このスキルの仕組み

2つのモードがあり、サブジェクト（下記ルーティング表）に基づいて自動的にルーティングされます。

モードA — リポジトリ／概念／ドキュメント（低コストパス）: 調査 → クローン（リポジトリの場合） → 探索 → 統合 → 出力。緩やかな並列エージェントで十分です。
モードB — ライブWeb製品／競合／データプロダクト／アルゴリズム／ランドスケープ（本格パス）: スカウト → 確認 → ワークフローで調整された徹底調査 → 実ブラウザでキャプチャ → 検証済みコードへのリバースエンジニアリング → 統合。@references/competitor-teardown.mdを読み、それに従ってください。

サブジェクトタイプ別ルーティング

サブジェクト	シグナル	モード	主な処理
GitHubリポジトリ	`github.com`	A	クローン + 探索エージェント
概念／技術	URLなし	A	リサーチエージェント
ドキュメント／静的サイト	URL、情報目的	A	リサーチ + WebFetch
ライブ製品／アプリ／SaaS／競合	URLが製品; 「競合/分解/比較/どうやってるか」	B	ブラウザ + ワークフロー + サブジェクト別スキーマ
計算機／見積もり／予測／価格／ランキング	解読すべき計算式/アルゴリズム	B	ライブプローブグリッド → 実行可能なリファレンス実装 → 検証
ランドスケープ全体	「他のもの全部見つけて」	B	名前空間発見 → 対象を分解

判定基準: URLが製品でありドキュメントも存在する場合は、デフォルトでBとします。スカウトパスは低コストであり、分解すべきものがなければAにダウングレードします。

実行ルール

適切なツールを規模に応じて: モードA = 並列Task/Agent呼び出し。モードB = ワークフローツール（パイプライン、構造化出力スキーマ、再開）を、サブジェクトが3つ以上、またはマルチフェーズ作業の場合に使用します。
事前確認してから本番: モードBは低コストなスカウトパス + 確認ゲート（スコープ + 調査範囲 + ブラウザ）を、ユーザーがすでに「本格的に/深掘りして/全部」と言っていない限り、高コストな調査の前に実行します。
計算機/アルゴリズムは実行可能で検証済みのコードにリバースエンジニアリングし、競合の主張ではなく信頼できる正解とベンチマークします。
ビジュアル重視: 主要な概念ごとに図や表を作成します。
二重出力: 会話内にエグゼクティブサマリーとファイル一覧を表示し、完全なドキュメント一式を~/.claude/explanations/<日付>_<スラッグ>/に保存します。
耐障害性: 重いモードBの調査はバックグラウンドワークフローとして実行。アーティファクトをインクリメンタルに永続化し、中断時に再開（resumeFromRunId）します。
クリーンアップ: 完了時にクローンしたリポジトリや保存ファイルを削除するか確認します。

モードBの調査範囲（重要 — ライブプローブ前に必読）

競合調査は公開サーフェス上で合法的かつ通常の行為です。完全なルールは@references/competitor-teardown.mdにあります。不変条件は以下の通りです。

許可: 公開ページ/アセット、公開OpenAPI//docs、公開JSバンドル、公開エンドポイントへの適度なポライトグリッド（約15〜40リクエスト、低レート）で数式を導出、ヘッダーフィンガープリント、WHOIS/DNS。
禁止: CAPTCHA/ボット対策の突破、認証の迂回、データセットの一括収集（サンプルのみ許可）、負荷テスト、管理/変更/破壊的エンドポイントの呼び出し（ドキュメントには記載しても呼び出さない）。露出を観察し、決して悪用しない。ユーザーの実際のデータを競合のフォームに送信しない。不明な場合は実行せず、その理由を説明する。

インテークゲート

コンテキストなしハンドラ

$ARGUMENTS が空の場合: → AskUserQuestion を使用:

header: "説明"
question: "何を説明しましょうか？"
options:
- "GitHubリポジトリ" - GitHubからコードベースを分析
- "Webサイトまたはドキュメント" - Webサイト、ドキュメント、APIを理解
- "競合 / ライブ製品 / ランドスケープ" - ライブ製品を分解、計算機をリバースエンジニアリング、競合スペース全体をマッピング（モードB）
- "概念またはテクノロジー" - 概念、フレームワーク、ツールを説明

その後、context_analysis（コンテキスト分析）に進みます。

コンテキスト分析

$ARGUMENTS を分析して以下を抽出:

タイプ: GitHubリポジトリ、Webサイト、概念、その他
URL/トピック: 説明する具体的な対象
暗黙の目標: 使い方を学ぶ？評価する？アーキテクチャを理解する？コントリビュートする？

タイプを自動検出:

github.comを含む → GitHubリポジトリ（モードA）
モードBのシグナル → 「競合」、「分解」、「リバースエンジニアリング」、「vs 私たち」、「どうやってるか」、「他を全て見つける」、または製品/アプリ/計算機であるURL → モードB
httpを含む（情報/ドキュメント用） → Webサイト（モードA）
それ以外 → 概念（モードA）

初期質問

AskUserQuestionを使用して、真に不明な点のみを質問（最大2〜3問）:

目標（不明な場合）:

"目標は何ですか？" 以下のオプション:
- "仕組みを理解する" - アーキテクチャ、フロー、実装
- "採用を評価する" - 長所/短所、代替案、自分のユースケースへの適合性
- "使い方を学ぶ" - セットアップ、API、はじめ方
- "コントリビュート方法を学ぶ" - コードベース構造、開発ワークフロー

焦点（広いトピックの場合）:

"特定の焦点はありますか？" 以下のオプション:
- "すべて" - 完全な包括的分析
- "アーキテクチャのみ" - 高レベルの構造とパターン
- "特定の機能" - 特定の側面（指定）

背景（役立つ場合）:

"あなたの技術レベルは？" 以下のオプション:
- "非技術者" - 基本原則からアナロジーを用いて説明
- "技術者だがこの分野は初めて" - 基礎は省略、詳細に焦点
- "専門家" - 深い技術的知識を仮定

判定ゲート

回答後、AskUserQuestionを使用（モードA）:

question: "深掘りを開始してもよろしいですか？"
options:
- "はい、実行" - マルチフェーズ分析を開始
- "まず質問がある" - 確認したいことがある
- "コンテキストを追加したい" - 詳細を追加したい

モードBはこのゲートをB2（スナップショット＋スコープ＋調査範囲＋実行/深さ/ブラウザ）で上書きします — 両方を尋ねないでください。B2が分解のための唯一の権威あるゲートです。

プロセス

モード選択

<インテークゲート>を実行し、次にサブジェクトタイプテーブルでルーティングします。モードB（ライブ製品/競合/データプロダクト/計算機/ランドスケープ） → @references/competitor-teardown.mdを読み込み、そのスカウト→確認→深掘り→統合フロー（以下は骨子）に従います。モードA（リポジトリ/概念/ドキュメント） → フェーズ1〜7を実行。

モードB — ライブ製品/競合/データプロダクトの分解

完全なプレイブックは references/competitor-teardown.md にあります。骨子:

B0 事前確認: メモリと ~/.claude/explanations/ に過去の分析がないか確認。拡張し、やり直さない。
B1 スカウト: ターゲットごとに1つの軽量パッシブリコンエージェント（WebFetch + ヘッダー + WebSearch） → 根拠のあるスナップショット + ブラウザが必要なものを特定。
B2 確認ゲート: スナップショット + スコープ + 調査範囲（<調査範囲>）を提示。AskUserQuestionで実行/深さ/ブラウザを確認 — ユーザーがすでに「深掘り/本格的に」と言った場合のみスキップ。
B3 深層調査（ワークフロー）: サブジェクトごとに1つの構造化エージェント、すべてがサブジェクト別スキーマ（リファレンス内）を共有。デフォルトでpipeline()を使用。大きな出力はディスクに分割。
B4 ブラウザ（Claude-in-Chrome）: ロード時ネットワークをキャプチャ、SPAをレンダリング、入力グリッド全体で推定機をライブプローブ、セキュリティヘッダー、ペイウォール/認証コピー — 範囲内で（CAPTCHA/認証バイパス、変更エンドポイント、ユーザーデータ送信なし）。キャプチャはその都度永続化。
B5 リバースエンジニアリング: すべての計算機 → 実行可能なTypeScriptリファレンス実装 → ライブグリッドに対して検証 → 信頼できる正解とベンチマーク。
B6 名前空間（「他に何か？」の場合）: DNS+curl+検索で候補ドメイン、分類、運営者クラスターの発見、防御的購入ドメインのフラグ、真に異なるYESセットのみを分解。
B7 統合: ファンアウト統合エージェント → DETAILED-<スラッグ>.md ×N + ESTIMATORS.md + COMPARISON.md（データ整合性＋運営者クラスターセクションを含む） + REPLICATION-BLUEPRINT.md + ARCHITECTURE.md + NAMESPACE.md + SOURCES-*.md + SUMMARY.md（エグゼクティブサマリー＋ファイル一覧）。その後、フェーズ7の出力/クリーンアップ。

モードA — リポジトリ/概念/ドキュメント

フェーズ1: 並列Web調査（5つのリサーチエージェント）

すべてを1メッセージで起動:

Task(subagent_type="general-purpose", prompt="[トピック]を調査: それは何か？誰が作ったか？いつ？なぜ？")
Task(subagent_type="general-purpose", prompt="[トピック]を調査: 技術スタック、アーキテクチャ、主要技術")
Task(subagent_type="general-purpose", prompt="[トピック]を調査: 記事、レビュー、コミュニティ議論、意見")
Task(subagent_type="general-purpose", prompt="[トピック]を調査: 代替案、比較、使用すべき時と避けるべき時")
Task(subagent_type="general-purpose", prompt="[トピック]を調査: ドキュメント、チュートリアル、はじめ方ガイド")

フェーズ2: リポジトリのクローン（GitHubの場合）

REPO_DIR=~/.claude/explanations/$(date +%Y%m%d_%H%M%S)_$(basename [URL] .git)
git clone [URL] $REPO_DIR
cd $REPO_DIR

フェーズ3: 並列コードベース探索（6つの探索エージェント）

すべてを1メッセージで thoroughness="very thorough" で起動:

Task(subagent_type="Explore", prompt="アーキテクチャ: 全体構造、モジュール、それらの関係")
Task(subagent_type="Explore", prompt="エントリーポイント: メインファイル、CLI、APIエンドポイント、起動方法")
Task(subagent_type="Explore", prompt="コアロジック: 主要アルゴリズム、パターン、抽象化")
Task(subagent_type="Explore", prompt="設定: 設定、環境、拡張ポイント")
Task(subagent_type="Explore", prompt="依存関係: 主要パッケージ、統合、外部サービス")
Task(subagent_type="Explore", prompt="テストと品質: テストパターン、カバレッジ、CI/CD")

フェーズ4: 並列Claude Codeコンテキスト（2〜3の汎用エージェント）

Claude/AI/エージェントに関連する場合:

Task(subagent_type="general-purpose", prompt="これを理解するための関連Claude Codeの概念を説明")
Task(subagent_type="general-purpose", prompt="該当する場合、Claudeツール/SDKと比較")

フェーズ5: 中間チェック（複雑な場合）

調査結果が複雑さを明らかにした場合、AskUserQuestionを使用:

「[X]を見つけました。特定の点に焦点を当てましょうか？」
発見に基づくオプション

フェーズ6: 統合

すべての調査結果を統合した包括的な説明を作成。構成:

導入アナロジー（非技術的な比較）
概要（1〜2文）
アーキテクチャ図（ASCII）
仕組み（ステップバイステップ + 図）
主要コンポーネント表（名前、目的、動作）
特別な点（差別化要因）
機能一覧（できること）
比較表（代替案との比較）
技術詳細（実装詳細）
注意点と考慮事項

フェーズ7: 出力

会話内に表示

すべてのビジュアルを含むフォーマット済み説明全体。

ファイルに保存

OUTPUT_DIR=~/.claude/explanations/$(date +%Y%m%d_%H%M%S)_[トピック-スラッグ]
mkdir -p $OUTPUT_DIR

# 保存ファイル:
# $OUTPUT_DIR/SUMMARY.md - クイックリファレンス（30秒版）
# $OUTPUT_DIR/DETAILED.md - 完全分析
# $OUTPUT_DIR/ARCHITECTURE.md - すべての図
# $OUTPUT_DIR/COMPARISON.md - 代替案分析

フォローアップ

表示後、質問する:

「もっと深く探りたい側面はありますか？」
「説明について質問はありますか？」
フォローアップを促す

クリーンアップ

AskUserQuestionを使用してクリーンアップ（両方該当する場合は統合）:

リポジトリをクローンした場合:

question: "クローンしたリポジトリを削除しますか？"
options:
- "はい、削除する" - $REPO_DIR を自動削除
- "いいえ、保持する" - パスを表示: "リポジトリは以下に保持: $REPO_DIR"

「はい」の場合: rm -rf $REPO_DIR 「いいえ」の場合: 手動アクセス用にパスを表示

常に（説明ファイル）:

question: "保存した説明ファイルを削除しますか？"
options:
- "はい、削除する" - $OUTPUT_DIR を自動削除
- "いいえ、保持する" - パスを表示: "説明ファイルは以下に保存: $OUTPUT_DIR"

「はい」の場合: rm -rf $OUTPUT_DIR 「いいえ」の場合: 手動アクセス用にパスを表示

結合質問（リポジトリとファイルの両方がある場合）:

question: "分析が完了しました。何をクリーンアップしますか？"
options:
- "リポジトリと説明ファイルの両方を削除"
- "リポジトリのみ削除、説明ファイルは保持"
- "説明ファイルのみ削除、リポジトリは保持"
- "すべて保持"

選択に基づいて削除を実行し、保持したもののパスを表示。

標準図フォーマット

アーキテクチャ:

┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│  コンポーネント  │────►│  コンポーネント  │
└─────────────┘     └─────────────┘

フロー:

開始 → ステップ1 → ステップ2 → 判定?
                            ├─ Yes → パスA
                            └─ No  → パスB

比較表:

| 側面       | オプションA | オプションB | 勝者 |
|------------|------------|------------|------|
| 速度       | 速い       | 遅い       | A    |

コンポーネント分解:

┌──────────────────────────────────────┐
│           システム名                 │
├──────────────────────────────────────┤
│ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐    │
│ │モジュールA│ │モジュールB│ │モジュールC│    │
│ └───┬────┘ └───┬────┘ └───┬────┘    │
│     └──────────┴──────────┘         │
│             共有レイヤー             │
└──────────────────────────────────────┘

成功基準

両モード共通:

開始前に明確化の質問/事前確認を実施。正しいモードにルーティングされた。
主要な概念ごとにビジュアル図を生成。再現可能な技術的深さを含んだ。
エグゼクティブサマリーを会話内に表示し、ドキュメントセットをファイルに保存した。
フォローアップ + クリーンアップを提案し、ユーザーの保持/削除の選択を尊重した。

モードB（ライブ製品/競合/データプロダクト/ランドスケープ）の追加:

スカウトパス + 確認ゲートを実施（または明示的な「深掘り」を尊重）し、調査範囲を明示した。
範囲内に厳密に留まり、CAPTCHA/認証バイパス、一括収集、変更/管理エンドポイントの呼び出し、ユーザーデータの送信を行わなかった。露出を観察し、悪用しなかった。
サブジェクトが3つ以上またはマルチフェーズの場合、共有サブジェクト別スキーマを持つワークフローツールを使用。アーティファクトを永続化し、中断に耐性（再開可能）を持たせた。
すべての計算機をライブプローブし、観測された出力に対してN/N検証された実行可能なリファレンス実装を、信頼できる正解とベンチマークして提供した。
ランドスケープの場合: 完全な名前空間を発見、各々を分類、運営者クラスターを見つけ、防御的購入ドメインをフラグ、真に異なるものだけを分解した。
統合にはデータ整合性セクション、運営者クラスター分析、複製設計図を含んだ。

adamjali/explain — 詳細な説明エージェント

explain — 詳細な説明エージェントとは？

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