実装可能な仕様へ絞り込む収束フェーズの実行に使う。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

Works withNotion
See how to install

Files included (1)

  • SKILL.md9.4 KB

SKILL.md (original)

Review the instructions the agent will receive before you install.

spec-story-starter — Feature Story & Spec Starter(汎用・Subagent収束型)

議論/議事録/選定済み施策を起点に、対象リポジトリの実構造にgroundした Story + Spec を生成し、指定バックログに起票(またはローカル出力)する。特定ツール連携の専用版スキル(v1.1)を、任意リポジトリ・任意バックログに向けられる汎用スキルへ翻案したもの。

収束の中核: 抽象的な施策(「補充リマインドをやる」)を、複数Subagentで「既存コードのどこに何を実装するか」まで絞り込む。発散(広げる)の対に位置する収束(実装可能な1形に落とす)フェーズを担う。

When to Use

  • 発散・選定フェーズで決まった施策を、エンジニアに渡せる仕様に落としたいとき
  • Chat/議事録の機能議論を、Story(受け入れ基準付き)とSpec(技術仕様)に一気に構造化したいとき
  • 既存の簡素なStoryを、対象リポジトリの実装文脈で詳細化したいとき

入力インターフェース

入力必須説明
source✅起点。選定ドキュメント/議事録ページ/Chat議論/既存Story。パス・URL・直近会話のいずれか
feature_label✅機能名(例: 補充リマインド配信)
target_repo⭕仕様をgroundする対象リポジトリのパス。指定するとそのコード構造を読んで実装箇所を特定。未指定=カレントリポ or repo探索スキップ(構造非依存の一般Specになる)
backlog_db_url⭕起票先バックログDB(Notion DB URL / ローカルbacklogパス)。指定時はそこにStory行を起票。未指定=ローカル <出力先>/Story.md に出力
spec_output⭕Spec出力先(ローカルファイルパス / Specs DB URL)。未指定=<出力先>/Spec.md
detail_level⭕lean / standard(既定) / deep。Story/Spec同一粒度

出力先が未指定の場合は Flow/[YYYYMM]/[YYYY-MM-DD]/[feature_label]/ を既定とする。

処理フロー(Subagent収束)

source ──▶ P1 要旨抽出
                │
                ▼
        P2 repo探索(Subagent①) ── target_repoの構造・接続点・既存パターンを地図化
                │  (target_repo未指定ならスキップ)
                ▼
        P3 Story骨子 + Spec章立て 提案 ──▶ P4 Mob CP(停止・承認)
                                                │ OK
                                                ▼
        P5 並列収束: Story起草(Subagent②) ∥ Spec起草(Subagent③)  ← ともにP2の地図をground情報として受領
                                                │
                                                ▼
        P6 整合レビュー(Subagent④ / maker≠checker) ── Story⇔Spec整合・repo実現可能性
                                                │
                                                ▼
        P7 出力/起票(backlog_db_url or ローカル) ─▶ P8 Verification ─▶ P9 完了報告

Phase 1: 要旨抽出

source から抽出: 課題(Why) / 背景 / 成功条件(Acceptance想定) を3〜5行に要約。selectされた施策なら「なぜこの施策か」の根拠も拾う。

Phase 2: repo探索(Subagent①・target_repo指定時)

target_repo を Agent tool(Subagent, tools: Read/Glob/Grep)で探索させ、以下を含む grounding map を返させる:

  • feature が触るレイヤ/ファイル(entities / repositories / services / components / infra 等)
  • 追加すべき箇所(新規ファイル vs 既存拡張)と、その根拠となる既存パターン
  • 依存する外部クライアント(例: LINE/メール/決済クライアント)
  • 命名・構造の既存規約(新Specがそれに従うため)

プロンプト骨子: 「このリポジトリで機能『[feature_label]』を実装するなら、どのファイルに何を足すか。既存の構造・命名規約に沿って、touch pointsをファイルパス付きで列挙。要旨: [P1]」

target_repo未指定時はP2をスキップし、構造非依存の一般Specとして続行(その旨をP4で明示)。

Phase 3: Story骨子 + Spec章立て 提案

  • Story骨子: As a / I want / So that + Acceptance Criteria 3〜5個
  • Spec章立て: 概要 / 対象ユーザーストーリー / 画面 or API / データモデル / インタラクション / バリデーション・エラーケース / 実装箇所(P2の grounding mapを反映:どのファイルに何を足すか) / ガードレール

Phase 4: Mob Checkpoint — 骨子承認(停止)

🚨 必ず停止し応答を待つ。骨子(Story + Spec章立て + 実装箇所サマリ)を提示し、🙋承認待ちブロック(OK / 修正 / 差し戻し)を出す。target_repo未指定ならその旨も明示。

Phase 5: 並列収束(Subagent② ∥ ③)

承認後、2つのSubagentを並列で走らせる(Agent tool・同時2発):

  • Subagent② Story起草: User Story + Acceptance Criteria(チェックボックス形式)+ 背景/期待効果。detail_levelに従う
  • Subagent③ Spec起草: P3章立てを本文化。P2の grounding mapを必ず入力に含め、「実装箇所」章は実ファイルパスで書く。detail_levelに従う

両Subagentに同じ grounding map と骨子を渡し、記述粒度・用語を揃えるよう指示する(収束=1つの整合した仕様へ)。

Phase 6: 整合レビュー(Subagent④ / maker≠checker)

起草した Story と Spec のみを、作成文脈を渡さない独立Subagentに検証させる:

  • Story⇔Spec の整合(AC と Spec の対応、粒度の一致)
  • target_repo に対する実現可能性(存在しないファイル/構造を前提にしていないか)
  • 欠落(バリデーション・エラーケース・非機能)
  • 出力: P0-P3 フラットリスト or 「No findings」

P0/P1は修正してP5成果物に反映(必要ならP5の該当Subagentを再実行)。

Phase 7: 出力・起票

  • backlog_db_url 指定あり:
    • Notion DB URL → notion-cli / nsync で Story行を起票(Feature=feature_label / Status=Backlog / Priority / 本文=Story)。Spec は spec_output(Specs DB or ローカル)へ。両者を相互リンク
    • ローカルbacklogパス → その backlog.yaml / ディレクトリに Story を追記・作成
  • backlog_db_url 指定なし: <出力先>/Story.md と <出力先>/Spec.md を作成し、相互に相対リンク

いずれも Story本文の冒頭に対応Spec参照、Spec冒頭に対応Story参照を置く。

Phase 8: Verification

Story/Spec が存在・双方向リンク成立・(target_repo指定時)実装箇所が実在ファイルを指すこと・AC が検証可能な粒度か、を確認しチェックリスト出力。

Phase 9: 完了報告(Next Action Protocol)

成果物パス(Story/Spec)+起票先+レビュー結果を報告。Next Action: A=Story段階分け(Tier化)/ B=デザイン下書き / C=別Feature起票。

Subagent役割まとめ(収束の見せ場)

#Subagent入力出力tools
①repo探索target_repo, 要旨grounding map(touch points)Read/Glob/Grep
②Story起草骨子, grounding mapStory本文Read/Write
③Spec起草章立て, grounding mapSpec本文Read/Write
④整合レビューStory+Spec(文脈なし)P0-P3 findingsRead/Glob/Grep

②③を並列 → ④で収束、という流れが「複数の視点を1つの実装可能な仕様に絞り込む」収束フェーズの体現になる。

ガードレール

  • Mob CP(P4)は必ず停止。承認なしにP5へ進まない
  • Spec の「実装箇所」は target_repo に実在するパスのみを指す(探索結果に無い構造を捏造しない)
  • レビュー(P6)は作成文脈を渡さない独立Subagentで行う(maker≠checker)
  • .env・秘密情報を生成/参照しない。target_repo に書き込まない(読むだけ)
  • backlog_db_url へ起票する前に、同名Story重複を確認(存在時はsuffix提案)

使用例

/spec-story-starter
source: @T004_施策選定_意思決定.md
feature_label: 補充リマインド配信
target_repo: examples/kotonoha/store
backlog_db_url: (未指定=ローカルStory.md/Spec.md出力)
detail_level: standard
/spec-story-starter
source: @議事録_XXX
feature_label: 条件分岐ノード
target_repo: <your-repo>/path/to/product-repo
backlog_db_url: https://notion.so/.../ProductBacklog-DB

作成日: 2026-07-08 | 由来: 特定ツール連携の専用版スキル(v1.1)の汎用・ローカル・Subagent収束型翻案

Reviews

No reviews yet. Tell others what you thought.

Comments

No login needed. Share how it worked for you, ask a question, or note where it did not run.

No comments yet. Be the first to write one.

Comments are published right away. Do not include personal information such as email addresses or phone numbers. Up to 2 URLs.

0 / 1,000 characters

This form is protected by reCAPTCHA, and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

More skills from this repository

ai_plc_collection - AI-PLC Stage 1。Execution Contextを確立し、外部・内部情報源からコンテキストを収集・構造化する。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

miyatti777/ai-plc49Updated Oct 2, 2026

AI-PLC Stage 1 Collection。GoalとModeからExecution Contextを確立し、Context Store、intent.yaml、context.yaml、backlog.yamlを生成する。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

miyatti777/ai-plc49Updated Oct 2, 2026

【実験版・Jev監視つき】ai_plc_collection - AI-PLC Stage 1。Execution Contextを確立し、外部・内部情報源からコンテキストを収集・構造化する。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

miyatti777/ai-plc49Updated Oct 2, 2026

ai_plc_inception - AI-PLC Stage 2。Goalを分析し、BacklogとSub-Agent Registryを生成する。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

miyatti777/ai-plc49Updated Oct 2, 2026

AI-PLC Stage 2 Inception。IntentとContextからGoalを分析し、BacklogとSub-Agent Registryを生成する。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

miyatti777/ai-plc49Updated Oct 2, 2026

【実験版・Jev監視つき】ai_plc_inception - AI-PLC Stage 2。本体02-inceptionに-jev表記を足した薄いラッパー(成功条件カバー判定は凍結中)。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

miyatti777/ai-plc49Updated Oct 2, 2026

See all skills by miyatti777

Report a problem with this skill