adr-knowledge-base
ADR知見の体系的参照・適用。主要ADR抜粋(ADR_010, 013, 016, 019, 020, 021)・ADR検索・参照方法・技術決定パターン集・ADR作成判断基準。Phase C以降の技術決定時に使用。
Best use case
adr-knowledge-base is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
ADR知見の体系的参照・適用。主要ADR抜粋(ADR_010, 013, 016, 019, 020, 021)・ADR検索・参照方法・技術決定パターン集・ADR作成判断基準。Phase C以降の技術決定時に使用。
Teams using adr-knowledge-base should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/adr-knowledge-base/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How adr-knowledge-base Compares
| Feature / Agent | adr-knowledge-base | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
ADR知見の体系的参照・適用。主要ADR抜粋(ADR_010, 013, 016, 019, 020, 021)・ADR検索・参照方法・技術決定パターン集・ADR作成判断基準。Phase C以降の技術決定時に使用。
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# ADR Knowledge Base Skill
## 概要
このSkillは、プロジェクトで蓄積されたADR(Architecture Decision Record)知見を体系的に参照・適用するための手順・パターン・判断基準を提供します。
## 使用タイミング
Claudeは以下の状況でこのSkillを自律的に使用すべきです:
1. **技術決定時**
- 新しい技術選定時
- アーキテクチャ設計時
- ライブラリ選定時
2. **問題発生時**
- 既存ADRに解決策がないか確認
- 過去の類似問題を参照
3. **ADR作成判断時**
- 新規ADR作成が必要か判断
- Agent Skills作成が適切か判断
4. **実装時**
- ADR準拠の実装方法確認
- 制約条件・ベストプラクティス確認
## 主要ADR抜粋
### ADR_010: 実装規約
**詳細**: [`adr-excerpts/ADR_010_実装規約.md`](./adr-excerpts/ADR_010_実装規約.md)
**重要ポイント**:
- ✅ Blazor Server・F#初学者対応(詳細コメント必須)
- ✅ MainAgent責務分担原則(実装コード直接修正禁止)
- ✅ Fix-Mode活用(SubAgentによる修正)
**適用シーン**:
- 新規コード作成時
- コメント記載判断時
- エラー修正時のSubAgent選択時
---
### ADR_013: SubAgentプール方式採用
**重要ポイント**:
- ✅ 13種類のSubAgent定義
- ✅ 並列実行による効率化
- ✅ Step開始時のSubAgent組み合わせ選択
**適用シーン**:
- Step開始時のSubAgent選択
- 並列実行判断時
- SubAgent責務分担判断時
---
### ADR_016: プロセス遵守違反防止策
**詳細**: [`adr-excerpts/ADR_016_プロセス遵守.md`](./adr-excerpts/ADR_016_プロセス遵守.md)
**重要ポイント**:
- 🔴 **コマンド = 契約**: 一字一句を法的契約として遵守
- 🔴 **承認 = 必須**: 「ユーザー承認」表記は例外なく取得
- 🔴 **手順 = 聖域**: 定められた順序の変更禁止
**適用シーン**:
- Command実行時
- ユーザー承認取得時
- プロセス手順確認時
---
### ADR_019: namespace設計規約
**詳細**: [`adr-excerpts/ADR_019_namespace設計.md`](./adr-excerpts/ADR_019_namespace設計.md)
**重要ポイント**:
- ✅ Bounded Context別サブnamespace使用
- ✅ 階層制限(3階層推奨、4階層許容)
- ✅ F# Compilation Order制約対応
**適用シーン**:
- 新規クラス・モジュール作成時
- namespace設計時
- F#ファイル配置時
---
### ADR_020: テストアーキテクチャ決定
**詳細**: [`adr-excerpts/ADR_020_テストアーキテクチャ.md`](./adr-excerpts/ADR_020_テストアーキテクチャ.md)
**重要ポイント**:
- ✅ レイヤー×テストタイプ分離方式
- ✅ 命名規則: `UbiquitousLanguageManager.{Layer}.{TestType}.Tests`
- ✅ 参照関係原則(Unit Tests: テスト対象層のみ)
**適用シーン**:
- 新規テストプロジェクト作成時
- テストプロジェクト命名時
- テストプロジェクト参照関係設定時
---
### ADR_021: Playwright統合戦略
**重要ポイント**:
- ✅ Playwright MCP + Agents統合(推奨度10/10点)
- ✅ 93.3%E2Eテスト作成効率向上
- ✅ data-testid属性戦略
**適用シーン**:
- E2Eテスト実装時
- Playwright MCP活用時
- data-testid属性設計時
---
## ADR検索・参照方法
### ADR配置場所
```
Doc/07_Decisions/
├── ADR_001~ADR_023.md # 承認済みADR
├── backup/ # Skills化済みADR(ADR_010, 019)
└── template.md # ADR作成テンプレート
```
### ADR検索方法
**キーワード検索**:
```bash
# Grepツール使用
grep -r "キーワード" Doc/07_Decisions/
# 例: テスト関連ADR検索
grep -r "テスト" Doc/07_Decisions/
```
**ADR番号から検索**:
```bash
# ADR_020を参照
Read Doc/07_Decisions/ADR_020_テストアーキテクチャ決定.md
```
### ADR参照のベストプラクティス
1. **実装前にADR確認**
- 関連するADRがないか検索
- 既存の技術決定を尊重
2. **ADR準拠の実装**
- ADR番号をコメントで記録
- ADRの制約条件を遵守
3. **ADR更新判断**
- ADRと矛盾する実装が必要な場合
- ADRの更新または新規ADR作成を検討
---
## 技術決定パターン集
### パターン1: 技術選定(ライブラリ・フレームワーク)
**判断フロー**:
1. ✅ **既存ADR確認**: 類似の技術選定ADRがないか確認
2. ✅ **代替案評価**: 複数の代替案を比較
3. ✅ **リスク評価**: 技術的制約・学習コスト・保守性
4. ✅ **ADR作成**: 技術選定理由を文書化
**例**: ADR_021 Playwright統合戦略
### パターン2: アーキテクチャ設計
**判断フロー**:
1. ✅ **Clean Architecture準拠確認**: レイヤー分離・依存関係方向
2. ✅ **既存ADR参照**: ADR_019 namespace設計規約等
3. ✅ **設計決定記録**: 新規ADR作成(重要な設計決定の場合)
**例**: ADR_019 namespace設計規約、ADR_020 テストアーキテクチャ決定
### パターン3: プロセス改善
**判断フロー**:
1. ✅ **問題特定**: プロセス違反・効率低下の原因特定
2. ✅ **改善策検討**: 複数の改善策を比較
3. ✅ **ADR作成**: プロセス改善の根拠・手順を文書化
**例**: ADR_016 プロセス遵守違反防止策、ADR_018 SubAgent指示改善とFix-Mode活用
---
## ADR作成判断基準(vs Agent Skills)
### ADR作成が適切な場合
1. **歴史的記録が必要**
- なぜこの決定をしたか(背景・理由)
- 代替案との比較・リスク評価
2. **技術選定の根拠**
- ライブラリ・フレームワーク選定
- アーキテクチャ設計決定
3. **一度限りの決定**
- プロジェクト固有の技術的制約
- 特定の状況下での判断
**例**: ADR_021 Playwright統合戦略(技術選定根拠・代替案比較)
### Agent Skills作成が適切な場合
1. **Claudeが自律的に適用すべき**
- 実装時に自動適用(パターン・チェックリスト)
- 繰り返し使うルール
2. **実装パターン・チェックリスト**
- 具体的な実装手順
- 判断基準・チェックリスト
3. **継続的な改善対象**
- Phase毎に更新・拡充
- 実践知の蓄積
**例**: tdd-red-green-refactor Skill(TDDサイクル実践パターン)
### 両方作成すべき場合
**ADR**: 技術選定の根拠・背景を記録
**Agent Skills**: 実装パターン・チェックリストを提供
**例**:
- ADR_020(テストアーキテクチャ決定) → なぜレイヤー×テストタイプ分離方式を採用したか
- test-architecture Skill → 新規テストプロジェクト作成チェックリスト
---
## ADR参照チェックリスト
### 実装前
- [ ] 関連するADRを検索した
- [ ] 既存ADRの制約条件を確認した
- [ ] ADR準拠の実装方針を決定した
### 実装中
- [ ] ADR番号をコメントで記録した
- [ ] ADRの制約条件を遵守している
- [ ] ADRと矛盾する実装をしていない
### 技術決定時
- [ ] ADR作成が必要か判断した
- [ ] Agent Skills作成が適切か判断した
- [ ] 既存ADRの更新が必要か判断した
---
## 参照元ADR
- **ADR_010**: 実装規約(Blazor Server・F#初学者対応)
- **ADR_013**: SubAgentプール方式採用
- **ADR_016**: プロセス遵守違反防止策
- **ADR_019**: namespace設計規約
- **ADR_020**: テストアーキテクチャ決定
- **ADR_021**: Playwright統合戦略
---
## 関連Skills・Rules
- **ADRとAgent_Skills判断ガイドライン.md**: ADR vs Skills判断フロー(30秒チェック)
- **clean-architecture-guardian Skill**: Clean Architecture準拠性チェック
---
**作成日**: 2025-11-01
**Phase B-F2 Step2**: Agent Skills Phase 2展開
**参照**: ADR_010, 013, 016, 019, 020, 021Related Skills
docker-database
Configure database containers with security, persistence, and health checks
deep-codebase-analysis
Agent capable of reading and analyzing the entire source code of a software project to gain a thorough understanding of architecture, communication, design patterns, and business flows. Use when exploring new systems, maintenance, or refactoring.
Database Sync
Automate database synchronization, replication, migration, and cross-platform data integration
database-skill
Design and manage relational databases including table creation, migrations, and schema design. Use for database modeling and maintenance.
database-architect
Database design and optimization specialist. Schema design, query optimization, indexing strategies, data modeling, and migration planning for relational and NoSQL databases.
Codebase context
Create a lightweight codebase_context.md that anchors the idea in the existing repo (modules, constraints, extension points). Generic framework prompt.
bio-basecalling
Convert raw Nanopore signal data (FAST5/POD5) to nucleotide sequences using Dorado basecaller. Covers model selection, GPU acceleration, modified base detection, and quality filtering. Use when processing raw Nanopore data before alignment. Note: Guppy is deprecated; use Dorado for all new analyses.
arch-database
DB architecture: relational vs document vs graph vs vector, schema design, indexing, replication, sharding
acsets-algebraic-databases
ACSets (Attributed C-Sets): Algebraic databases as in-memory data structures. Category-theoretic formalism for relational databases generalizing graphs and data frames.
account-based-marketing-agent
AI агент для ABM. Используй для автоматизации ABM кампаний и персонализации outreach.
acc-diagram-knowledge
Diagram knowledge base. Provides Mermaid syntax, C4 model, diagram types, and best practices for technical diagrams.
ac-knowledge-graph
Manage knowledge graph for autonomous coding. Use when storing relationships, querying connected knowledge, building project understanding, or maintaining semantic memory.