geekfujiwara/codeappsdevelopmentstandard/spec-builder
Claude Code and agent skill by geekfujiwara/codeappsdevelopmentstandard
- community
Checking that the SKILL.md file is still in the repository.
office ドキュメント・画像などの一次情報から、anthropics/skills(markdown 化)と agent-ocr(画像OCR)を使って /spec/output/docs に統合された要件定義書一式(仕様書)を作成する。
Install
npx vskill@latest install geekfujiwara/codeappsdevelopmentstandard/spec-builderSKILL.md
仕様書作成スキル(一次情報 → 要件定義書)
office ドキュメント(PDF / PowerPoint / Excel / Word など)は anthropics/skills で読み取り、 画像ファイル(PNG/JPG 等)は agent-ocr で OCR する。
フォルダ構造
最初の依頼を簡単にする
このスキルは 引数なしでも開始できる。
- 既定入力:
spec/input/ - 既定 staging 出力:
spec/output/staging/ - 既定 docs 出力:
spec/output/docs/ - 既定 checklist:
spec/.cache/conversion-checklist.json --input/--staging/--docs(互換:--output)/--checklistを指定した場合はそのパスを優先するspec/input/に変換対象が見つからない場合、scripts/convert_documents.pyはワークスペース・フォルダ全体をスキャンし、変換候補になりうるファイルがないか確認する。候補が見つかった場合は一覧を提示するので、spec/input/へ移動するか--inputで対象パスを指定する- 通常は元資料をその場所で読み、
--inputで指定する。クイックスタートの継続が承認された場合は、
下記の手順でルート直下の業務資料を spec/input/ へ整理する。その他の移動・削除は利用者の明示依頼が必要。
クイックスタートから呼ばれた場合
standard/references/quickstart.md の資料探索結果を引き継いで実行する。 .github に同梱された標準・サンプル、依存パッケージ、生成物、一時 clone、認証ファイルは業務資料ではない。 認証後の要望確認への継続回答を引き継ぎ、ルート直下の業務資料を spec/input/ へ移動・整理する。 エージェントが対象を選び、scripts/organize_input.py --workspace <workspace> --file "<document>" で計画し、 同じ引数に --apply を付けて実行する。複数ファイルは --file を繰り返す。 全件を事前検証し、同名ファイル・symlink・ルート外の指定・運用文書(README / AGENTS / LICENSE 等)を拒否する。 内容を照合してから元の場所のファイルを移し、失敗時は原本を保持してエラーを報告する。移動先・元の場所を記録する。 サブフォルダーの資料は元の場所を --input で参照してよい。原本の内容と承認済み仕様は保護する。 変換・統合後は architecture・テンプレート選定・開発環境へのフル構成デプロイ・実動作検証まで継続する。 業務資料から抽出した事実を推測で書き換えず、業界知識による補完は別の「仮説・推奨」として記録する。 資料なしなら空の変換結果で完了とせず、ワークスペース名から Step 0 で提案・選択された案を具体化し、 architecture の提案先行モードへ進む。白紙の業務ヒアリングは始めない。 既知事項や通常の実装判断で AskUserQuestion を繰り返さない。資料から分かることを自分で調べ、 本人の判断が不可欠な不足事項だけを確認する。
処理フロー
基本フロー
scripts/convert_documents.pyで input 配下を走査する
spec/input/に変換対象がなければ、ワークスペース・フォルダ全体をスキャンして変換候補ファイルの有無を確認し、見つかった場合は一覧を提示する
- 各ファイルの staging ファイルを
spec/output/staging/に作成する
- ファイル名は
元のファイル名.元の拡張子.MD(例:要件定義.docx.MD)
- 画像ファイルは
spec/.cache/pending_ocr.jsonに記録し、agent-ocr で後続処理する - 画像以外の文書は
spec/.cache/pending_skills.jsonに記録し、anthropics/skills で後続処理する spec/output/docs/に以下 5 つを作成する
index.md(ドキュメント一覧・開発利用フロー)business-requirements.mdfunctional-requirements.mddesign-requirements.mdtest-requirements.md
spec/.cache/conversion-checklist.jsonを更新する
- 新規ファイルはチェックリストへ追加
is_completed=falseまたは更新差分ありのファイルのみ再処理- 全件完了時は既存
spec/output/docs/を参照して開発を継続
staging → docs 統合フロー
staging の変換完了後、以下の手順で docs を更新する。
spec/.cache/conversion-checklist.jsonを読み、is_completed=falseのファイルがないか確認するis_completed=falseが残っていれば、対象の staging ファイルを読んで内容を補完する- 全 staging ファイルを横断し、各 docs の
要確認を実際の要件に書き換える:
business-requirements.md→ ステークホルダー・ユーザーストーリー・業務フローfunctional-requirements.md→ 機能一覧(MoSCoW)・データモデル・非機能要件design-requirements.md→ 全体構成・コンポーネント・リスク・実装タスク分解(★全体構成・コンポーネント選定は architecture スキル の判断を正として転記する)test-requirements.md→ テストシナリオ・受け入れ条件(functional の機能一覧 # と対応。条件本文の正は functional 側)
index.mdの処理状況テーブルも合わせて更新する- 推測で埋めず、情報不足は
要確認として残す
agent-ocr 更新方針
画像の出力先とファイル名は新構成に合わせる。
- 出力先:
spec/output/staging/ - ファイル名:
元のファイル名.元の拡張子.MD - OCR 抽出時は表を markdown table 化し、判読不能箇所は
[判読不可]と明記する
pending_ocr.json の staging_markdown_path を使って、対象ファイルを更新する。 pending_ocr.json の ocr_prompt_hint を agent-ocr の抽出指示として利用する。
anthropics/skills 更新方針
画像以外の文書は pending_skills.json を使って処理する。
source_pathの元ファイルを anthropics/skills で読み取りcontext_hintを参照してどの観点で内容を抽出するかを確認する- 抽出 markdown を
staging_markdown_pathに反映 - 処理済み後、
docsの 5 文書を更新
補足: anthropics/skills(Claude)は画像読解も可能だが、このスキルでは OCR の責務を agent-ocr に固定する。
spec/output/docs/ で整理する観点
index.md
- ドキュメント一覧(各 docs へのリンクと役割)
- 処理状況テーブル
- 開発利用フロー(番号付き手順)
business-requirements.md
- 概要(対象業務・プロジェクト背景・スコープ)
- ステークホルダー / ロール(ロール・担当業務・関心事の表)
- ユーザーストーリー(As a…I want…so that…形式)
- 業務フロー
- 未確定事項 / 要確認事項(項目・確認先・期限・ステータスの表)
- 要件変更履歴(変更理由を必ず併記)
functional-requirements.md
- 機能一覧(MoSCoW 優先度・受け入れ条件の表 — 受け入れ条件の正はここ)
- Dataverse テーブル候補(テーブル名・主な列・リレーション)
- UI 要件(Code Apps / Model-Driven Apps / Cowork プラグイン — 選定の確定は architecture スキル を優先)
- Power Automate の自動化要件
- Copilot Studio / AI Builder の利用余地(採用可否・v1/v2 判断は architecture スキルに従う)
- 外部連携
- 非機能要件(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 — test-requirements の非機能テストと区分を一致させる)
- 要件変更履歴(変更理由を必ず併記)
design-requirements.md
★ 全体構成・コンポーネント選定・構築フェーズは architecture スキル を正とする。本ドキュメントには architecture スキルの判断フロー・設計アウトプットテンプレートで確定した結果を転記する。
- Power Platform 全体構成案(architecture スキルのテンプレート準拠、Mermaid 構成図)
- コンポーネント設計(種別・役割・依存の表 — architecture スキルの「コンポーネント構成」表と整合させる)
- セキュリティ / 権限 / 監査(区分・内容・対応方針の表)
- 設計上のリスク(リスク・影響度・発生確率・対応方針の表)
- Phase 1 確認事項
- 実装タスク分解(タスク・依存・優先度・見積の表 — フェーズ順序は architecture スキルの「構築フェーズ」に沿う)
- 要件変更履歴(変更理由を必ず併記)
test-requirements.md
- テスト戦略(テスト方針・環境・自動化範囲)
- テストシナリオ(シナリオ名・前提条件・操作手順・期待結果・優先度の表)
- 受け入れ条件(functional-requirements の機能 # を参照し確認方法を定義 — 条件本文の正は functional 側、二重管理しない)
- 非機能テスト(区分・テスト内容・合格基準の表 — 区分は functional の非機能要件と一致させる)
- 要件変更履歴(変更理由を必ず併記)
実行例
参照
- 変換ガイド
- architecture スキル — 全体構成・コンポーネント選定の正(design-requirements / UI・AI 連携要件はこちらを優先して参照)
Security
- Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
- Model reviewPassed
Quality evaluation
- Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.
Source
- SKILL.md in the repositoryChecking.github/skills/spec-builder/SKILL.md
Popularity
- Repository stars
- 57
- Repository forks
- 20
- 7-day trend score
- 20
Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Not refreshed yet.
Works with
Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.
- Claude Code
- Cursor
- GitHub Copilot
- Windsurf
- Codex
- Gemini CLI
- Cline
- Amp
- Roo Code
- Goose
- Continue
- Kilo Code
- Junie
- Trae
- OpenHands
- Qwen Code
- AI Agent
- Tabnine Chat
- Sourcegraph Cody
- Amazon Q
- Firebase Genkit
- Sweep
- Devin
- Phind
- Mentat
- Claude Desktop
- Aider
- GPT Pilot
- Plandex
- bolt.new
- v0
- Replit Agent
- Anse
- TypingMind
- BetterChatGPT
- LibreChat
- Warp AI
- Pieces
- Fig AI
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