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nakamori-naoya

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BDDでドメイン理解とRDBデータモデリングを探索・反証・資料化するClaude Code/Codexプラグイン

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Indexed Skills (12)

AI & Automation Listed

design-data-model

業務イベント、事前状態、判断、結果、次状態を含む永続化シナリオから、時間を越えて残すべき状態・約束・権利・義務・判断根拠を見出し、BDDシナリオを含む論理データモデルを作る。手法は事実の記録中心・正規化中心・分析中心などから選べ、利用者のファイルも指せる。記録の形と業務シナリオを双方向で突き合わせ、永続化の必要を説明できない要素を残さない。「論理データモデリングして」「何を記録すべきか整理して」「このモデルに要らないものが無いか見て」と言われたときに使う。

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AI & Automation Listed

map-user-journey

1人の主たるユーザーが1つの目的を達成するまでについて、何がJourneyで何がJourneyでないかを判定し、開始、観測可能な完了、複数の意味ある場面、状態の受け渡しをJourney mapにする。「これはUser Journeyか」「目的達成までを場面でつないで」「ユースケースやドメインとの境界を分けて」と言われたときに使う。BDD、UIフロー、業務ルール、データモデル、テスト仕様は作らない。

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Testing & QA Listed

write-bdd

利用者の発言、明示された資料、grillで確認した決定だけを根拠に、業務の言葉(役割、業務イベント、ユビキタス言語)でBDDをGiven / When / Then、失敗理由のNOTE、条件マトリクスの形に書き、既存理解を定式化してよい段階かとQA観点で反証する主張を見極め、grill / write-docの公開契約を呼ぶ規律。このpackageの公開入口がBDDを書くとき、また同梱skillが業務イベントや永続化シナリオを扱うときに、手順へ入る前に読んで全工程へ適用する。単独では成果物を作らない。

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AI & Automation Listed

discover-data-model

対応する業務知識から、現在状態・有効期間履歴・イベント列・派生の正本を選び、データの作成・更新・削除に関係する振る舞いを発見し、検査済みBDDとRDB論理データモデルを一つの資料にする。「データモデルのBDDを発見して」「業務知識から永続化を考えて」と言われたときに使う。

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AI & Automation Listed

discover-domain

コアドメインの業務知識と代表的な振る舞いを共通理解にし、BDDを含むdomain-ruleの正本を1本作る。業務イベント、事前状態、アクター、誰が行えるか、判断、次状態を整理する。「業務知識をBDD付きで整理して」「コアドメインを発見して」と言われたとき、実装やQA反証へ進む前に使う。

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AI & Automation Listed

discover-user-journey

資料の有無にかかわらず、1人の主たるユーザーが1つの目的を達成するまでを発見し、開始地点、完了条件、接続した場面のBDDを新しい正本として1本作る。「ユーザーJourneyをBDDで発見して」「目的達成までの未知の振る舞いを探索して」と言われたときに使う。指定した既存正本の反証と同じpathへの更新、ドメインルール、データモデル、テスト実行は扱わない。

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AI & Automation Listed

formulate-data-model

対応する業務知識を根拠に既存のBDD付きRDB論理設計をQA観点で深化させ、同じ資料へ更新する。その論理構造を変えず、指定されたRDB製品・バージョンのRead、型、index、分離レベル、配置へ写す。「データモデルを定式化して」「論理設計を深掘りして物理設計して」と言われたときに使う。

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AI & Automation Listed

formulate-domain

コアドメインの既存domain-rule資料をQA観点で反証し、境界シナリオ、新しい業務理解、誰が行えるかの抜け、未決の問いを同じ資料へ戻して深化させる。「BDDを定式化して」「境界値も含めてドメイン資料を深掘りして」と言われたときに使う。新規資料は作らない。

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AI & Automation Listed

formulate-user-journey

既存のユーザー目的達成BDDを、目的、両端、場面接続、分岐、中断再開、役割移譲、完了の観測可能性から反証し、確認済みの理解と未決を同じ正本へ戻す。「このUser Journey BDDを深掘りして」「目的達成シナリオの抜けを検査して」と言われたときに使う。新規正本、ユースケース、ドメインルール、データモデル、テスト仕様は作らない。

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AI & Automation Listed

revise-data-models

対応する業務知識を正本として複数の既存RDB論理設計を横断し、正本選択、リソース系/イベント系、業務イベント/技術イベント、時刻とライフサイクルを一貫させて同じpathへ改訂する。「複数のデータモデルを業務知識から揃えて」「イミュータブル設計を横断監査して」と言われたときに使う。

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AI & Automation Listed

explore-events

業務で起きる事実(業務イベント)を時系列に洗い出し、引き金・担い手・前提・業務上の結果・確からしさを1件ずつ整理する。要約も設計もせず、洗い出せた範囲と未確認の残りを返す。「業務の流れを洗い出して」「何が起きるのか整理して」「イベントを洗い出して」と言われたとき、業務知識を文章にする前に使う。

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AI & Automation Listed

write-persistence-scenarios

既存の業務シナリオと業務イベントから、データの作成・更新・削除に関係する断面を選び、アクター、事前状態、業務イベント、判断、残す事実、次状態、履歴、保持理由を永続化シナリオとして書く。3操作を検討済みで、未確認事項のないシナリオをデータモデリングへ渡す。「永続化シナリオを作って」「データモデリングの前提を整理して」と言われたときに使う。

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