Extract Glossary

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指定されたコードベースから、人間のオンボーディング資料兼 AI の再確認防止用ナレッジを作るためのスキル。 成果物は「用語辞書」「リポジトリ実装マップ」「技術構成」「小さな Mermaid 図」に分ける。

目的

• 新規参加者が、業界用語・組織内用語・実装固有名を短時間で読めるようにする。
• AI エージェントが同じ用語や構成を毎回聞き返さず、既存資料を参照して作業できるようにする。
• コードベースの説明を、推測ではなく README/docs/schema/IaC/code 上の根拠に結びつける。

入力として受け取るもの

以下のどれでもよい。

• ローカル checkout のパス: ../repo, ~/ghq/github.com/org/repo
• GitHub URL: https://github.com/org/repo
• 複数リポジトリのリスト
• GitHub organization 名と絞り込み条件
• 出力先: 既存 repo の docs、.claude/skills/<domain>-glossary/、任意の Markdown ファイル群

入力が曖昧な場合は、まず候補 repo と出力先を確認する。ただしローカルや GitHub から合理的に特定できる場合は探索を始める。

成果物の標準構成

スキルとして作る場合は以下を基本にする。

<domain>-glossary/
├── SKILL.md
├── references/
│   ├── glossary.md
│   ├── repository-map.md
│   └── architecture.md
└── assets/
    └── architecture-diagrams.md

通常の docs として作る場合も、同じ分割を保つ。

調査手順

1. スコープを確定する

1. 対象 repo/org と対象 branch/commit を確認する。
2. local checkout がある場合は git remote -v と git rev-parse HEAD を確認する。
3. GitHub 上の repo を見る場合は default branch と URL を確認する。
4. 成果物には、機械固有のローカルパスではなく GitHub URL を載せる。

ローカルパスを使って調査してもよいが、最終成果物では以下のように変換する。

/Users/me/ghq/github.com/org/repo/docs/foo.md
-> https://github.com/org/repo/blob/<branch-or-sha>/docs/foo.md

2. コーパスを作る

優先して読むもの:

• README.md, CLAUDE.md, AGENTS.md, docs/, adr/, design/, architecture/
• openapi.yaml, GraphQL schema, Protocol Buffers, SQL schema, migration, DB docs
• Terraform, Packer, CDK, SAM, Helm, Kubernetes, GitHub Actions, deploy docs
• package manifests: package.json, go.mod, Cargo.toml, composer.json, pyproject.toml, etc.
• entrypoints and routing: main.*, routes.*, controller/resolver/handler files

避けるもの:

• node_modules, vendor, generated code, build artifacts, minified files, lockfile details
• 大量ログや fixture を主情報源にすること
• 名前だけから断定すること

探索にはまず rg --files と rg を使う。

3. 用語候補を抽出する

用語は必ず分類する。

各用語には以下を持たせる。

• 用語
• 意味
• 分類
• 主な実装・参照 repo
• 根拠 URL
• 注意点または混同しやすい語
• 確度: confirmed / inferred / needs-check

inferred は名前・配置からの推定。断定文にしない。

4. リポジトリ実装マップを作る

repo ごとに以下をまとめる。

• 何を実装しているか
• 主要 component / directory
• 技術スタック
• 入口になる README/docs/source files
• 他 repo との通信・データ依存
• DB/schema/API/protocol の境界
• 調査時に最初に見るべきファイル

複数 repo の関係は、まず粗い repo-level の対応表を作り、次に重要 repo だけ component-level に分解する。

5. 技術構成・インフラ構成をまとめる

最低限、以下の観点を分けて書く。

• runtime request flow
• config / master data flow
• batch / ETL / report flow
• auth / identity / user data flow
• DB / search / cache / object storage
• cloud resources and IaC ownership
• deploy / rollback / observability
• local development prerequisites

クラウド構成は「どのサービスを使っているか」と「どの repo が管理しているか」を分ける。

Mermaid 図の作り方

巨大な一枚図にしない。1 図 1 トピックにする。

推奨する小図:

図の制約:

• 1 図あたり 10 ノード前後、15 edge 前後を目安にする。
• Mermaid の subgraph を深くしすぎない。重なりや長い交差線が出たら分割する。
• edge label は短くする。説明は本文に逃がす。
• protocol/schema の詳細図は、ユーザーが明示的に求めた場合だけ作る。
• 生成物、schema、runtime 通信を同じ図に混ぜない。
• レンダリング結果が読みにくいなら、図を増やして分割する。

出典・URL ルール

• 成果物にはローカル絶対パスや ../repo を載せない。
• 参照元は GitHub URL、公式 docs URL、またはユーザーが指定した永続 URL にする。
• local checkout で調査した場合も、remote URL と branch/commit から GitHub URL に変換する。
• private repo で URL が読めない可能性がある場合でも、読者が権限を持てば辿れる URL を載せる。
• 不確かな場合は needs-check とし、根拠の弱さを明示する。

品質チェック

提出前に以下を確認する。

# ローカルパス漏れ
rg -n -F '../' <output-dir>
rg -n '/Users/|/home/' <output-dir>

# Markdown の基本チェック
git diff --check

# Mermaid block 数と fence 対応
rg -n '(^```mermaid|^```$|^flowchart|^sequenceDiagram)' <diagram-file>

# mmdc があればレンダリング確認
command -v mmdc && mmdc -i <diagram-file> -o /tmp/diagrams.svg

mmdc がない場合は、その旨を最終報告に書く。

回答時の注意

• 「現時点の repo 上では」と「推定」を分ける。
• 業界用語と組織内用語を混ぜない。
• 成果物の用途が onboarding なら、読む順番と調査入口を必ず入れる。
• AI 用 skill にする場合、SKILL.md は薄く保ち、詳細は references/ に逃がす。
• ユーザーが commit/push/PR を求めた場合だけ git publish flow に進む。