# Census > コードに存在するが DR の無い設計判断を発掘し、impact と reversibility でランク付けした DR 化候補リストを生成する。既存 DR とコードの drift スキャンを担う adrift と組む。 - Skill: `thkt/census-2` (Agent Skill, multi-file: 5 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add thkt/census-2` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/thkt/census-2/raw - Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS) - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - Author: thkt (https://skillmd.com/u/thkt) - Updated: 2026-09-22 - Page: https://skillmd.com/skills/thkt/census-2 --- # /census - DR ギャップ監査 ## 入力 `$ARGUMENTS` は監査スコープを表す任意のパス。何を集めるかは Phase 1 の表が定める。スコープを限定したときは、レポート Summary の Scope 行に対象を記録する。 ## 判定基準 判定基準はすべて ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/decision-criteria.md にある。impact/reversibility、incomplete-contract の定義、DR 化価値の経験則、challenge 観点がそこに入る。 ## Phase 1: 収集 source は ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/list-source-files.ts を実行して列挙する。doc は ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/detection-targets.md のファイルパターンでスキャンする。source が目安の 20 件を超えるときは、Phase 2 の reviewer を並列起動する前に AskUserQuestion で絞り込みを確認する。選択肢はサブディレクトリ、上位 N 件、特定モジュールなど。どちらの系統もどこを見るかは下表が定める。 | $ARGUMENTS | source | doc | | ------------ | ----------------- | ------------------------- | | なし | リポジトリルート | トップ階層と `docs/` 配下 | | ディレクトリ | そのパス | その subtree | | ファイル | そのファイル 1 件 | 集めない | ## Phase 2: 発掘 検出事項は ${CLAUDE_SKILL_DIR}/templates/report-template.md の表の列で記録する。source 由来は Source File Decisions、doc 由来は Prose Document Decisions。根拠はコメント、命名、module-doc、commit のいずれかで、commit 由来は `commit ` と書く。 ### Step 1: source から コード内部と git 履歴の 2 系統から集める。git 履歴は `/census` 自身が `git log --follow --format='%h %s' -- ` を 1 回実行し、決定動詞を含む commit を抽出する。決定動詞の一覧は ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/detection-targets.md にある。コード内部は各ソースファイルの言語に合う reviewer subagent を Agent で起動し、次に答えさせる。 - なぜこのファイルはこの粒度・形になっているか - コードから読み取れない不変条件や契約を担っているか - 根拠を記録したコメントや module-doc があるか - コメントが現状だけを述べ、将来の貢献者向けのルールを欠く `incomplete-contract` パターンに該当しないか ### Step 2: doc から 検出された各ドキュメントについて、決定動詞を含む文を検索し、各一致を候補化する。 ## Phase 3: DR 照合 Phase 2 の全候補を既存 DR と相互参照する。覆われた候補は除外し、除外件数を Summary に "DR-covered (excluded)" として記録する。照合するのは DR ディレクトリがあるときで、無ければ全候補がそのまま Phase 4 へ進む。 ## Phase 4: 判定 ### Step 1: タグ付けと初期ランク付け 各候補に impact と reversibility を付与する。昇格させるかは下表を上から順に判定し、最初に該当した扱いを採る。 | 条件 | 扱い | | -------------------------------------------------- | ---------------------------------- | | `incomplete-contract=Yes` | 昇格する。`documented?` は問わない | | `(impact = H) AND (reversibility = low OR medium)` | 昇格する | | それ以外 | 記録するが昇格しない | ### Step 2: Devil's Advocate Challenge 1. `critic-design` を Agent で起動し、初期の昇格候補リストと ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/decision-criteria.md を渡す 2. agent が返す verdict (confirmed/weakened/needs_revision) と weaknesses を受け取る。返す内容は agent 自身の定義が決める 3. weaknesses を候補ごとに突き合わせ、判定基準ファイルの keep/downgrade/drop 表で各候補を判定する 4. 判定を初期ランク付けと並べて記録する ## Phase 5: レポート出力 書き込み先は `docs/audit/` で、ファイル名は `date -u +%Y-%m-%d-%H%M%S` の出力に `-dr-gaps.md` を付ける。UTC にするのは、同日に再実行しても名前が衝突しないため。 1. ${CLAUDE_SKILL_DIR}/templates/report-template.md に従い、プレースホルダーを検出事項から置換して書く 2. DR Promotion Candidates 表の直前に、全候補を集計した 1 行 `keep N / downgrade N / drop N` を置く 3. 候補数と DR 化候補数をコンソールに出力する ## 引き継ぎ - `keep` は `/dr` で起票するか `/issue` で単一の追跡 issue にまとめる - `downgrade` はコメント強化タスクとしてリストする - `drop` はレポートに記録するのみで後続にしない - 既存 DR の drift スキャンは `/adrift` が担う。DR があるリポジトリでは先に実行し、drift で拾えないギャップをこの skill で発掘する - 実コード修正と README 更新は範囲外 ## 完了条件 以下をすべて満たしたときのみ終了する。満たせない項目は理由をレポートに記録する。 | 項目 | 条件 | | -------------- | ---------------------------------------------------- | | レポート | `docs/audit/--dr-gaps.md` が存在 | | ソースファイル | レビューした各ファイルを記載 | | ドキュメント | スキャンした各ドキュメントに抽出セクション | | 根拠 | 各検出事項に Evidence が入る | | タグ | 各候補に impact と reversibility が付与 | | DR 化候補 | 末尾に一行の根拠付きでリスト |