lab-skills — THINK YOU LAB 思考OS スキルリポジトリ

English version: README.en.md

概要

lab-skills は THINK YOU LAB の「思考OS」を構成する再利用可能な判断資産のリポジトリです。

AI への丸投げではなく、意思決定品質を高める論点整理・レビュー観点・判断材料を再利用可能な単位（Skill）として蓄積します。

ここでの「判断材料」とは、人間が選択肢を選ぶために必要な情報です。 AI が答えを決めるのではなく、人間が選べる状態にすることを目的とします。

このリポジトリに含まれないもの

• 実装コード: スキルは判断フレームワークであり、実行可能なコードではありません
• 事業秘密: 具体的な顧客セグメント・価格設定・内部組織図は含みません
• 個別の決定記録: スキルは「何を決めるか」の型であり、「何を決めたか」の個別記録は含みません（DECISIONS.md は設計決定のみ）

全体構造（4層モデル）

src/        ─── Source of Truth（正本データ層）
  └─ lab-core/, lab-strategy/, ... ← 言語非依存の知識資産

Plugin      ─── 領域別パッケージ（例: lab-thinking-core）
  └─ Skill  ─── 判断品質を上げる再利用単位（src/ を参照して記述）
       └─ Command ─ AI固有の薄い入口（Claude Code / Cursor 等向け）

補足: docs/architecture.md は同じ階層を 3層（SoT / アダプター / ツール入口）で説明します。 粒度が違うだけで同一構造です（4層の Plugin + Skill が 3層の「アダプター層」に対応）。

原則

• 正本は src/: AI固有フォルダ（.claude/, .cursor/）を真実源にしない
• Skill は名詞句: issue-framing, risk-scan など、責務を表す名詞
• Command は動詞句: /think, /automation-review など、動作を表す動詞
• 1 Skill = 1責務: cross-plugin 参照は最小化
• 推測で仕様を埋めない: 入力が不足している場合は明示する

Plugin 一覧（本リポジトリ収録: 6 プラグイン / 43 スキル）

Roadmap（将来）

プラグイン6種・主要ドメインの Source of Truth（src/lab-core / lab-strategy / lab-data-auth）は収録済み。 今後は残りドメインの SoT（src/lab-system-design 等）と、SoT → SKILL.md 再生成ループの整備を予定している。

既存 .claude/skills/ との分離

両者は役割が異なります。lab-skills/ の Skill は Claude Code 専用ではなく、Cursor / Codex / ChatGPT 他への移植を前提に設計されています。

Skill の使い方

Plugin としてインストール（Claude Code / 推奨）

このリポジトリは Claude Code のプラグインマーケットプレイスとして配布できる。

# マーケットプレイスを追加
/plugin marketplace add thinkyou0714/claude-lab-skills

# プラグインを導入（例: 思考コア）
/plugin install lab-thinking-core@lab-skills
# → /think コマンドと issue-framing 等の Skill が使えるようになる

導入できるプラグイン: lab-thinking-core / lab-strategy-design / lab-automation-architecture / lab-data-auth-ops / lab-implementation-flow / lab-communication-translation

直接参照（任意のツール）

# 例: issue-framing skill を使って論点を整理する
cat lab-thinking-core/skills/issue-framing/SKILL.md

Command を手動コピー（マーケットプレイスを使わない場合）

# Plugin の .claude/commands/ から手動でコピーする
cp lab-thinking-core/.claude/commands/think.md .claude/commands/think.md
# → /think コマンドが使えるようになる

Command のインストール手順は CONTRIBUTING.md を参照。

実装状態

src/ — 知識の正本（Source of Truth）層

なぜ単一巨大スキルにしないか 1責務1スキルの原則により、知識の再利用・差し替え・移植が可能になる。 巨大スキルは保守不能になり、ツール変更時に知識ごと失われる。

>

Source of Truth を src/ に分ける理由 .claude/ や .cursor/ はツール固有の入口であり、仕様変更で消えうる。 src/ に言語非依存の正本を置くことで、AIツールが変わっても知識は残る。

src/
  lab-core/           ← 全スキル共通の基盤知識（用語・ゲート・アンチパターン）
    data/glossary.md
    rules/judgment-gates.md
    rules/antipatterns.md
    rules/cost-comparison.md
    templates/skill-template.md
    scripts/search.py  ← src/ 内の知識をキーワード検索する最小スクリプト
  lab-strategy/       ← 事業設計の正本（rules/strategy-principles.md, data/）
  lab-system-design/  ← n8n前提の自動化設計（将来実装）
  lab-data-auth/      ← 認証・データ設計の正本（rules/data-auth-principles.md, data/）
  lab-implementation-ops/  ← 実装運用規律（将来実装）
  lab-frontend-design/     ← LP・会員画面・CTA設計（将来実装）

AIツールの役割分担

手動運用 vs 自動化

• 最初は手動。ボトルネックを観察してから自動化を検討する
• 手動境界（人間が必ず判断する操作）を明示する
• 詳細: src/lab-core/rules/cost-comparison.md

改善ループ（将来接続の前提構造）

src/data/ に記録 → 採否ログに追記 → 定期査定 → src/rules/ 更新 → SKILL.md 再生成

現時点では手動。将来 n8n 等と接続できる構造のみ整えている。

src/ を検索する

# lab-skills/ ディレクトリで実行
python src/lab-core/scripts/search.py "判断ゲート"
python src/lab-core/scripts/search.py "ROI" --path src/lab-core

詳細: examples/search-example.md

関連ドキュメント

• docs/SKILLS.md — 全スキル索引（自動生成カタログ）
• docs/architecture.md — src/ アーキテクチャの設計思想
• docs/PORTING.md — Skill を他ツール（Cursor / ChatGPT / Codex）へ移植する手順
• docs/CONTEXT.md — プロジェクト背景・現フェーズ
• docs/DECISIONS.md — 設計決定記録（ADR）
• docs/TASKS.md — タスク状態・完了定義
• src/lab-core/data/glossary.md — 用語集
• CONTRIBUTING.md — Skill 追加ルール・命名規則