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shinpr
technical-spec

環境変数、アーキテクチャ設計、ビルド・テストコマンドを定義。環境設定、アーキテクチャ設計時に使用。

Overview

Publishershinpr
Repositoryai-coding-project-boilerplate
Skill nametechnical-spec
Stars
234
Forks
28
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
Skill sourceRepository
  • 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.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

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

Installation

Install the Technical Spec 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/technical-spec
  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/technical-spec .claude/skills/technical-spec
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Technical Spec 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 Technical Spec 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 Technical Spec 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.

技術設計ルール

前提条件の検出

技術やコマンドに固有のルールを適用する前に、マニフェスト、ロックファイル、ビルド・テスト設定、CI定義、代表的なソースファイルを確認する。ツール、スクリプト、パスエイリアス、ランタイムは、リポジトリ内の根拠に明記されている場合にのみ確認済みとして扱う。周辺のパターンから導いた結論には推測であることを明記する。不足している判断によってアーキテクチャ、互換性、セキュリティ、検証方法が変わる場合は作業を止め、必要な設定またはユーザー判断を具体的に示す。

技術スタックの基本方針

リポジトリ設定からTypeScriptアプリケーションであることを確認できる場合に、このルールを適用する。現行要件と合意済みの制約を、モジュールの責務、依存方向、データフロー、検証境界へ明示的に対応付けてアーキテクチャを選択する。

環境変数管理とセキュリティ

環境変数管理

  • 環境変数と、その型安全性を担保するビルド時の検証機構を一元管理する
  • 環境変数は1つの型付き設定境界で読み取り、アプリケーションコードでは検証済みの設定値を使用する
  • 要件で未設定時の有効な振る舞いが定義されている場合にのみデフォルト値を設ける。それ以外は、変数名と期待する形式を示して設定検証を失敗させる

セキュリティ

  • ローカルの.envファイルはバージョン管理の対象外とし、必要な変数名はシークレットを含まないサンプルファイルで示す
  • APIキーやシークレットは、設定済みのシークレットストアまたはランタイム環境との境界から読み込む
  • 現在の信頼境界で許可されたフィールドだけをログおよびレスポンスに含める。認証情報、トークン、個人データ、内部診断情報は、信頼されていない相手に返す前に除去する

アーキテクチャ設計

アーキテクチャ設計の原則

以下の観測可能な判断に基づいてアーキテクチャを選択する：

  • 責務: 各モジュールや層について、自身が担う振る舞いと委譲する振る舞いを明記する
  • 依存方向: importとランタイム呼び出しは、設定または代表的な実装から確認したプロジェクトの境界ルールに従う
  • 状態・データの所有者: 永続化される値または可変値ごとに、唯一の正規の所有者を定める
  • 検証境界: 公開契約ごとに、それを観測できるUnit、Integration、E2Eいずれかのチェックを設ける

データフロー統一原則

基本原則
  1. 単一データソース: 同じ情報は1箇所にのみ保存する
  2. 構造化データ優先: JSON文字列ではなくパース済みオブジェクトを使用
  3. 責務の分離: 各層が所有するデータまたは振る舞いと、他の層が利用するための境界を明記する
データフローのベストプラクティス
  • 入力時点での検証: データは入力層で検証し、型安全な形で内部に渡す
  • 変換の一元化: データ変換ロジックは専用のユーティリティに集約
  • ログの構造化: データフローの各段階で構造化ログを出力

ビルドとテスト

packageManagerフィールド、ロックファイル、確立済みのCIコマンドの順にパッケージマネージャーを判定する。選択したマニフェストに存在するスクリプトだけを実行する。

ビルドコマンド

  • build - TypeScriptビルド
  • type-check - 型チェック（emit なし）

テストコマンド

  • test - テスト実行

品質保証メカニズムの認識

品質チェック実行前に、変更対象領域にどのような品質メカニズムが存在するかを特定する:

  • 一次検出: 変更対象のファイル種別、プロジェクトマニフェスト、設定から適用可能な品質ツールを特定
    • 影響パスをカバーするCIパイプライン定義を確認
    • ドメイン固有のlinterやバリデータ設定（スキーマバリデータ、API specバリデータ、設定ファイルリンター等）を確認
    • プロジェクト設定におけるドメイン固有の制約（命名規約、文字数制限、フォーマット要件）を確認
  • タスクファイルが Operation Verification Methods を提供している場合、それらをタスク固有のチェックとして実行する
  • 検出したドメイン固有チェックを以下の標準品質フェーズに併せて実行

品質チェック要件

品質チェックは実装完了時に必須：

Phase 1-3: コード品質チェック

  • package.jsonから以下に該当するスクリプトを自動検出して実行:
    • lint + format チェック
    • 未使用エクスポートの検出
    • 循環依存の検出
    • TypeScriptビルド

フェーズ移行条件: 適用対象となる静的チェックとドメイン固有チェックがすべて正常終了していること。必須スクリプトが存在しない場合はマニフェストまたは設定のパスとともに報告し、残りのチェックは引き続き実行する。そのチェックがないことで必要な証明が得られなくなるかどうかは、quality-fixerの結果で判断する。

Phase 4: テスト

  • test - テスト実行

フェーズ移行条件: 適用対象として設定されているテストスイートがすべて成功していること。環境依存のテストスイートを実行できない場合は、ブロック要因となる前提条件を具体的に記録する。

Phase 5: コード品質再検証

  • check:code - コード品質の再検証（Phase 4でのテスト修正による副作用を解消）

完了条件: テストに伴う修正後も静的チェックとドメイン固有チェックが成功し、ビルドが成功していること。必須テストはすべて成功しているか、実行を妨げる要因が明示されていること。

補助コマンド

  • check:all - 全体統合チェック（check:code + test）※手動一括確認用
  • format - フォーマット修正
  • lint:fix - Lint修正

トラブルシューティング

  • 依存関係エラー: まず、失敗した依存解決処理の出力、選択したパッケージマネージャー、マニフェスト、ロックファイルの状態を記録する。ロックファイルと生成物を維持できる、リポジトリで確立済みのクリーンインストールコマンドだけを使用する。依存関係の状態を削除または再生成する操作には事前承認を得る

Frequently asked questions

What does the Technical Spec AI skill do?

環境変数、アーキテクチャ設計、ビルド・テストコマンドを定義。環境設定、アーキテクチャ設計時に使用。

Why use Technical Spec on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Technical Spec 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 Technical Spec 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/technical-spec. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Technical Spec?

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 Technical Spec?

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

Is the Technical Spec 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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