task-analyzer

Solid

タスクの意図、変更リスク、実行規模を分類し、プロジェクトのスキルインデックスからスキルを選択。作業開始、タスクの振り分け、スコープ見積もり、スキル選択時に使用。

AI & Automation 225 stars 24 forks Updated 1 weeks ago MIT

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Stars 20%
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Recency 20%
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Frontmatter 20%
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Documentation 15%
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Issue Health 10%
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Description 5%
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Skill Content

# タスクアナライザー メタ認知的タスク分析とスキル選択ガイダンスを提供。 ## スキルインデックス 利用可能なスキルのメタデータは **[skills-index.yaml](references/skills-index.yaml)** を参照。 ## タスク分析プロセス ### 1. タスク本質の理解 表面的な作業を超えた根本目的を特定: | 表面的な作業 | 根本目的 | |-------------|---------| | 「このバグを直して」 | 問題解決、根本原因分析 | | 「この機能を実装して」 | 機能追加、価値提供 | | 「このコードをリファクタリングして」 | 品質改善、保守性向上 | | 「このファイルを更新して」 | 変更管理、一貫性確保 | **キーとなる質問:** - 本当に解決しようとしている問題は何か? - 期待される成果は何か? - 表面的にアプローチした場合、何が問題になり得るか? ### 2. 構造スケールの見積もり 意図された成果と責務境界から判断負荷を分類する。ファイル数は補助的なエビデンスにとどまる。 | スケール | 判断負荷 | |---------|---------| | 小規模 | まとまった成果が1つで、1つの責務境界の中にリポジトリが支持する明白な実装が1つあり、未解決の持続的な選択がない | | 中規模 | まとまった成果が1つで、境界をまたいだ調整を伴うか、持続的になりうる選択を含む | | 大規模 | 独立して価値を持つ成果が複数あり、それぞれ別個の設計判断を要する | レイヤーをまたぐ実装であっても、まとまった成果1つに資する場合は中規模のままでよい。documentation-criteria のADR両フィルタを通過する決定ポイントがある場合、スケールは最低でも中規模に引き上げられる。成果と境界の分類を成立させたエビデンスを`scaleRationale`に記録する。 **規模がスキル優先度に影響:** - 大規模 → プロセス/ドキュメントスキルがより重要 - 小規模 → 実装スキルに集中 ### 3. タスクタイプの特定 | タイプ | 特徴 | キースキル | |--------|------|-----------| | implementation | 新規コードまたはユーザーに見える振る舞い | coding-standards, typescript-testing | | fix | 不具合またはリグレッションの解消 | coding-standards, typescript-testing | | refactoring | 振る舞いを保った構造改善 | coding-standards, implementation-approach | | design | アーキテクチャまたは契約の判断 | documentation-criteria, implementation-approach | | quality | テスト、レビュー、検証 | typescript-testing, integration-e2e-testing | | documentation | PRD、ADR、Design Doc、UI Spec、計画書、指示文 | documentation-criteria | | investigation | 実装を伴わない根拠収集 | project-contextとindexから選んだドメインスキ...

Details

Author
shinpr
Repository
shinpr/ai-coding-project-boilerplate
Created
1 years ago
Last Updated
1 weeks ago
Language
JavaScript
License
MIT

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