c4-modeling
79C4アーキテクチャ図を作成する
アーキテクチャドキュメントでは詳細レベルが混在し、ステークホルダーを混乱させることがよくあります。このスキルは、Mermaid構文、レベルごとのルール、レビュー確認項目に基づいてC4図の作成を支援します。
ローカルドキュメントコンテキストの取得
開発者は、コーディング前に散在するライブラリドキュメントを探すことで時間を失います。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が対象のローカル ai-docs を最初に読み込むように導きます。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "docs-retrieval" from https://skillstore.io/skills/consiliency-docs-retrieval.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/consiliency-docs-retrieval/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「docs-retrieval」を使用しています。 Find retry guidance for BAML without loading full context.
期待される結果:
「docs-retrieval」を使用しています。 Prepare docs for a BAML and MCP integration task.
期待される結果:
「docs-retrieval」を使用しています。 The local docs do not cover a requested release date.
期待される結果:
All 39 static findings are false positives caused by Markdown inline-code markers and fenced-code delimiters in SKILL.md. No shell execution, command interpolation, credential handling, malicious intent, or prompt injection was found.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/consiliency-docs-retrieval/audits/10?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/consiliency-docs-retrieval?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/consiliency-docs-retrieval?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/consiliency-docs-retrieval/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/consiliency-docs-retrieval.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Consiliency. (2026). docs-retrieval security audit report (audit version 10) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/consiliency-docs-retrieval/audits/10@techreport{consiliency-consiliency-docs-retrieval-2026,
author = {Consiliency},
title = {docs-retrieval security audit report (audit version 10)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {10},
url = {https://skillstore.io/skills/consiliency-docs-retrieval/audits/10},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "docs-retrieval security audit report (audit version 10)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "Consiliency"
date-released: "2026-07-13"
url: "https://skillstore.io/skills/consiliency-docs-retrieval/audits/10"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:consiliency-docs-retrieval:audit:10"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
外部ライブラリに依存するコードを追加する前に、最小限の関連ローカルドキュメントページを読み込みます。
実装の詳細を変更する前に、ローカルドキュメントからエラー処理、注意点、トラブルシューティングメモを見つけます。
sub-agents が同じソースコンテキストで作業を開始できるように、ドキュメントを収集して統合します。
Use docs-retrieval to find the local documentation for [library] about [topic]. Load only the relevant index and page summary.
Use docs-retrieval to identify which local ai-docs library covers [concept]. Check indexes first, then load the best matching page summaries.
Use docs-retrieval to inspect local docs for this error: [error]. Summarize likely causes, gotchas, and the exact pages consulted.
Use docs-retrieval to gather context for [task] across [libraries]. Consolidate purpose, key points, gotchas, patterns, sources, and token estimate.
作成者
Consiliencyライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r1
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
635f69fb8d2f4e6330ba47a4e5a0fb239c04d110
メンテナンスの新しさ
2026/7/25
利用状況
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ファイル構成
C4アーキテクチャ図を作成する
アーキテクチャドキュメントでは詳細レベルが混在し、ステークホルダーを混乱させることがよくあります。このスキルは、Mermaid構文、レベルごとのルール、レビュー確認項目に基づいてC4図の作成を支援します。
プロジェクトのコーディング標準を抽出
プロジェクトの慣例は、ガイドやツール設定のあちこちに散在していることがよくあります。このスキルは、コントリビューション、フォーマット、lint、hook、CIのルールを抽出し、明確な標準サマリーにまとめます。
構造化データをTOONに変換
繰り返しの構造化データをAIモデルに送信すると、JSONはトークンを浪費する場合があります。このスキルは、適切なデータをコンパクトなTOONに変換し、検証ガイダンスを提供します。
Web、ドキュメント、コードを横断してトピックを調査
調査タスクでは、多くの場合、最新の情報源、ローカルドキュメント、コード例が必要です。このスキルは、信頼度に基づく統合により、Claude、Codex、Claude Code が並列調査を確信を持って進められるようにガイドします。
コードベース全体でテストスキャフォールドを生成
複数言語にわたって初期段階のテストファイルを書く作業は反復的で、抜け漏れが起きやすいものです。このスキルはソース構造を分析し、Claude、Codex、Claude Code のワークフロー向けにフレームワーク固有のスキャフォールドを作成します。
プロジェクトのテストパターンを構築する
チームは、保守しにくい一貫性のないテストを書いてしまうことがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に、フィクスチャ、モック、カバレッジ、CI スコープに関する共通のテスト構造を提供します。
トークン効率の高いLLM向けドキュメントを作成
作成者 Aceek
LLM向けドキュメントは、長い説明や繰り返しの詳細によってコンテキストを無駄にしがちです。このスキルは、プロジェクト知識をアシスタント向けの高密度で構造化されたドキュメントに変換します。
計画ファイルで長時間のAIタスクを整理する
作成者 ZhanlinCui
長時間のAIセッションでは、目標、意思決定、進捗が失われることがあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が計画、調査結果、ログをプロジェクトファイルに保存できるようにします。
コンテキスト駆動開発を管理する
作成者 wshobson
AI支援プロジェクトでは、プロダクト目標、スタック選定、ワークフロールールが散在すると一貫性が失われます。このスキルは、Conductor のコンテキスト成果物を通じて Claude、Codex、Claude Code を導きます。
AIコンテキストウィンドウを最適化
作成者 ChakshuGautam
長時間のAIセッションでは、トークンを浪費し、応答が遅くなり、重要なコンテキストを失うことがあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに、コンテキストの圧縮、マスキング、キャッシュ、予算管理のための実用的なパターンを提供します。
AgentDB 永続メモリを構築する
作成者 DNYoussef
AIエージェントはセッション間で有用なコンテキストを失うことがよくあります。このスキルは、セッションメモリ、長期ストレージ、パターン学習のための構造化された AgentDB ワークフローを提供します。
現在のライブラリドキュメントを自動で調査
作成者 sickn33
フレームワークが変更されると、ライブラリに関する回答は古くなることがあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeが回答前に現在のContext7ドキュメントを参照できるようにします。