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変更が生むべき成果と、そこへ至るために提案された要件を切り分け、ユーザーが除外したものを記録し、構造からコストをおおまかな区分で見積もる。要件がワークフローに入った時点、設計を始める前、または「どこまでやるか/スコープ外は何か/やる価値があるか」が言及された時に使用。

Overview

Publishershinpr
Repositoryai-coding-project-boilerplate
Skill namerequirement-convergence
Stars
234
Forks
28
Bundled files
1
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 1 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by shinpr on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Requirement Convergence AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate/tree/main/.claude/skills-ja/requirement-convergence
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate.git /tmp/ai-coding-project-boilerplate
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/ai-coding-project-boilerplate/.claude/skills-ja/requirement-convergence .claude/skills/requirement-convergence
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Requirement Convergence in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Requirement Convergence on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Requirement Convergence is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

要件収束

目的

要件は、膨らんだ状態、曖昧な状態、狙う成果を外した状態で届く。能力の高いモデルはその3つをまとめて筋の通った計画に組み直し、忠実に作り上げてしまう — 求められたものが間違っていたときに、求められたとおりのものを届けることになる。

このスキルは何を作るかを収束させる。どう作るか、そして変更にどのドキュメントが必要かは、何を作るかが決まった後に定める。

収束フィールド

フィールド通過条件
outcome観測可能な結果が1つ。それに寄与しない要件は不要である。
requirements[]作る対象に関わる各項目に current-state または desired-future のラベルが付いている。
nonGoals[]ユーザーが挙げたもの。または、除外すべきものはないとユーザーが述べたこと。
cost区分1つと、それを決めた構造上の根拠、および残っている不明点。

cost はおおまかな区分であり、作業計画書がスケジュールの根拠にする工数見積ではない — 要件の段階では人日を裏付けられない。残っている不明点は、規模そのものよりも判断に影響する。

分類は、アナライザが言い換えたものではなく、保持しているユーザー自身の文言から行う。評価を求める文言、推測的なアイデアを述べる文言、実装手段を提案する文言は、収束中は判断のための候補としてのみ扱う。requirements[] や後続作業で参照されるドキュメントに入れるのは、ユーザーが明示的に採用したものだけとする。

各フィールドは自身の readiness ラベルを持つ: ready、weak、weak-but-explicit(weak だが、未解決のまま残すことにユーザーが同意した状態)。weak-but-explicit を設定できるのはユーザーだけである。該当する全フィールドが ready または weak-but-explicit になった時点で、要件は収束したとみなす。

フィールドごとの判断ルール: references/criteria.md。

ヒアリングプロトコル

利用可能なスコープとコストのエビデンスを、聞き出す作業と判定の両方に用いる。質問するのは、リポジトリからは答えられないプロダクト上の選択だけとする。requirements[] と除外事項のヒアリングは、ユーザーが依頼した機能から組み立てる。分析中に見つかった隣接する機能はどちらにも含めないので、ユーザーは依頼していない機能を却下する必要がない。スコープとコストを再分析するのは、回答が分析対象または必要なスコープエビデンスを変える場合に限る。

開始前に以下のステップを登録し、完了ごとにその根拠を記録する:

ステップ行うこと完了の根拠
1利用可能なスコープの事実を述べ、そこから要件について何が言えるかを分けて示す事実が、その分析エビデンスとともに列挙されている
2ready に達していないフィールドについて、1メッセージあたり最大2問で質問するready に達していないフィールドごとに1問
3各回答をそのフィールドの値として記録する値が、ユーザーが明示的に選んだ選択肢、またはユーザー自身が述べた言い回しになっている
4記録した値がまだ通過条件を満たさない場合は1度だけ聞き直し、2度目の回答のままでよいとユーザーが同意した時点でそのフィールドを weak-but-explicit とする記録された回答が2つ、またはそこで止めることへのユーザーの同意
5各フィールドを通過条件に照らして判定し、記録を完成させる全フィールドにラベルが付いた収束記録

保存プロトコル

保持先保持する内容
現在の収束記録全フィールドとその readiness ラベル
PRD の 成功基準 と Out of Scopeoutcome、およびユーザーが挙げた nonGoals
Design Doc の Requirement ConvergencePRD がない場合は上と同じ内容。加えて weak-but-explicit のまま残ったフィールドは常にここへ記録する

どちらのドキュメントも生成しない場合は、現在のコンテキストに記録を保持する。

参照プロトコル

  1. プロンプトから収束記録を読む。
  2. nonGoals は今回の変更から除外し、desired-future 要件を作る対象として扱う。採用されていない評価依頼、推測的なアイデア、指定された実装手段、エージェントが提案した機能は実装作業を生まない。評価した選択肢を判断の履歴として残せるのは、承認済みADRがそれを扱う場合だけである。
  3. weak-but-explicit のフィールドは、確定した判断ではなく記録された未解決の論点として扱い、作業がその解決に依存する場合はエスカレーションする。

品質チェックリスト

  • 質問の前にスコープの事実を提示した
  • nonGoals がユーザーから出たもの、または除外すべきものはないとユーザーが述べたものになっている
  • 該当する全フィールドが ready、またはユーザーの同意による weak-but-explicit になっている

References

  • references/criteria.md — フィールドごとの判断ルール、コストの入力、チャレンジの強度、手段すり替えの検出

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Requirement Convergence AI skill do?

変更が生むべき成果と、そこへ至るために提案された要件を切り分け、ユーザーが除外したものを記録し、構造からコストをおおまかな区分で見積もる。要件がワークフローに入った時点、設計を始める前、または「どこまでやるか/スコープ外は何か/やる価値があるか」が言及された時に使用。

Why use Requirement Convergence on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Requirement Convergence is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Requirement Convergence in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate/tree/main/.claude/skills-ja/requirement-convergence. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Requirement Convergence?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Requirement Convergence?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Requirement Convergence with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Requirement Convergence AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by shinpr under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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