LLM Portability Review

Purpose

「Claude では動くが他のLLMでは意図と異なる出力が出る」を防ぐ。 LLMが変わっても出力の品質・構造・安全性が維持されるように、プロンプト・スキル・ドキュメントの移植耐性を評価する。

Use When

• 新しいスキル定義（SKILL.md）を作成・更新した後
• プロンプトを別のLLMに移植する前
• AI向けコンテキストドキュメント（CLAUDE.md / CONTEXT.md）を整備する場合
• Codex CLI や他のAIエージェントに引き継ぐ仕様を設計する場合

Inputs

以下を準備すること。不足している場合は推測せず、不足を明示する。

• 評価対象: レビューするドキュメント・スキル定義・プロンプトの内容またはパス
• 移植先LLM: どのLLMへの移植を想定するか（GPT-4o / Gemini / Codex / 汎用）
• 移植先での用途: そのLLMで何をさせるか（コードレビュー / ドキュメント生成 / Q&A 等）
• 許容できる挙動差異: どの程度の出力の違いが許容されるか

Output Contract

以下の順で出力すること。順序を変えない。

1. 論点: この評価対象の移植耐性を左右する核心的な問題
2. 根拠: その論点をそう判断した理由
3. 移植耐性評価: 評価項目ごとのチェック結果
4. 含意: 移植耐性の低さが引き起こすリスク（誤出力 / 安全性の低下 / 構造崩れ）
5. 改善案: 移植耐性を高める最小限の修正案
6. 代替案: 移植先LLMに特化した別バージョンの設計案
7. 判断材料: 「このまま移植可能 / 修正が必要 / LLM別バージョンを作成する」を選ぶための情報

移植耐性評価 フォーマット

Review Lens

• 目的妥当性: 評価基準が移植先LLMの特性に対して適切か
• 範囲の過不足: Claude 特有の挙動に依存している箇所が見落とされていないか
• 中長期リスク: LLMモデルのアップデートによって挙動が変わるリスクはないか
• LAB全体との整合性: Codex CLI / 他エージェントとの連携を考慮した評価か
• 非エンジニア理解可能性: 移植耐性の問題を非技術者に説明できるか
• 他LLM移植耐性: このスキル自体が自己矛盾なく他LLMで使用できるか

Instructions

1. 評価対象を一読し「Claude の文脈・スタイル・機能に依存している箇所」を列挙する
2. 各評価項目を OK / 注意 / NG で評価する
3. NG・注意の項目に対して具体的な問題文・該当箇所を記録する
4. 改善案は「言い換え・明示化・定義追加」の方向で提示する（削除は最終手段）
5. 移植先LLMが特定の場合は、そのLLMの既知の挙動差異を考慮する
6. 「このまま Claude だけで使う」判断も有効な選択肢として提示する
7. 最終判断は人間に委ねる

Guardrails

• Claude の挙動を「正解」として他LLMを評価しない（差異であって優劣ではない）
• 移植耐性を高めるために指示の具体性を犠牲にしない
• 「他LLMでも動くはず」で未検証の移植を推奨しない
• 移植先LLMの制約・料金・利用規約の違いを無視した改善案を提示しない
• このスキル自体の評価結果を「完全移植可能」と断言しない

LAB Cross-Check

状態は OK / 注意 / NG / 対象外 で記入すること。

Handoff Notes

• 要件: 移植耐性評価結果（チェック項目の状態と問題箇所）
• 成功条件: 移植先LLMで意図した構造・品質の出力が得られる
• 失敗条件: 移植先LLMで出力構造が崩れる / 安全性が低下する
• 実行範囲: 評価・改善案提示のみ（プロンプト・スキルの直接編集は行わない）
• 影響範囲: 移植先LLMで実行されるすべてのタスク
• ロールバック方針: 移植後に問題が発生した場合は Claude 版に戻して差異を分析する
• コスト比較: 移植耐性評価コスト vs 移植後の誤出力によるデバッグコスト

Further Reading

• onboarding-readability skill — 他LLMが読んで理解できるか（可読性の観点）
• reusable-doc-structure skill — 移植耐性のある構造設計
• docs/DECISIONS.md — LLM選定・切り替えに関する設計決定記録（ADR）
• docs/CONTEXT.md — Codex CLI との連携仕様