From nike-skills
design Skill が作成した要件定義・基本設計・詳細設計に基づいてコードを実装する。`docs/design/<feature>/` を読み、設計通りにファイル作成・コード追加・既存コード変更を行い、進捗を implementation-log.md に記録する。ユーザーが「<機能名>を実装して」「設計に沿って実装」と依頼した場合に使用。決定的処理 (要件パース・プロジェクト検出・チェック実行) は nike CLI に委譲する。
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/nike-skills:implementThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
`docs/design/<feature-slug>/` に保存された設計ドキュメントを読み込み、設計に沿って実装を行う。実装の意図と差分を `implementation-log.md` に記録し、後続の `verify` Skill が検証できる状態にする。
docs/design/<feature-slug>/ に保存された設計ドキュメントを読み込み、設計に沿って実装を行う。実装の意図と差分を implementation-log.md に記録し、後続の verify Skill が検証できる状態にする。
CLI のパスはプラグイン環境で ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/nike.py、ローカルで scripts/nike.py。
| やりたいこと | コマンド | 効果 |
|---|---|---|
| feature の状況確認 | python3 <nike.py> status [<slug>] | どのフェーズまで進んでいるか JSON で取得 |
| 要件を構造化抽出 | python3 <nike.py> parse-requirements <slug> | FR/AC 一覧を JSON で取得(タスク計画の元データ) |
| implementation-log を seed | python3 <nike.py> impl-init <slug> | FR からタスクリストを自動生成した雛形を作成 |
| プロジェクトのコマンド検出 | python3 <nike.py> detect | lint/typecheck/test/build コマンドを推定 |
| チェック実行 | python3 <nike.py> checks [--lint --typecheck --test --build] | 指定 (or 全て) を実行し JSON で結果集約 |
これらを使えば「設計を読む」「コマンドを推測する」のための AI 往復を減らせる。
python3 <nike.py> status <slug>
レスポンスから以下を判断:
phases.design == "complete" → そのまま実装フェーズへphases.design == "partial" → 設計が不完全。下記「前提不足時の対応」へphases.implementation == "exists" → 中断/再開シナリオ。implementation-log.md を Read して再開地点把握前提ドキュメント不足時の対応:
| 状態 | 推奨アクション |
|---|---|
docs/design/<feature>/ 自体が無い | design Skill を先に実行することを提案。小規模変更ならユーザー合意のうえ簡易メモのみで進めてよいか確認 |
| requirements.md のみ存在 | 受け入れ基準を実装計画に直接落とし込んでよいか確認 |
| detailed-design.md のみ欠落 | basic-design.md から実装ステップを推測してよいか確認 |
ユーザーが「設計をスキップして進めてよい」と明言した場合は、implementation-log.md の冒頭に 「設計ドキュメントなしで実装した範囲」 セクションを設け、実装した機能・受け入れ条件・既知の制約を記録する。
python3 <nike.py> parse-requirements <slug>
これで FR/AC が JSON で得られる。あわせて basic-design.md と detailed-design.md を Read。
python3 <nike.py> impl-init <slug>
これで implementation-log.md が FR をタスクリスト形式で seed された状態で作成される。
タスク管理は TaskCreate ツールで実施。CLI が seed したタスクを起点に、依存関係や粒度に応じて分解する。
実装前に以下を確認:
python3 <nike.py> detect
これで言語・パッケージマネージャ・lint/test/build コマンドが取得できる。さらに既存の類似機能の実装パターン、命名規則、抽象化レベルを Read で確認する。
設計が既存コードと矛盾する場合は実装を止め、ユーザーに報告する。
タスクを 1 つずつ完了させる。各タスクで:
implementation-log.md の「変更ファイル」「実装タスク状況」を Edit で更新やってはいけないこと:
python3 <nike.py> checks
検出された全チェック (lint / typecheck / test / build) が走り、結果が JSON で返る。checks_failed > 0 なら原因を確認して修正。
UI を含む変更なら、可能ならローカル起動して目視確認する(detect の commands.dev を参照)。
実装完了後(または中断時)、以下を Edit で記入:
「検証用メモ」は verify Skill が直接参照する。手抜きせず実コマンドを書くこと。
Guides creation, editing, and verification of skills for AI coding agents using test-driven development with subagent scenarios. Use when authoring or debugging skills.
npx claudepluginhub n-i-ke/nike-skills --plugin nike-skills