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Blueprint — 建設計画ジェネレーター

一行の objective からステップバイステップの建設計画を生成し、どのコーディングエージェントでも cold 実行できるようにします。

Blueprint — 建設計画ジェネレーター とは?

Blueprint は、大規模な機能開発やリファクタリングを複数のプルリクエストに分割し、依存関係を明確にした計画を自動生成する AI エージェントスキルです。主に Claude Code で動作し、5 フェーズのパイプライン(調査、設計、草稿、レビュー、登録)を経て、各ステップが自己完結した Markdown ファイルを `plans/` ディレクトリに作成します。これにより、エージェントがセッション間でコンテキストを失っても、各ステップを個別に実行できます。また、並列実行可能なステップの検出、最強モデルによる敵対的レビュー、Git/GitHub CLI によるブランチ管理とシームレスな統合などの機能を備えています。

対応✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/blueprint

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ドキュメント

Blueprint — 建設計画ジェネレーター は何をしますか?

一行の objective を、どのコーディングエージェントでも cold 実行できるステップバイステップの建設計画に変換します。

使用場面

  • 大きな機能を依存関係の明確な複数の PR に分割する
  • 複数セッションにまたがるリファクタリングや移行を計画する
  • サブエージェント間で並行ワークストリームを調整する
  • セッション間のコンテキスト損失により再作業が発生する可能性のあるあらゆるタスク

使用しないほうがよい場合 — 1 つの PR で完了するタスク、3 回未満のツール呼び出しで済むタスク、ユーザーが「とにかくやって」と言っている場合。

仕組み

Blueprint は 5 フェーズのパイプラインで動作します:

  1. 調査 — 事前チェック(git、gh auth、リモート、デフォルトブランチ)を実行し、プロジェクト構造、既存の計画、メモリファイルを読み込んでコンテキストを収集します。
  2. 設計 — 目的を 1 PR サイズのステップ(通常 3~12 個)に分割します。各ステップに依存関係エッジ、直列/並列順序、モデル階層(最強 vs デフォルト)、ロールバック戦略を割り当てます。
  3. 草稿 — 自己完結型の Markdown 計画ファイルを plans/ に書き込みます。各ステップにはコンテキスト概要、タスクリスト、検証コマンド、終了条件が含まれているため、新しいエージェントでも前のステップを読まずに実行できます。
  4. レビュー — チェックリストとアンチパターンカタログに基づいて、最強モデルのサブエージェント(例: Opus)に敵対的レビューを委任します。最終決定前にすべての重大な問題を修正します。
  5. 登録 — 計画を保存し、メモリインデックスを更新し、ステップ数と並列性の概要をユーザーに提示します。

Blueprint は git/gh の可用性を自動検出します。Git + GitHub CLI がある場合は完全なブランチ/PR/CI ワークフロー計画を生成し、ない場合は直接モード(その場で編集、ブランチなし)に切り替えます。

例

基本的な使用法

/blueprint myapp "データベースを PostgreSQL に移行する"

plans/myapp-migrate-database-to-postgresql.md を生成し、以下のようなステップが含まれます:

  • ステップ 1: PostgreSQL ドライバーと接続設定を追加
  • ステップ 2: 各テーブルのマイグレーションスクリプトを作成
  • ステップ 3: リポジトリ層を新しいドライバーを使用するように更新
  • ステップ 4: PostgreSQL に対する統合テストを追加
  • ステップ 5: 古いデータベースコードと設定を削除

マルチエージェントプロジェクト

/blueprint chatbot "LLM プロバイダーをプラグインシステムに抽出する"

可能な限り並列ステップ(例: 「Anthropic プラグインの実装」と「OpenAI プラグインの実装」はプラグインインターフェースステップの後に並列実行)を含む計画を生成し、モデル階層の割り当て(インターフェース設計ステップには最強モデル、実装にはデフォルト)、すべてのステップ後に検証される不変条件(例: 「既存のテストがすべてパスする」「コアにプロバイダーのインポートがない」)を含みます。

主な機能

  • Cold スタート実行 — 各ステップに自己完結型のコンテキスト概要が含まれています。事前のコンテキストは不要です。
  • 敵対的レビューゲート — すべての計画は、完全性、依存関係の正確性、アンチパターン検出をカバーするチェックリストに基づいて、最強モデルのサブエージェントによってレビューされます。
  • ブランチ/PR/CI ワークフロー — すべてのステップに組み込まれています。git/gh がない場合は直接モードに自動的に低下します。
  • 並列ステップ検出 — 依存関係グラフにより、共有ファイルや出力依存関係のないステップを特定します。
  • 計画変更プロトコル — ステップの分割、挿入、スキップ、並べ替え、破棄を正式なプロトコルと監査証跡で行えます。
  • 実行時リスクゼロ — 純粋な Markdown スキルです。リポジトリ全体が .md ファイルのみで構成されています — フック、シェルスクリプト、実行可能コード、package.json、ビルドステップは一切ありません。インストール時や呼び出し時に Claude Code のネイティブ Markdown スキルローダー以外は何も実行されません。

インストール

このスキルは Everything Claude Code に同梱されています。ECC がインストールされていれば、個別のインストールは不要です。

ECC フルインストール

ECC リポジトリのチェックアウトから作業している場合は、次のコマンドでスキルが存在することを確認してください:

test -f skills/blueprint/SKILL.md

後で更新する場合は、更新前に ECC の差分を確認してください:

cd /path/to/everything-claude-code
git fetch origin main
git log --oneline HEAD..origin/main       # 更新前に新しいコミットを確認
git checkout <reviewed-full-sha>          # 確認済みの特定のコミットに固定

ベンダースタンドアロンインストール

ECC フルインストールの外部でこのスキルのみをベンダリングする場合は、ECC リポジトリから確認済みファイルを ~/.claude/skills/blueprint/SKILL.md にコピーしてください。ベンダリングされたコピーには git リモートがないため、git pull ではなく、確認済みの ECC コミットからファイルを再コピーして更新します。

必要条件

  • Claude Code(/blueprint スラッシュコマンド用)
  • Git + GitHub CLI(オプション — 完全なブランチ/PR/CI ワークフローを有効にします。Blueprint は不在を検出して自動的に直接モードに切り替えます)

出典

antbotlab/blueprint に触発されました — 上流プロジェクトおよびリファレンスデザイン。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

関連スキル