Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
- アイコンボタンの説明を付けたいとき
- キーボード操作とモーダルの点検
- コントラストや操作対象の大きさの確認
初めて触るコードの構成や処理の流れ、開発ルールを調べ、参加時の案内資料とCLAUDE.mdを作成します。変更したい作業ごとの参照先も整理します。
Analyze an unfamiliar codebase and generate a structured onboarding guide with architecture map, key entry points, conventions, and a starter CLAUDE.md. Use when joining a new project or setting up Claude Code for the first time in a repo.
初めて触るコードを調べ、プロジェクト参加時の案内資料とCLAUDE.mdを作ります。設定ファイルやディレクトリから技術構成、処理の入口、テスト環境を把握し、リクエストが入力から応答まで進む流れを整理します。命名、エラー処理、テスト、Git運用の慣習も確認し、開発・ビルドなどのコマンドや、作業別に見るべき場所をまとめます。
新しいチームに参加したときや、既存プロジェクトで初めてClaude Codeを使うときに向いています。全ファイルを読み込む前に全体像をつかみたい場合や、エージェントに伝える開発ルールを整えたい場合にも役立ちます。
CLAUDE.mdを作って」CLAUDE.mdに現在の開発ルールを反映して」既存のCLAUDE.mdがある場合は、固有の指示を残して更新し、追加・変更点を明示します。判別できない慣習は推測せず、不明として報告します。Git履歴がない、または浅い場合は、履歴から運用ルールを判断する部分を省略します。資料中の技術やコマンド例をそのまま使わず、対象プロジェクトから検出した内容を反映する方針です。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(Claude Haiku)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Systematically analyze an unfamiliar codebase and produce a structured onboarding guide. Designed for developers joining a new project or setting up Claude Code in an existing repo for the first time.
Gather raw signals about the project without reading every file. Run these checks in parallel:
1. Package manifest detection
→ package.json, go.mod, Cargo.toml, pyproject.toml, pom.xml, build.gradle,
Gemfile, composer.json, mix.exs, pubspec.yaml
2. Framework fingerprinting
→ next.config.*, nuxt.config.*, angular.json, vite.config.*,
django settings, flask app factory, fastapi main, rails config
3. Entry point identification
→ main.*, index.*, app.*, server.*, cmd/, src/main/
4. Directory structure snapshot
→ Top 2 levels of the directory tree, ignoring node_modules, vendor,
.git, dist, build, __pycache__, .next
5. Config and tooling detection
→ .eslintrc*, .prettierrc*, tsconfig.json, Makefile, Dockerfile,
docker-compose*, .github/workflows/, .env.example, CI configs
6. Test structure detection
→ tests/, test/, __tests__/, *_test.go, *.spec.ts, *.test.js,
pytest.ini, jest.config.*, vitest.config.*
From the reconnaissance data, identify:
Tech Stack
Architecture Pattern
Key Directories Map the top-level directories to their purpose:
<!-- Example for a React project — replace with detected directories -->src/components/ → React UI components
src/api/ → API route handlers
src/lib/ → Shared utilities
src/db/ → Database models and migrations
tests/ → Test suites
scripts/ → Build and deployment scripts
Data Flow Trace one request from entry to response:
Identify patterns the codebase already follows:
Naming Conventions
*.test.ts, *.spec.ts, *_test.goCode Patterns
Git Conventions
git clone --depth 1), skip this section and note "Git history unavailable or too shallow to detect conventions"Produce two outputs:
# Onboarding Guide: [Project Name]
## Overview
[2-3 sentences: what this project does and who it serves]
## Tech Stack
<!-- Example for a Next.js project — replace with detected stack -->
| Layer | Technology | Version |
|-------|-----------|---------|
| Language | TypeScript | 5.x |
| Framework | Next.js | 14.x |
| Database | PostgreSQL | 16 |
| ORM | Prisma | 5.x |
| Testing | Jest + Playwright | - |
## Architecture
[Diagram or description of how components connect]
## Key Entry Points
<!-- Example for a Next.js project — replace with detected paths -->
- **API routes**: `src/app/api/` — Next.js route handlers
- **UI pages**: `src/app/(dashboard)/` — authenticated pages
- **Database**: `prisma/schema.prisma` — data model source of truth
- **Config**: `next.config.ts` — build and runtime config
## Directory Map
[Top-level directory → purpose mapping]
## Request Lifecycle
[Trace one API request from entry to response]
## Conventions
- [File naming pattern]
- [Error handling approach]
- [Testing patterns]
- [Git workflow]
## Common Tasks
<!-- Example for a Node.js project — replace with detected commands -->
- **Run dev server**: `npm run dev`
- **Run tests**: `npm test`
- **Run linter**: `npm run lint`
- **Database migrations**: `npx prisma migrate dev`
- **Build for production**: `npm run build`
## Where to Look
<!-- Example for a Next.js project — replace with detected paths -->
| I want to... | Look at... |
|--------------|-----------|
| Add an API endpoint | `src/app/api/` |
| Add a UI page | `src/app/(dashboard)/` |
| Add a database table | `prisma/schema.prisma` |
| Add a test | `tests/` matching the source path |
| Change build config | `next.config.ts` |
Generate or update a project-specific CLAUDE.md based on detected conventions. If CLAUDE.md already exists, read it first and enhance it — preserve existing project-specific instructions and clearly call out what was added or changed.
# Project Instructions
## Tech Stack
[Detected stack summary]
## Code Style
- [Detected naming conventions]
- [Detected patterns to follow]
## Testing
- Run tests: `[detected test command]`
- Test pattern: [detected test file convention]
- Coverage: [if configured, the coverage command]
## Build & Run
- Dev: `[detected dev command]`
- Build: `[detected build command]`
- Lint: `[detected lint command]`
## Project Structure
[Key directory → purpose map]
## Conventions
- [Commit style if detectable]
- [PR workflow if detectable]
- [Error handling patterns]
src/ doesn't need an explanationUser: "Onboard me to this codebase"
Action: Run full 4-phase workflow → produce Onboarding Guide + Starter CLAUDE.md
Output: Onboarding Guide printed directly to the conversation, plus a CLAUDE.md written to the project root
User: "Generate a CLAUDE.md for this project"
Action: Run Phases 1-3, skip Onboarding Guide, produce only CLAUDE.md
Output: Project-specific CLAUDE.md with detected conventions
User: "Update the CLAUDE.md with current project conventions"
Action: Read existing CLAUDE.md, run Phases 1-3, merge new findings
Output: Updated CLAUDE.md with additions clearly marked
まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
AIエージェントの不調を、指示・記憶・ツール実行・画面表示など12の層から調べるスキル。コードやログを根拠に原因を整理し、重要度順の指摘と修正案をまとめます。
実際の開発課題で複数のコーディングエージェントを比較するスキル。成功率、取得可能なAPI費用、所要時間、繰り返し実行の安定性を測り、選定や更新後の評価に使えます。
AIエージェントが使うツールの種類や入出力、エラーからの復帰手順を設計・見直します。文脈の情報量も整理し、作業完了率や再試行回数で改善を評価します。
AIエージェントの失敗や同じ操作の繰り返しを記録し、原因の切り分け、小さな復旧操作、結果の報告まで進める手順を示して、根拠のある再試行につなげるスキル。
AIエージェントが失敗や同じ操作を繰り返す原因を、エラーと実行状況から整理します。小さな復旧操作を試し、結果と根拠を引き継げる報告にまとめるスキルです。