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アプリ内ヘルプアシスタント

Webアプリに組み込まれるヘルプアシスタントを構築します。各画面にパネルを表示し、「どうやって…するの?」という質問に、アプリの正確なラベル、ボタンを指し示す拡大スクリーンショット、ユーザーが開ける画面へのリンク、そして(オプションで)ユーザーのデータを読み取り、実行前のアクションを準備して回答します。既存の製品にヘルプ/サポートアシスタントやコパイロットを追加するとき、既存のエージェントにアプリのUIの仕組みを学習させるとき、またはこのパターンを別のリポジトリに移植するときに使用します。

アプリ内ヘルプアシスタント とは?

このスキルは、Webアプリケーションに「アプリ内ヘルプアシスタント」を構築するための詳細な設計パターンと実装ガイドを提供します。これは、ユーザーが「どうやって休暇を申請するの?」といった操作方法を質問した際に、アプリの正確なUIラベルを用いた番号付きの手順、その手順に対応するボタンを指し示す拡大スクリーンショット(クリック可能ゾーン付き)、ユーザーがアクセス権を持つ画面へのリンク、そしてユーザーのデータを読み取り確認用にアクションを準備する機能を備えたパネルを各画面に表示するものです。 このスキルは主に、既存の製品にヘルプアシスタントを追加する場合や、既存のエージェントにアプリのUI操作方法を学習させる場合に使用します。設計上の重要なポイントとして、マニュアルはリポジトリ内でコードと共にバージョン管理され、UIラベルは実際のコンポーネントやi18nファイルから正確に読み取ることが挙げられます。また、高速なモデルとルーティングの選択、ファーストトークンまでの時間(TTFT)の測定、プロバイダー固定によるキャッシュの最適化が推奨されています。 実際のビルド例として、約30件のスクリーンショットを持つチャットウィジェット、約200件のスクリーンショットと権限スコープ付きデータツールを持つ内部ERP、そして既存のマルチエージェント製品への移植事例が含まれています。これらの実績から、このパターンは短期間で実装可能であり、ユーザー満足度を大幅に向上させることが証明されています。 スキルは、マニュアル作成、スクリーンショットキャプチャ(Playwrightスクリプト利用)、リンク・データ・アクション機能、プロンプト設計、テストと評価(カバレッジテスト、evalスクリプト)、そして運用保守のサイクルをカバーしており、 Claude Code、 Cursor、 Codexなどの主要なAIエージェントプラットフォームで利用できる汎用的なスキルとして設計されています。

対応~Claude Code~Codex CLI✓Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/LienzzoDev/agent-skills/tree/HEAD/skills/in-app-help-assistant

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ドキュメント

アプリ内ヘルプアシスタント は何をしますか?

Webアプリ内に常駐し、そのアプリの使い方を熟知したアシスタントです。「どうやって休暇を申請するの?」という質問に対して、実際のUIラベルを使用した番号付きの手順で回答します。適切な手順の下には拡大スクリーンショットが表示され、カーソルが押すべきボタン上にアニメーションで移動します。名前が挙がった各画面へのリンクを提供しますが、その人が開くことができる画面のみに限定されます。その人の権限に基づいてデータを読み取り、最悪の場合でも、その人が確認するためのアクションを準備するだけです。

このパターンはこれまでに3回構築されました。

  • 自身を説明するチャットウィジェット(約30枚のスクリーンショット)。[captura:id] マーカーはここから生まれました。
  • 内部ERP(成熟版):約25の手動作成セクション、約200枚のクリック可能ゾーン付きスクリーンショット、12の権限スコープ付きデータツール、アクションボタン、32ケースの評価。開発期間は1日と修正作業を含みます。
  • 既存のマルチエージェント製品(教育プラットフォームの管理パネル、90ページ以上)への移植。

reference.md にすべてのコンポーネントのコードがあります。スクリーンショットのキャプチャには agent-app-screenshots スキル(npx skills add https://github.com/samuelferfort/agent-skills --skill agent-app-screenshots)を使用し、切り抜きと編集補助機能を利用します。scripts/capture.mjs のPlaywrightハーネスが、ロールごとのセッションとクリック可能ゾーンを追加します。

0. コードを書き始める前に決めること

コードから判断できないことだけをユーザーに尋ねてください。

  1. エージェントは1つか2つか。アプリにすでにエージェント(RAG/ナレッジボット、ドメインコパイロット)が存在する場合は、以下を選択します。

    • そのエージェントにマニュアルツールを追加し、エントリポイントを1つにする。
    • 別のヘルプエージェントを追加する。

    エントリポイントが1つであることはユーザーの期待に沿いますが、「アプリの使い方」と既存のドメインの間でルーティングが必要であり、ヘルプを必要とするすべての人が見える場所になければなりません。現在の既存パネルを誰が見られるかを確認してください。

  2. 対象者。異なる画面(管理者とエンドユーザー)には異なるマニュアルとスクリーンショットセットが必要です。ローダー、ツール、レンダラーは共有できます。

  3. v1の範囲。推奨順序:

    1. マニュアル
    2. リンク
    3. スクリーンショット
    4. 評価
    5. データツール
    6. アクションボタン

    マニュアルだけでほとんどの質問に回答できます。アクションボタンは最もコストがかかります。なぜなら、すべてのターゲットダイアログをURLから開く必要があるからです。

  4. モデルとルート。低推論の高速なモデルを使用してください。**実際のプロバイダールートでのファーストトークンまでの時間(TTFT)をコミット前に測定してください。**あるビルドでは、Vertex経由のGeminiで最初のトークンまで68~203秒かかったのに対し、Google AI Studio経由の同じモデルでは1.6~5.6秒でした。暗黙的なプレフィックスキャッシュがヒットするように、1つのプロバイダーに固定してください。

  5. デモデータ。スクリーンショットと評価には、ロールごとに1人のデモユーザーがいるシードデータベースが必要です。本番環境は決して使用しないでください。どうしても表示されてしまう個人データは編集(redact)する必要があります。

1. マニュアル:小さく、厳選され、リポジトリ内に

  • 形式。エリアごとに1つのマークダウンファイル:manual/<id>.md。フロントマターには id、titulo/title、rutas/routes(Next.jsのルートパターン)、modulo/module、resumen/summary を含めます。サマリーはモデルが選択する基準となるため、具体的に記述してください。
  • 本文セクション。
    • 目的
    • アクセス方法(メニューパス)
    • 誰が使用できるか(ロール、権限、承認者)
    • 画面の内容
    • 操作方法(番号付き手順)
    • よくある問題
  • 正確なラベル。UIラベルはレンダリングされたとおりに、「」または引用符で囲んで記述してください。コンポーネントまたはi18nファイルから読み取り、記憶に頼らないでください。
  • コーパスがインデックスに収まる場合(約40セクション以下)はRAGを使用しない。
    • インデックス(セクションごとに1行:id、タイトル、ルート、サマリー)をプロンプトに含めます。
    • モデルは、入力が z.enum(sectionIds) であるツールを使用して最大3つのセクションを取得するため、セクションを捏造することはできません。
    • このサイズでは、タイトルとサマリーによる選択はチャンク検索よりも優れており、同期を保つインデックスも不要です。
    • RAG(埋め込みと再ランク)は、あるビルドで335質問のコールセンターマニュアルに使用されたように、大規模な外部コーパスにのみ使用してください。
  • リポジトリ内に置き、コードと一緒にバージョン管理する。 管理者が編集可能なストアに置かないでください。画面が出荷されたときに対応するセクションがない場合、カバレッジテストが失敗するようにしなければなりません。
  • 現在の画面をヒントとして与える。 pathname をセクション(最も具体的なルートを優先)にマッピングし、上位1~2をプロンプトに含めます(「もし『これについて』尋ねられたら、ここから始めてください」)。

2. プロンプトレイアウト(キャッシュフレンドリー)

[固定 — 全員に同一、プロバイダーがキャッシュできるように最初に配置]
  役割と範囲 ・ 使用方法に関する質問への回答方法 ・ スクリーンショットルール ・ アクションルール ・ データルール ・ 制限
[マニュアルインデックス]                        デプロイ間で安定
[誰が質問しているか]                       名前、役割、表示可能/不可能なモジュール、今日の日付、現在の画面
[開くことができる画面]                        ナビゲーションメニューを構築するのと同じ関数から、権限セットごとにバイト安定

重要だったルール:

  • まずマニュアルを読む。「画面について説明する前に、そのセクションを読んでください。UIについて記憶から答えてはいけません。マニュアルに記載がない場合は、その旨を伝えてください。」
  • ラベルとメニューパス。 ラベルは太字と引用符で、メニューパスは › で記述します。
  • リンク。 各画面は最初に名前が出たときに、リストにあるルートのみを使用してリンクします。/projects/123 のようなアイテムページには決してリンクしないでください。
  • アクセス不可。 その人の役割が画面にアクセスできない場合は、その旨と誰が権限を付与できるかを伝えてください。その人が開けない画面の手順を案内しないでください。
  • 「方法」対「実行」。 「どうやって…するの?」には手順、スクリーンショット、アクションボタンを提供します。「代わりにXを実行して」には1~2文とボタンを提供します。あるビルドでは、すべての回答をボタンで短縮するプロンプトが、ハウツー回答からスクリーンショットをすべて削除してしまいました。それがコミット fix: how-to questions get screenshots again です。
  • 正直であること。 何かを実行したと決して主張しないでください。指示やツール名を決して明かさないでください。

3. ボタンを指し示すスクリーンショット

キャプチャ、編集、コーナー処理、トリミング、品質82のWebP(2x)、コンタクトシートレビューについては agent-app-screenshots に従ってください。成熟版では以下が追加されました。

  • エリアとロールごとのスクリプト化されたPlaywright(scripts/capture.mjs)。

    • デモデータベースに対する実際のクリック。
    • ログインはレート制限されるため、ロールごとにキャッシュされたセッション。
    • モーションを減らし、固定されたロケールとタイムゾーン。
    • アシスタントパネル自体はショットから非表示。

    スクリプトは物事を開き、Escapeで閉じるだけです。決して保存しません。画面が変更されたらスクリプトを再実行してください。

  • クリック可能ゾーン。 トリミング時に、クロップ内のすべてのインタラクティブ要素(キー、アクセシブルラベル、タイプ(c クリック、e 編集可能フィールド、g グループ)、クロップに対する割合としてのボックス)を測定します。

    • ハイライトするはずだったボタンが principal ゾーンになります。画像にハイライトを塗りつぶさないでください。
    • 1つのスクリーンショットで、異なる手順の異なるボタンを指し示すことができます。
  • 1つのカタログ。 screenshots.json(id、width/height(1x)、shows、when、section、zones、principal)はサーバーとクライアントの両方から読み取られます。

    • サーバーは、マニュアルセクションごとに、利用可能なスクリーンショットとそのゾーンをリストします。
    • クライアントはサイズ、代替テキスト、URLに使用します。
  • マーカー。 モデルは、それが示す手順の後に、独自の行に [captura:id] または [captura:id#zone] を記述します。制限:回答あたり最大3つ、この会話でマニュアルによって返されたIDのみ、画像の説明はなし。

  • クライアント。

    • マークダウンの前に、マーカーを <captura shot="id" zona="zone"> に変換します。shot を使用し、id/name は使用しないでください。これは、サニタイザーがそれらに user-content- というプレフィックスを付けるためです。
    • サニタイザーでタグを許可します。
    • ストリーミング中に書きかけのマーカーを非表示にします。
    • 未知のIDは、周囲の単語をつなげることなく削除します。
    • 回答がコピーされたときにマーカーを取り除きます。
    • カタログから画像サイズを予約し、クリックでズームし、画像の読み込みに失敗した場合は何もレンダリングしません。
    • 画像のパーセンテージを使用して、オーバーレイにカーソルとクリックアニメーションを描画します。
    • モーションを減らす設定では、最終状態のみを表示します。
  • リポジトリ内の画像(public/…)、コンテンツハッシュ付きでアプリ独自のCDNから提供されます。

4. リンク、データ、アクション

  • リンクできる画面。 その人のメニューを構築するのと同じ関数と、独自のURLを持つタブから導出します。クライアントはすべてのリンクを同じリストに対して再チェックします。その人が開けないリンクはテキストとしてレンダリングされ、403エラーにはなりません。アプリ内リンクはルーターでナビゲートし、パネルを開いたままにします(モバイルでは閉じます)。
  • データツール。
    • 読み取り専用。
    • 各ツールは、その役割がモジュールを表示できる場合にのみ提供され、サーバーサイドで権限を再チェックします。
    • 画面上同じSQLスコープを適用します。
    • 合計とともに短いリスト(約10行)を返します。
    • モデルは誰が何を見ることができるかを決定しません。
  • アクションボタン。 prepare_action ツールは、役割と状態(「すでに出勤済み」など)およびその人が提供したデータを検証します。クライアントは、実際のダイアログをプリフィルして開くボタン(グローバルモーダルの場合は ?new=…、画面ダイアログの場合は ?action=…)をレンダリングし、その人が確認して承認します。
    • ツールは決して何も実行しません。
    • 同じスキーマでクライアント上でプリフィルを再検証します。
    • 欠落しているフィールドは空のままにします。モデルはそれらを要求しません。
    • 回答あたり最大1つのボタン。

4b. コンテキストエントリポイント(導入促進)

人々はアイコンの背後に隠れたアシスタントを発見しません。そして導入が難しい部分です。「これを <アシスタント名> で説明」のような小さなボタンを、UIの中で混乱しやすい場所(密集したダッシュボードカード、誰も理解できないステータス)に配置してください。「これを <アシスタント名> で実行」ボタンを、タスクが複数の画面にまたがるクリックを必要とする場所(例:不足しているものを補充する)に配置してください。

  • 動作。 ボタンは、プリロードされたプロンプトと画面コンテキストを含むパネルを開き、すぐに送信するか、送信準備完了のままにします。
    • 「説明」ボタンの場合、プロンプトは要素を指定します:「この画面の「期限超過」カードを説明してください」。
    • 「実行」ボタンの場合、アシスタントはツールを使用し、最終的にその人が確認する準備されたアクションで終了します。決して静かに変更を加えることはありません。
  • コード内に保持する。 プロンプトは型付きレジストリ(id → { label, prompt, screen })に存在し、インライン文字列としては存在しません。各エントリには評価ケースがあり、各ターンは entry IDをログに記録して、どのボタンが使用されたかを確認できるようにします。
  • 数を絞る。 混乱する場所1つにつき1つ。すべてのカードにボタンがあるのはノイズです。

5. サーバー:安全で監視可能

  • リクエストボディ。 クライアントは新しいメッセージのみと、pathname およびページタイトルを送信します。サーバーはpathname(内部ルートのみ)を検証し、タイトルをトリミングします。
  • スレッド所有権。 すべてのリクエストとすべての履歴ルートでチェックします。エージェントメモリストアはアクセスを強制しません。
  • ターンをサーバーサイドで完了する。 after() + consumeStream() でリクエストを維持し、回答途中でパネルを閉じてもターンが保存されるようにします。
  • ハードタイムアウト。 ターンを約60秒で打ち切ります。パネルには「再試行」ボタンが表示され、ターンはタイムアウトとしてログに記録されます。
  • ターンごとに1行、ユーザー、ページ、モデル、入力/キャッシュ/出力/推論トークン、ツール、完了理由、エラー、期間を記録します。これは、ユーザーごとの時間あたりの制限とコストダッシュボードにフィードされます。
  • メモリ。 短いヘルプスレッド(最新30メッセージ、または約60kトークン)。パネルを閉じると新しい会話が始まり、古い会話は履歴に残ります。
  • ツールステップ。 各ツールを、過去形の結果(「1 マニュアルセクション」、「3 タスク」)とともにステップとして表示し、回答が始まったら折りたたみます。経過時間だけからクエリが「重い」と主張しないでください。

成熟版の参考数値:質問あたり約11,700入力トークン、260出力トークン、質問あたり約€0.01、中央値7.7秒。

6. テストと評価:コンテンツを保護し、モデルを測定

決定論的テスト(vitest、モデル呼び出しなし):

  • マニュアル。 すべてのセクションに一意のID、20文字以上のサマリー、「操作方法」/「画面の内容」を含む本文があること。
  • ルート。 マニュアルのすべてのルートがアプリに存在すること。
  • カバレッジ。 アプリのすべてのページが何らかのセクションでカバーされていること。これがマニュアルを生かし続けるテストです。
  • コード名なし。 内部名(src/、.tsx、テーブル名)がマニュアルに表示されないこと。
  • インデックス。 プロンプトインデックスがすべてのセクションをリストし、現在の画面ルックアップが最も具体的なセクションを最初に返すこと。
  • カタログ。 カタログと画像が1対1で一致し、関係のないPNGがなく、すべてのスクリーンショットが既存のセクションに属し、有効なゾーンを持つこと。
  • マーカー。 未知のIDは削除され、ストリーミング中に部分的なマーカーは非表示になり、コピー時にマーカーが取り除かれること。
  • ロール。 各ロールが自分のモジュールのツールのみを取得し、画面リストにはそのメニューが表示するもののみが含まれていること。
  • アクション。 各アクションが実際のページをターゲットとし、そのプリフィルがスキーマを通過すること。

評価(scripts/eval.mjs):デモデータで実際のエージェントに対して実行し、ロールごとに25~35の実際の質問を使用します。ケースごとにアサート:

  • 使用しなければならないツールと使用してはならないツール、および読まなければならないマニュアルセクション。
  • 表示されなければならないラベルと表示されてはならないラベル。
  • 有効なスクリーンショット(3つ以下、カタログから)、および正しいゾーンを指し示していること。
  • 作成しなければならないリンクと作成してはならないリンク。
  • 期待されるアクションとそのデータ。
  • 何かを実行したという主張がないこと、およびロール外のデータがないこと。

プロンプト、モデル、またはツールを変更する前後に評価を実行してください。

7. 維持管理

タイミング対応
画面が変更されたとき同じコミットでそのセクションを更新し、キャプチャスクリプトを再実行する
画面が新設されたときそのルートをセクションに追加する(そうしないとカバレッジテストが失敗する)
プロンプト、モデル、ツールが変更されたとき変更の前後に評価を実行する
プロバイダーが遅いときプロンプトに触れる前に、プロバイダールートごとにTTFTを測定する

既存のエージェントスタックへの移植からの教訓

  • ルーターを拡張する。 アプリがすでにターンをルーティングしている場合(会話型 vs ナレッジ)、2つ目のエージェントや2つ目のボタンを作成する代わりに、そのルーターに app_help ブランチを追加してください。質問者が他のブランチにアクセスできない場合は、ルーターを conversational | app_help に制限し、他のブランチのツールをサーバーサイドで決して構築しないでください。
  • 共有リソースを認可する。 データツールとスクリーンショットを、フロントエンドがすでに使用しているのと同じ認可関数(ミドルウェア、カスタムフック)を通してルーティングします。同じ関数が、リンク可能な画面のリストを決定します(メニュー構築関数から)。新しい認可パスを作成しないでください。
  • ルーティングに、出力解析に基づく「スーパーインテリジェントな」パーサーを使用しないでください。 モデルは構造化データを出力し、サーバーはそれらを app_help ターンとして認識し、レンダラーはクライアント側コンポーネントを使用します。これは、単なるチャットマークダウンよりもスケーラブルです。

付録:技術的条件

  • Node.js 18+、Next.js 13+(App Router)。
  • Playwright 1.40+ スクリーンショットキャプチャ用。
  • マークダウンパーサー(remark / rehype)とサニタイザー(DOMPurify)。
  • 画像処理用ライブラリ(sharp、Jimp)。
  • モデルAPIアクセス(OpenAI互換、Anthropic、Google AI / Vertex)。
  • データベース(PostgreSQL推奨。権限スコープ付きクエリのため)。
  • i18nライブラリ(next-intl、react-i18next)と正確なラベル抽出。

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