指定されたPRを6観点(セキュリティ、ドキュメント乖離、可読性、ライブラリ選定、PR説明、既知脆弱性)でレビューし、人間向け・AI向けの2形式でPRにコメントする。初回レビューおよび修正後の再レビューに使用する。Do NOT use for レビューコメントへの修正適用(pr-comment-fixerを使用すること)。
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
調査結果や分析レポートを4層構造(エグゼクティブサマリー→概要→詳細→Appendix)で整理し、意思決定者向けに構造化する。レポート作成、既存ドキュメントの再構成、経営層向け報告書の作成に使用する。Do NOT use for ナレッジベースへの情報保存(knowledge-baseを使用すること)。
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調査結果や分析レポートを、4層の情報階層(エグゼクティブサマリー→概要→詳細分析→Appendix)で整理・再構成します。読者が必要な深さまで段階的に情報を取得でき、意思決定を支援します。
このスキルは以下の機能を提供します:
以下の状況でこのスキルを有効にしてください:
「このドキュメントをエグゼクティブサマリー形式に変換してください」などと依頼されたら:
ドキュメントの分析
エグゼクティブサマリーの作成
本編の再構成
ユーザー確認
「調査結果をレポートにまとめてください」などと依頼されたら:
情報の整理
テンプレートに基づくドキュメント作成
ユーザー確認
本スキルは以下の4層構造でドキュメントを整理します。読者が必要な深さまで段階的に情報を取得できるようにすることが目的です。
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ レベル1: エグゼクティブサマリー(1-2ページ) │
│ → 意思決定に必要な情報のみ。これだけで判断可能 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ レベル2: 概要(各項目0.5-1ページ) │
│ → PROS/CONS要約、主要課題と対策を表形式で │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ レベル3: 詳細分析(本編) │
│ → 詳細な分析、根拠データ、課題の詳細説明 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ レベル4: Appendix(付録) │
│ → ソースコード修正案、技術仕様、参考文献 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
| 層 | 対象読者 | 情報量の目安 | 含める内容 | 含めない内容 |
|---|---|---|---|---|
| エグゼクティブサマリー | 意思決定者 | 1-2ページ | 結論、推奨理由、重要ポイント要約 | 詳細な分析、コード |
| 概要 | プロジェクト関係者 | 各項目0.5-1ページ | PROS/CONS一覧、課題・対策の要約 | 詳細な説明、実装方法 |
| 詳細分析 | 実装担当者 | 必要に応じて | 詳細な分析、根拠、対策の実装方針 | ソースコード修正案 |
| Appendix | 開発者 | 必要に応じて | ソースコード、技術仕様、参考文献 | - |
# [レポートタイトル]
## エグゼクティブサマリー
### 結論
[3〜5行で結論 + 推奨理由 + 想定効果 + トレードオフ]
### 推奨事項
[表形式: 優先度 | アクション | 効果 | 理由]
### 重要ポイント
[各項目: タイトル + 2-3行の説明 + 概要/詳細へのリンク]
### 全体像
[Mermaidダイアグラム]
### ナビゲーション
[レベル別リンク一覧]
---
## 概要
### [トピック1]の概要
[要約 + PROS/CONS表 + 課題/対策表 + 詳細リンク]
### [トピック2]の概要
[同様]
### 比較サマリー
[選択肢比較表]
---
## 詳細分析
### 背景と目的
### 調査範囲と方法
### [トピック1]の詳細分析
[詳細な分析 + PROSの詳細 + CONSの詳細 + 課題対策の詳細]
### リスク分析
### 次のステップ
---
## Appendix
### A. ソースコード修正案
### B. 技術仕様
### C. 用語集
### D. 参考文献
調査内容の構造や関係性を表現する場合:
mindmap
root((調査テーマ))
カテゴリA
項目A1
項目A2
カテゴリB
項目B1
項目B2
カテゴリC
項目C1
使用場面:
意思決定フローや処理の流れを表現する場合:
flowchart TD
A[開始] --> B{条件判定}
B -->|はい| C[アクションA]
B -->|いいえ| D[アクションB]
C --> E[終了]
D --> E
使用場面:
複数の選択肢を比較する場合:
flowchart LR
subgraph オプションA
A1[利点1]
A2[利点2]
end
subgraph オプションB
B1[利点1]
B2[利点2]
end
subgraph オプションC
C1[利点1]
C2[利点2]
end
使用場面:
コンポーネント間のやり取りを表現する場合:
sequenceDiagram
participant A as コンポーネントA
participant B as コンポーネントB
A->>B: リクエスト
B-->>A: レスポンス
使用場面:
システム構成や技術スタックを表現する場合:
graph TB
subgraph フロントエンド
FE[React/Next.js]
end
subgraph バックエンド
BE[API Server]
DB[(Database)]
end
FE --> BE
BE --> DB
使用場面:
エグゼクティブサマリーは「詳細を読まなくても意思決定できる」レベルの情報を提供する。タイトルだけでなく、「なぜその結論に至ったか」「何がポイントか」を含める。
原則:
良い例:
### 結論
本調査の結果、**Next.js 14の採用**を推奨する。
**推奨理由**:
- App Routerにより初期読み込み時間が平均40%短縮される
- Server Componentsによりバンドルサイズが30%削減可能
- 既存のReactコンポーネントは段階的に移行可能(破壊的変更なし)
**想定される効果**: パフォーマンス指標(LCP)が2.5秒→1.5秒に改善、SEOスコア15%向上
**主なトレードオフ**: 移行に約2人月の工数が必要。一部のサードパーティライブラリは更新が必要。
悪い例(タイトルのみ):
### 結論
Next.js 14の採用を推奨する。
→ 問題: なぜ推奨するのか、効果は何か、リスクは何かが分からない
悪い例(曖昧):
### 結論
調査の結果、いくつかの選択肢があることがわかりました。それぞれにメリット・デメリットがあり、状況に応じて選択することが重要です。
→ 問題: 何も決まっていない。読者に判断を丸投げしている
原則:
良い例:
### 推奨事項
| 優先度 | 推奨アクション | 期待効果 |
|-------|--------------|---------|
| P1(高) | Next.js 14へのマイグレーション計画を策定 | パフォーマンス30%向上 |
| P2(中) | 既存コンポーネントのServer Components対応 | バンドルサイズ削減 |
| P3(低) | テスト環境の整備 | 品質向上 |
原則:
良い例:
### 重要ポイント
#### パフォーマンス向上
Server Componentsの採用により、初期読み込み時間が平均40%短縮される。特にモバイル環境でのLCPが2.5秒から1.5秒に改善し、SEOスコアも15%向上する見込み。
→ [概要](#パフォーマンスの概要) | [詳細](#パフォーマンスの詳細分析)
#### 開発効率の改善
App Routerの新しいファイルベースルーティングにより、ルート定義が直感的になる。既存プロジェクトでのルーティングコードが約30%削減可能。
→ [概要](#開発効率の概要) | [詳細](#開発効率の詳細分析)
#### 移行の実現可能性
既存のpagesディレクトリとApp Routerは共存可能。段階的な移行が可能で、一度に全てを移行する必要はない。リスクを最小化しながら進められる。
→ [概要](#移行の概要) | [詳細](#移行の詳細分析)
悪い例(タイトルのみ):
### 重要ポイント
- **パフォーマンス**: [詳細](#パフォーマンス分析)
- **開発効率**: [詳細](#開発効率の改善)
- **移行コスト**: [詳細](#移行戦略)
→ 問題: タイトルだけでは内容が分からず、詳細を読まないと判断できない
役割:
原則:
良い例:
### パフォーマンスの概要
#### 要約
Server Componentsの採用により、クライアントに送信されるJavaScriptが大幅に削減される。
特に初期読み込み時のパフォーマンスが改善し、Core Web Vitalsのスコア向上が期待できる。
既存のClient Componentsとの併用も可能。
#### PROS / CONS
| PROS | CONS |
|------|------|
| 初期読み込み時間が40%短縮 | Server側の負荷が増加 |
| バンドルサイズが30%削減 | キャッシュ戦略の見直しが必要 |
| SEOスコアが15%向上 | 学習コストが発生 |
#### 主要課題と対策
| 課題 | 影響 | 対策 |
|-----|------|------|
| Server負荷の増加 | 中 | CDNキャッシュの活用で軽減可能 |
| streaming対応 | 低 | 段階的に対応、初期は不要 |
→ [詳細分析を見る](#パフォーマンスの詳細分析)
原則:
良い例:
### 全体像
```mermaid
mindmap
root((Next.js 14 移行))
メリット
パフォーマンス向上
開発効率改善
SEO最適化
考慮事項
移行コスト
学習コスト
依存ライブラリ
推奨アプローチ
段階的移行
パイロット導入
チーム教育
上図は、Next.js 14移行における主要な検討ポイントを示している。詳細は本編各セクションを参照。
## 技術的詳細の分離(ソースコード修正案等)
### 原則: 技術的詳細はAppendixに分離する
ソースコード修正案、詳細な設定値、API仕様などの**技術的詳細**は本編から分離し、**Appendixに配置**する。
**理由**:
- 本編は「何をすべきか」「なぜそうすべきか」を説明する場所
- ソースコードは「どう実装するか」の詳細であり、対象読者が限定される
- 本編にコードが混在すると、読みにくく情報の乖離が大きくなる
### 本編とAppendixの役割分担
| 配置場所 | 記載する内容 | 記載しない内容 |
|---------|------------|--------------|
| 本編(詳細分析) | 課題の説明、対策の方針、実装の方向性 | 具体的なコード、詳細な設定値 |
| Appendix | ソースコード修正案、設定ファイル例、API定義 | 課題の説明(本編へリンク) |
### 本編での参照方法
本編で対策を説明する際は、Appendixへのリンクを設置する:
```markdown
#### 課題と対策(詳細)
**課題1: N+1クエリ問題**
- **問題の詳細**: 一覧取得時に関連データを個別に取得しており、レコード数に比例してクエリ数が増加
- **影響範囲**: 商品一覧API、注文履歴API
- **対策**: DataLoaderパターンを導入し、バッチ処理で一括取得
- **実装方針**: GraphQL DataLoaderを使用。修正対象は2ファイル
- **コード修正案**: [Appendix A.1参照](#a1-n1クエリ問題の修正案)
Appendixでは、どの課題に対する修正案かを明記し、本編へのリンクを設置する:
### Appendix A. ソースコード修正案
#### A.1 N+1クエリ問題の修正案
**関連セクション**: [課題1: N+1クエリ問題](#課題と対策詳細)
**対象ファイル**: `src/loaders/productLoader.ts`
// 修正前
const products = await Product.findAll();
for (const product of products) {
product.category = await Category.findById(product.categoryId);
}
// 修正後
const products = await Product.findAll();
const categoryIds = products.map(p => p.categoryId);
const categories = await Category.findByIds(categoryIds);
const categoryMap = new Map(categories.map(c => [c.id, c]));
products.forEach(p => p.category = categoryMap.get(p.categoryId));
**修正のポイント**:
- 個別取得をバッチ取得に変更
- Map構造でO(1)のルックアップを実現
本編の各セクションにはアンカーを設定し、サマリーからリンク可能にします:
サマリー側:
詳細は[パフォーマンス分析](#パフォーマンス分析)を参照。
本編側:
## パフォーマンス分析
[詳細内容]
サマリーの末尾に、本編へのナビゲーションを設置:
### 詳細へのナビゲーション
| セクション | 概要 |
|-----------|------|
| [1. 背景と目的](#背景と目的) | 調査の背景と目的 |
| [2. 調査方法](#調査方法) | 調査手法と対象 |
| [3. 調査結果](#調査結果) | 詳細な調査結果 |
| [4. 分析と考察](#分析と考察) | 結果の分析 |
| [5. リスク分析](#リスク分析) | 想定されるリスク |
| [Appendix](#appendix) | 補足資料 |
1. ドキュメントの読み込み
- 既存ドキュメントの構造を分析
- 主要セクション、結論を特定
- PROS/CONS、課題、対策、コード修正案を識別
↓
2. 情報の抽出と分類
- 結論と推奨事項を抽出
- 重要ポイントをリストアップ
- 情報を4層に分類:
* サマリー向け(結論、推奨理由、効果)
* 概要向け(PROS/CONS一覧、課題/対策要約)
* 詳細分析向け(詳細な説明、根拠データ)
* Appendix向け(ソースコード、技術仕様)
↓
3. エグゼクティブサマリーの作成
- 結論セクション(3-5行で理由・効果・トレードオフを含む)
- 推奨事項(表形式、理由列を追加)
- 重要ポイント(各項目2-3行の説明 + 概要/詳細へのリンク)
- Mermaidダイアグラムを作成
- レベル別ナビゲーションを設置
↓
4. 概要セクションの作成
- 各トピックの要約(3-5行)
- PROS/CONS表(1行ずつ)
- 課題/対策表(影響度付き)
- 詳細分析へのリンク
↓
5. 詳細分析の再構成
- 論理的な順序で整理
- PROS/CONSの詳細説明
- 課題と対策の詳細(コードはAppendix参照)
- アンカーを設定
↓
6. Appendixの作成
- ソースコード修正案(本編へのリンク付き)
- 技術仕様
- 用語集、参考文献
↓
7. ユーザー確認
- 変換結果を確認
- 情報の階層が適切か確認
- フィードバックに基づき調整
1. 情報のヒアリング
- 調査内容の確認
- 結論・推奨事項の確認
- 重要ポイントの確認
- PROS/CONS、課題、対策の確認
↓
2. 構成の設計
- 4層構造の各層に含める内容を決定
- ダイアグラムの種類を選択
- ソースコード修正案の有無を確認(あればAppendix行き)
↓
3. ドキュメント作成(上から下へ)
- テンプレートを基に作成
- エグゼクティブサマリー(結論を3-5行で、重要ポイントも2-3行ずつ)
- 概要セクション(PROS/CONS表、課題/対策表)
- 詳細分析(詳細な説明、コードはAppendix参照)
- Appendix(ソースコード、技術仕様)
↓
4. 階層間の整合性チェック
- サマリーだけで判断可能か確認
- 概要で全体像が把握できるか確認
- 詳細への誘導が適切か確認
↓
5. レビューと調整
- 内容の確認
- 必要に応じて調整
既存ドキュメントを変換する際は、以下を確認します:
ドキュメントの変換について確認させてください:
1. 最も重要な結論は何ですか?
2. 推奨事項の優先順位はどうしますか?
3. 特に強調したいポイントはありますか?
4. 本編のセクション構成は現状のままで良いですか?
全体像を可視化する際は、適切なダイアグラム形式を提案します:
全体像の可視化について確認させてください:
A) マインドマップ - 階層構造や関係性を表現
B) フローチャート - プロセスや意思決定フローを表現
C) 比較図 - 複数選択肢の比較を表現
D) その他 - 具体的に教えてください
どの形式が適切ですか?
サマリーの詳細レベルを確認します:
エグゼクティブサマリーの詳細レベルについて:
A) 超簡潔(半ページ程度)- 結論と推奨のみ
B) 標準(1ページ程度)- 結論、推奨、重要ポイント
C) 詳細(2ページ程度)- 上記 + 背景・リスクの要約
どのレベルが適切ですか?
変換・作成後は以下を確認:
executive_summary_template_ja.md: エグゼクティブサマリー形式のテンプレートこのスキルは将来的に以下の機能を追加予定です:
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キャリア設計のためのデプスインタビューを実施し、本人の価値観・強み・動機を引き出す。5 Whys、ラダリング法を用いてキャリアビジョンの明確化を支援する。転職相談、自己理解、キャリアカウンセリング、1on1面談の深掘りに使用する。Do NOT use for 製品・サービスのユーザーリサーチ(depth-interviewing-productを使用すること)。
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サービス開発のためのデプスインタビューを実施し、ユーザーの真のニーズ・課題・動機を引き出す。5 Whys、ラダリング法を用いてプロダクト開発に活かせるインサイトを発見する。ユーザーリサーチ、課題発見、ペルソナ構築、プロダクト仮説検証に使用する。Do NOT use for キャリア相談やキャリアカウンセリング(depth-interviewing-careerを使用すること)。
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インフラメトリクスの定期調査を体系的に実施し、サービスの健全性を評価する。2層アプローチで11カテゴリのメトリクスを確認し、構造化レポートを作成する。定期的なサービス監視、障害予兆の検出、パフォーマンス評価に使用する。Do NOT use for 個別インシデントの根本原因分析(incident-rcaを使用すること)。
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インシデント調査で根本原因を特定するためのなぜなぜ分析ファシリテーター。推測を避け、ユーザーの発言を記録し、マインドツリーで全体を可視化する。障害発生後の原因究明、ポストモーテム、再発防止策の策定に使用する。Do NOT use for 定期的なサービス健全性チェック(health-checkを使用すること)。
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IPA非機能要求グレード2018(可用性・性能拡張性・運用保守性・移行性・セキュリティ・システム環境)の記入済み要件を入力として、運用設計書を生成する。非機能要件定義が完了しているプロジェクトの運用設計フェーズで使用する。Do NOT use for 非機能要件の定義自体(requirement-managementを使用すること)。Do NOT use for 業界調査やヒアリングから始める運用設計(operations-designを使用すること)。
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