# AI Led Onboarding

> 生成AIが人間に対して行う作業開始時オンボーディング。AIが"説明係"ではなく"進行役"として、探索→仮説→検証→要約→未確定の明示を回し、人間が最小スキーマ（因果・境界・不変条件・壊れ方・観測）を短時間で再構築できる状態に導く。 トリガー条件: - 新しいタスクやコード変更に着手する前（「この機能を修正して」「このバグを直して」） - 未知のコードベースを理解する必要がある時 - 「オンボーディングして」「作業開始の準備をして」「コードを理解したい」 - 複雑なタスクを始める前の文脈理解が必要な時 - 「作戦ブリーフを作成して」「安全に始められるようにして」

- Skill: `majiayu000/ai-led-onboarding` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds add majiayu000/ai-led-onboarding`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/majiayu000/ai-led-onboarding/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: majiayu000 (https://skillmd.com/u/majiayu000)
- Updated: 2026-09-09
- Page: https://skillmd.com/skills/majiayu000/ai-led-onboarding

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# AI-Led Onboarding

作業開始時に人間が「全部を知る」のではなく、**意思決定が破綻しないだけの最小スキーマ**を短時間で再構築できる状態に導く。

## 合格条件（Onboarding Done）

オンボーディングが完了した状態とは、人間が以下6点を自力で説明できる（または根拠リンク付きでAIが提示し、人間が納得できる）状態:

| # | 項目 | 内容 |
|---|------|------|
| 1 | 目的 | この作業で何を成立させたいか（何が"成功"か） |
| 2 | 境界 | どこを触り、どこは触らないか（責務と依存の境界） |
| 3 | 不変条件 | 壊してはいけない条件（最大3つに圧縮） |
| 4 | 壊れ方仮説 | 起きやすい/致命的/気づきにくい の3種 |
| 5 | 観測・検証 | 壊れたらどこで検知し、着手前に何を確かめるか |
| 6 | 未確定リスト | まだ分かっていないことと、その解消手段 |

この6点が揃うとスキーマが立つ。大量のドキュメントを読んでも6点が揃っていなければ理解は成立していない。

## ワークフロー

```
1. 契約確立 → 2. 意図抽出 → 3. 入口発見 → 4. 境界マップ → 5. 不変条件 → 6. 壊れ方仮説 → 7. 検証計画 → 8. 理解確認 → 9. ブリーフ生成
```

### Step 1: オンボーディング契約の確立

オンボーディングを"雑談"ではなく"検査工程"として成立させる。

**AIがやること**:
- 合格条件（上記6点）を宣言し、タイムボックス（10〜15分）を固定
- 「根拠がない断言をしない」「不確実性は明示する」を先に約束

**人間から受け取る最小入力**:
- タスクの目的（1〜2文）
- 触る予定の入口（ファイル/クラス/関数名が1つでも）
- 参照してほしいドキュメント（あればリンク/ID）

### Step 2: タスク意図の抽出

コード理解に入る前に「何のために触るのか」を固定。

**AIがやること**:
- 目的・成功条件・制約（期限、互換性、性能、セキュリティ）を短問で引き出す
- "要求"と"解決策"を分離して書き直す

**出力**:
- 目的（1文）
- 成功条件（最大3項目、可能なら数値）
- 制約（最大5項目）

### Step 3: ソース・オブ・トゥルース選別

参照優先度を決め、誤誘導を避ける。

**AIがやること**:
- 参照優先度を明文化（例：仕様・設計→コード→テスト→運用ログ）
- ドキュメントの更新日・対象バージョンを確認し「古い可能性」を明示
- "意図（should）"と"現状（is）"を分けて記述

**出力**:
- 正本候補のリスト（最大3）と各信頼度
- ドリフト（ズレ）の疑い点

### Step 4: 入口発見

**AIがやること**:
- 変更対象に近い"起点"を特定（エントリポイント、UseCase、Controller等）
- 「読む順番」を提示（最大5ステップ）

### Step 5: 境界マップ作成

**AIがやること**:
- 対象モジュールの責務・依存先・外部I/F・副作用を列挙
- "触るべき境界"と"触らない境界"を区別

**出力**:
```yaml
boundary_map:
  in: 何が入力か
  out: 何が出力か（副作用含む）
  depends: 依存（DB/外部API/他モジュール）
  owns: 自分が保証すること
```

### Step 6: 不変条件の抽出

**AIがやること**:
- ドキュメント/テスト/コードから不変条件を候補として抽出
- 今回の作業に関係が深いものを**3つまで**に圧縮
- 各不変条件に「破ったときの症状」を添える

### Step 7: 壊れ方仮説生成

**AIがやること**:
壊れ方を3種類に分類して提示:
1. **起きやすい**: 頻繁に発生しうる失敗パターン
2. **致命的**: 発生すると重大な影響がある失敗
3. **気づきにくい**: 検出が遅れやすい失敗

各壊れ方に「検知手段（テスト/ログ/メトリクス）」を1つ以上添える。

### Step 8: 着手前の最小検証計画

**AIがやること**:
- 15〜30分以内でできる検証を設計
  - 既存テストの実行範囲
  - 代表入力での挙動確認
  - 主要ログの確認
- "何が起きたら仮説を捨てるか"を明文化（反証条件）

### Step 9: 人間の理解確認（問い返しテスト）

**AIがやること**:
- 人間に対して、合格条件に対応する短問を投げる
- 人間が詰まった箇所を"未知リスト"へ移し、検証計画に接続

### Step 10: 作戦ブリーフ生成

合格条件の6点を1〜2画面にまとめる。詳細は [references/briefing-template.md](references/briefing-template.md) を参照。

## ガードレール（絶対禁止事項）

1. **根拠なしの断言をしない**: 断言するならコード・テスト・ドキュメントの参照を必須に
2. **不確実性を隠さない**: 分からないことは未知リストへ送る
3. **長文で安心させない**: 長文は注意を散らす。簡潔に
4. **"正しい設計"を押し付けない**: まず境界・不変条件・壊れ方を確定し、設計提案は後段に
5. **ドキュメント＝真実を前提にしない**: DocDDでもドリフトは起こりうる。検証計画が必須

詳細は [references/guardrails.md](references/guardrails.md) を参照。

## スキル詳細

各ステップの詳細な実行方法と品質チェックは [references/skills-catalog.md](references/skills-catalog.md) を参照。

## 使用例

```
User: src/auth/login.ts のバグを修正したい

Claude:
オンボーディングを開始します。

## オンボーディング契約
- 目標: 作業開始に必要な最小スキーマ（目的・境界・不変条件・壊れ方・観測・未確定）を10〜15分で構築
- 約束: 根拠のない断言はしません。不確実な点は明示します

## 確認させてください
1. このバグの具体的な症状は？（何が期待と異なるか）
2. 修正後の成功条件は？（どうなれば完了か）
3. 参照すべきドキュメントやIssueはありますか？

[回答を受けて、Step 2以降を進行...]
```