brainstorming
Skill3 starsChanged 11 days agoMITView on GitHub
アイデアや要件を対話的に設計書(PBI INPUT PACKAGE)へ昇華する。Use when: 「こういう機能を作りたい」「どう実装すればいい?」「要件を整理したい」「設計を考えたい」「ブレスト」「アイデア出し」「what if」「どういうアプローチがある?」「PBI INPUT PACKAGEを作りたい」「技術調査の方向性を決めたい」。実装計画の作成にはai-dev-workflowを使用。
191 other projects use a version of this.
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Most recently taken up by
- DemonDamon/AgenticXtheir own version, first seen Nov 9, 2026
- roundpilot/superpowers-antigravitytheir own version, first seen Nov 8, 2026
- ainurdev/mystical-assistanttheir own version, first seen Nov 8, 2026
- REPOZY/superpowers-optimizedtheir own version, first seen Nov 8, 2026
- lingyired/status-triotheir own version, first seen Nov 8, 2026
- alunadev/ald-skillstheir own version, first seen Nov 8, 2026
Used with
Projects with it also use chinese-code-review, chinese-commit-conventions and 10 more.
Other files people use alongside this one.
Files found in the same public projects as a version of this one, more often than they turn up anywhere else. Each project counts once, large collections count for less, and this file's own repository is left out.
Leodorareluctant259Skillchinese-code-review
中文代码审查规范——在保持专业严谨的同时,用符合国内团队文化的方式给出有效反馈
Also in 8 projects that use this
Leodorareluctant259Skillchinese-commit-conventions
中文 Git 提交规范 — 适配国内团队的 commit message 规范和 changelog 自动化
Also in 8 projects that use this
ryanportfolioSkilladdskill
Create, import, update, or install repo or personal skills: runtime ownership, resources, discovery checks.
Also in 6 projects that use this
ryanportfolioSkillapply-firmware
Bring current folder (plain folder, existing repo, old or partial firmware copy) up to full Harness Firmware in place. Mirror external repo → adopt-repo.
Also in 6 projects that use this
- +2 more from Leodorareluctant259
- +6 more from ryanportfolio
Other versions191 projects use a version of this.
Word for word · 0
None found.
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None found.
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- obra/superpowers★ 314ksame name
- jnMetaCode/superpowers-zh★ 8.4ksame name
- vudovn/ag-kit★ 8.2ksame name
- vudovn/antigravity-kit★ 8.2ksame name
- JetBrains/thinkrail★ 7.9ksame name
- openai/plugins★ 7.8ksame name
- farm-fe/farm★ 5.6ksame name
- microsoft/FluidFramework★ 4.9ksame name
- BetterTyped/react-zoom-pan-pinch★ 1.9ksame name
- lingyired/status-trio★ 1.8ksame name
181 more not listed
How matches are found. Word for word: the exact same text. Edited: shares passages with this file (“99% same” means 99% of its five-word phrases also appear here; 10% or more counts). Their own version: similar meaning, or, weakest, the same name. We can’t tell which project had it first. Projects are counted among the 200 most-starred candidates, and mentions are links to the repository we found, up to 50 per site, so both counts are a floor.
In this repository75 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- .cursor/rules/plangate.mdcCursor rule
- acceptance-criteria-buildSkill
- acceptance-reviewSkill
- ai-dev-brainstormSkill
- ai-dev-execSkill
- ai-dev-planSkill
- ai-dev-verifySkill
- ai-loop-cycleSkill
- architecture-sketchSkill
- breakdown-gateSkill
- codex-multi-agentSkill
- codex-mvp-splitSkill
- context-loadSkill
- context-packagerSkill
- design-gateSkill
- diff-auditSkill
- edgecase-enumerationSkill
- evidence-ledgerSkill
- feature-implementSkill
- ho-apply-scriptSkill
- instruction-debt-auditSkill
- intent-classifierSkill
- known-issues-logSkill
- local-exec-handoffSkill
- manual-cloud-taskSkill
- nonfunctional-checkSkill
- plangate-setupSkill
- plan-normalizationSkill
- plan-review-gateSkill
- pr-decisionSkill
- ref-integrity-scanSkill
- requirement-gap-scanSkill
- review-gateSkill
- risk-assessmentSkill
- skill-creatorSkill
- skill-policy-routerSkill
- subagent-delegation-briefSkill
- subagent-dispatchSkill
- subagent-driven-developmentSkill
- subagent-team-designSkill
- systematic-debuggingSkill
- working-contextSkill
- acceptance-criteria-buildSkill
- acceptance-reviewSkill
- ai-loop-cycleSkill
- architecture-sketchSkill
- brainstormingSkill
- breakdown-gateSkill
- codex-multi-agentSkill
- context-loadSkill
- diff-auditSkill
- edgecase-enumerationSkill
- feature-implementSkill
- ho-apply-scriptSkill
- hypothesis-loggerSkill
- instruction-debt-auditSkill
- intent-classifierSkill
- known-issues-logSkill
- The first 60 shown.
The file
Files
Brainstorming
アイデアや曖昧な要件を、対話的なドリルダウンで設計書(PBI INPUT PACKAGE)に昇華する。
Iron Law
NO CODE WITHOUT APPROVED DESIGN FIRST
設計が承認されるまで、一切のコード実装を禁止する。「シンプルだから」「急いでいるから」は理由にならない。
Common Rationalizations
| こう思ったら | 現実 |
| 「シンプルだから設計不要」 | シンプルなタスクほど設計が速い。省略する理由にならない |
| 「前に似たことをやったから分かる」 | コードベースは変化する。今の状態を調査しろ |
| 「ユーザーが急いでいるから質問を省略」 | 曖昧なまま進めると手戻りの方が遅い |
核心原則: コードを書く前に、ユーザーが本当に何を求めているかを確認する。
Philosophy
- 1質問ずつ: 一度に複数の質問をしない。ユーザーの回答を受けてから次の質問を決める
- YAGNI: 「将来必要になるかも」は削る。今必要な最小構成を設計する
- 代替案を提示: 最初のアイデアに飛びつかない。2-3のアプローチをトレードオフ付きで提示する
- 既存パターン優先: コードベースの既存実装を調査し、一般論ではなくプロジェクト固有のパターンに従う
- インクリメンタル承認: 各ステップでユーザーの承認を得てから次に進む
8ステップ プロセス
Step 1: プロジェクトコンテキスト探索
ユーザーのアイデアを聞いた後、まずコードベースを調査する。
調査対象:
□ 関連する既存コード(Grep/Globで検索)
□ 類似機能の実装パターン
□ アーキテクチャの制約
□ 関連するテストパターン出力: 関連コードと制約の要約をユーザーに報告する。
Step 2: 明確化質問(1つずつ)
ユーザーの意図を正確に把握するため、1つずつ質問する。
質問の優先順位:
- Why: なぜこの機能が必要か?(ユーザーの課題・目的)
- Who: 誰が使うか?(エンドユーザー、管理者、API利用者)
- What: 具体的に何ができるようになるか?(受入基準)
- Scope: 何をやらないか?(明示的な除外範囲)
- Constraints: 技術的制約、期限、依存関係は?
ルール:
- 回答から次の質問を導出する(スクリプト的に全質問を投げない)
- 3-5問で十分な理解が得られたら次のステップへ進む
- ユーザーが「もう十分」と言ったら即座に次へ
Step 3: アプローチ提案
2-3のアプローチを提示する。各アプローチには:
### アプローチ A: {名前}
**概要**: 1-2文で説明
**トレードオフ**:
- メリット
- デメリット・リスク
**変更範囲**: {影響するファイル数・領域}
**工数目安**: 小 / 中 / 大ルール:
- 最もシンプルなアプローチを最初に提示する
- 各アプローチの「やらないこと」を明確にする
- ユーザーが選びやすいよう推奨を示す(ただし押し付けない)
Step 4: ユーザー承認チェックポイント
ユーザーにアプローチを選んでもらう。
「アプローチ A/B/C のどれで進めますか?
また、変更・追加したい点があれば教えてください。」Step 5: 設計書ドラフト作成
選ばれたアプローチを基に、pbi-input.md形式の設計書を作成する。
# PBI INPUT PACKAGE: {タイトル}
> 生成日: YYYY-MM-DD
> 生成方法: brainstormingスキル
## Context / Why
{なぜやるか。ユーザーの課題・目的}
## What(Scope)
### In scope
{やること。具体的な機能・振る舞い}
### Out of scope
{やらないこと。明示的な除外範囲}
## 受入基準
- [ ] {基準1}
- [ ] {基準2}
- [ ] {基準3}
## Notes from Refinement
{議論で決まったこと。ブレスト中の意思決定を記録}
## Estimation Evidence
### Risks
{リスク}
### Unknowns
{不明点}
### Assumptions
{前提条件}Step 6: Specレビュー(自動セルフチェック)
設計書を以下の観点で自動チェックする:
チェック項目:
□ Context / Why が具体的か(「便利だから」ではなく課題ベース)
□ 受入基準が検証可能か(テストで確認できる粒度)
□ Out of scope が明確か(曖昧な境界がないか)
□ 既存アーキテクチャとの整合性
□ YAGNIに反する要素がないか(過剰な設計)
□ セキュリティ観点の漏れ(認証・認可、入力バリデーション)結果: PASS / WARN(改善提案付き)/ FAIL(修正必須)
Step 7: 修正サイクル
Step 6でWARN/FAILが出た場合:
- 指摘事項をユーザーに報告
- 修正案を提示
- ユーザー承認を得て修正
- 再度Step 6を実行
Step 8: 完了と遷移
設計書がPASSしたら:
docs/working/TASK-XXXX/pbi-input.mdに保存(チケット番号が分かる場合)- 次のステップを案内:
設計書の作成が完了しました。
次のステップ:
1. `/ai-dev-workflow TASK-XXXX plan` — 実装計画を生成
2. 設計書の内容を手動で調整(必要に応じて)
3. チームメンバーと共有してフィードバックを得る重要ルール
- 第1原則を遵守: ファイル生成前にユーザー確認を取る
- 1質問ずつ: 複数の質問を同時にしない
- 既存コード最優先: コードベースを調査してから設計する
- 過度に複雑にしない: ユーザーが求めている以上の設計をしない
- 対話を楽しむ: 機械的な質問ではなく、ユーザーのアイデアを一緒に育てる姿勢
不採用案の記録(decision-log 連携)
Step 4 でアプローチが選択されたら、不採用にしたアプローチを decision-log.jsonl の alternatives_rejected に構造化記録する。
- 形式:
"alternatives_rejected": [{"option": "不採用案", "rationale": "不採用理由"}](option=不採用案、rationale=不採用理由) - 必須: high-risk / critical mode、または human decision のとき
- 任意: standard 以下(推奨だが必須化しない)
- 正本は decision-log.jsonl。設計書(pbi-input)の
Notes from Refinementはそこへの参照・要約に留め、不採用理由を二重管理しない - スキーマ:
docs/working/templates/decision-log-schema.md
参照解決順(導入先で必ずこの順に探す): 本 Skill が参照する
docs/**は上流リポジトリ基準の相対パスであり、install.sh --claude/ plugin(Claude marketplace)/ Codex の 3 経路とも配布対象外(解決不可)。(1) 導入先リポジトリの同名パスを探す → (2) 見つからなければ 「正本<path>を参照できなかった」と明示し、本 Skill 内の記述を代替正本として扱い、推測で内容を補わない。plugin root 配下の探索はdocs/**には適用しない: plugin が配布するのはagents/commands/skills/rules等の定義ディレクトリのみでdocs/を配布対象として認識せず、plugin root 配下に相当する配布物が存在しないため、plugin root 段を置いても必ず空振りする(クラス A の rules 参照が plugin root 配下で解決できるのはrules/が実際に配布されるからであり、この非対称をdocs/**に持ち込まない)。
関連スキル
- ai-dev-workflow: brainstorming完了後、実装計画の生成に使用
- skill-creator: 新しいスキルの設計にbrainstormingを適用可能
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

