From yodogawa
プロジェクトの要件を対話形式で収集し、システム概要・機能要件・非機能要件・ユーザーストーリーのドキュメントを生成する。新規プロジェクト開始時、または要件が未整備の場合に使用。
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/yodogawa:a-002-initialize-projectThis skill is limited to the following tools:
The summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
- プロジェクトの目的・背景・機能要件を詳細にヒアリングし、具体的で実装可能なドキュメントを作成する。
docs/project/01-requirements/ ディレクトリが存在すること(なければ先に /a-001-setup-doc-structure を実行)docs/ に書き込み権限があることls -la docs/project/01-requirements/ 2>/dev/null || echo "ディレクトリが存在しません"
存在しない場合: 「docs/project/01-requirements/ がありません。先に /a-001-setup-doc-structure を実行してください。」
要件定義に必要な 5 ファイルのテンプレートを docs/project/01-requirements/ に一括コピーする。既存ファイルはスキップされる(冪等)。
SCRIPT_DIR=$(for d in .claude .agents; do [ -d "$d" ] && echo "$d" && break; done)
bash "$SCRIPT_DIR/scripts/init-project-docs.sh" requirements
コピーされるファイル:
01-system-overview.md02-features-implemented.md03-features-planned.md04-non-functional-requirements.md05-user-stories.md規模確認:
ls -F
ファイルがほとんど無い/ソースコードが無い場合はスキップし、ユーザーへ通知。
詳細調査(コードがある場合):
cat package.json 2>/dev/null
cat README.md 2>/dev/null
find src app lib -maxdepth 2 2>/dev/null
結果から以下を推測・提示: システム概要(目的・技術スタック)、実装済み機能(ファイル構造からの推測)、想定ユーザー像。
01-system-overview.md を開き、「背景」「目的」をヒアリングして記入する。質問例は reference/hearing-questions.md を参照。
02-features-implemented.md に、コードベース調査で検出したディレクトリ/ファイル名から機能を提案し、ヒアリング結果をテーブルに記入する(Category 1/2、機能名、説明、機能 ID)。
コード調査コマンドとヒアリング項目は reference/hearing-questions.md を参照。
03-features-planned.md に、システム概要と実装済み機能のギャップを分析して未実装機能を提案し、ヒアリング結果をテーブルに記入する(機能 ID・優先度は未確定のまま)。
04-non-functional-requirements.md に、詳細定義が必要か確認の上、パフォーマンス/セキュリティ/可用性/スケーラビリティ/ユーザビリティ・保守性の観点で定量的な目標をヒアリングして記入する。不要なら標準ベースライン(examples/nfr-baseline.md)で仮置きする。
05-user-stories.md に、作成済みドキュメントから主要ユーザージャーニーを抽出してストーリー案を提示し、ヒアリング結果をテーブルに記入する(優先度・受け入れ基準含む)。
ストーリーテンプレート: 「[役割]として、[〇〇機能]を使いたい、なぜなら[価値]だから」
詳細は reference/structure-check.md を参照。
docs/project/01-requirements/ に 5 つの要件定義ドキュメントが作成されているnpx claudepluginhub tkysi-mi/yodogawa --plugin yodogawaGuides creation, editing, and verification of skills for AI coding agents using test-driven development with subagent scenarios. Use when authoring or debugging skills.