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lib-docs-generator

SKILL.md

ライブラリドキュメント生成ガイド

概要

ライブラリのドキュメントからスキルを自動生成する。

方針:

  1. llms.txtがあれば → そのまま使う（リンク先はクロールしない、llms-full.txtは無視）
  2. llms.txtがなければ → 自前でllms.txt形式のファイルを自動生成
  3. スキル発動時 → 都度WebFetchで詳細取得（常に最新）

実行フロー

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 1: URL解析                                 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 1. /llms.txt を確認                              │
│    ├── あり → curlでダウンロード                  │
│    │         （llms-full.txtは無視）              │
│    │         → Phase 4 へ                        │
│    └── なし → Phase 1.5 へ                       │
└─────────────────────────────────────────────────┘
                    ↓ (llms.txtなし)
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 1.5: URL収集 + ユーザー確認                │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ - サイトマップ/ナビゲーションからURL収集          │
│ - 収集URLリストを提示                            │
│ - ユーザー承認を待つ                             │
└─────────────────────────────────────────────────┘
                    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 2: ドキュメント収集                        │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ - 各URLをWebFetchで取得                          │
│ - タイトル + 概要 + コード例 + API情報を抽出     │
│ - カテゴリ分け                                   │
└─────────────────────────────────────────────────┘
                    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 3: docs.md生成                             │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ - template.mdを参照                              │
│ - 詳細形式で整形（概要+コード例+API情報）        │
│ - 品質チェックリストを確認                       │
│ - references/docs.mdとして保存                   │
└─────────────────────────────────────────────────┘
                    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 4: SKILL.md生成                            │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ - スキルディレクトリ作成                          │
│ - SKILL.md生成（WebFetch都度取得方式）           │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Phase 1: URL解析

llms.txtの確認（最優先）

  1. /llms.txt をWebFetchで確認

    WebFetch(url="https://example.com/llms.txt", prompt="Check if this is a valid llms.txt file")

  2. 存在する場合:

    • docs.md として保存（llms.md は作らない）
    mkdir -p .claude/skills/{library}/references
curl -s https://example.com/llms.txt -o .claude/skills/{library}/references/docs.md
    • Phase 4（ファイル生成）へ直接進む（ユーザー確認不要）

  3. 存在しない場合:

    • Phase 1.5へ進む

llms.txtの一般的なパターン

サイト llms.txt URL
Expo https://docs.expo.dev/llms.txt
Vercel https://vercel.com/llms.txt
Tamagui https://tamagui.dev/llms.txt
その他 /llms.txt を確認

Phase 1.5: URL収集 + ユーザー確認

llms.txtがない場合のみ実行

1. URL収集

サイトマップ確認:

curl -s https://example.com/sitemap.xml -o sitemap.xml

ナビゲーション解析:

WebFetch(
  url="https://example.com/docs",
  prompt="Extract all documentation page URLs from the navigation/sidebar. Return as a list of URLs."
)

2. ユーザー確認

収集したURLリストを提示し、承認を待つ:

以下のURLを収集対象として検出しました:

Getting Started:
- https://example.com/docs/getting-started
- https://example.com/docs/installation

API Reference:
- https://example.com/docs/api/hooks
- https://example.com/docs/api/components
...

このリストで収集を開始してよろしいですか？
除外したいURLや追加したいURLがあれば教えてください。

Phase 2: ドキュメント収集

目的: 各URLから包括的な情報を抽出（概要、コード例、API情報を含む）

取得する情報

各URLから以下を抽出:

  1. 基本情報

    • ページタイトル
    • 概要（最初の1-2文）

  2. 主要コンテンツ

    • セクション見出し
    • 重要な説明文（箇条書き）

  3. コード例

    • 基本的な使用例（最初のコードブロック）
    • インポート文

  4. API情報（APIリファレンスページの場合）

    • 関数/コンポーネント名
    • パラメータと型
    • 戻り値

WebFetchプロンプト（詳細版）

WebFetch(
  url="[URL]",
  prompt="Extract the following from this documentation page:
  1. Page title
  2. Brief description (1-2 sentences)
  3. Main content summary (key points as bullet list)
  4. First code example with imports
  5. API signatures if present (function name, parameters, return type)
  Format as structured markdown."
)

並列取得

ページ数が多い場合はTaskエージェントを並列起動:

Task(subagent_type="Explore", prompt="以下のURLから詳細情報を抽出: [URLリストA]")
Task(subagent_type="Explore", prompt="以下のURLから詳細情報を抽出: [URLリストB]")

カテゴリ分け

URLパターンで自動分類:

パターン カテゴリ
/getting-started, /quickstart, /intro Getting Started
/installation, /setup Getting Started
/api, /reference API Reference
/concepts, /fundamentals Core Concepts
/guides, /how-to Guides
/examples, /tutorials Examples
/advanced, /configuration Optional

Phase 3: docs.md生成

生成手順

  1. 収集情報の整理

    • Phase 2で取得した全情報を整理
    • 重複・無効URLを除外
    • 情報の欠落がないか確認

  2. カテゴリ分類

    • URLパターンと内容に基づいて分類
    • Getting Started / Core Concepts / API Reference / Guides / Examples

  3. 構造化

    • 各ページごとにサブセクションを作成
    • 概要 → 主要ポイント → コード例 → API情報 の順で記載

  4. 品質チェック

    • 下記チェックリストを確認

  5. 保存

    • references/docs.md として保存

template.mdを参照

templates/docs.md を参照して、詳細な出力形式で整形する。

出力形式（詳細版）

# {Library}

> {ライブラリの概要を1-2文で}

## Getting Started

### Installation
- **URL**: https://...
- **概要**: インストール方法
- **手順**:
  - npm install {package}
  - 設定ファイルの作成

### Quick Start
- **URL**: https://...
- **概要**: 基本的な使い方
- **コード例**:
  ```tsx
  import { useQuery } from '@tanstack/react-query'

  function Example() {
    const { data } = useQuery({ queryKey: ['todos'], queryFn: fetchTodos })
  }

API Reference

useQuery

  • URL: https://...
  • 概要: データ取得用フック
  • シグネチャ: useQuery(options: UseQueryOptions): UseQueryResult
  • 主要パラメータ:
    • queryKey: クエリの一意識別子
    • queryFn: データ取得関数
  • コード例: 
    const { data, isLoading, error } = useQuery({
  queryKey: ['user', userId],
  queryFn: () => fetchUser(userId),
})


### 品質チェックリスト

生成後、以下を確認:

- [ ] **必須セクション**: Library名、Description、Getting Started が含まれている
- [ ] **URL検証**: 全URLがアクセス可能
- [ ] **コード例**: 主要機能にコード例がある
- [ ] **API情報**: API Referenceページにはシグネチャがある
- [ ] **重複なし**: 同じ内容が複数回出現していない
- [ ] **網羅性**: 主要なドキュメントページが含まれている

### 良い例・悪い例

**良い例:**
```markdown
### useQuery
- **URL**: https://tanstack.com/query/latest/docs/react/reference/useQuery
- **概要**: サーバーからのデータ取得・キャッシュ・再検証を行うフック
- **シグネチャ**: `useQuery(options): UseQueryResult`
- **主要パラメータ**:
  - `queryKey: QueryKey` - クエリの一意識別子
  - `queryFn: QueryFunction` - データ取得関数
- **コード例**:
  ```tsx
  const { data, isLoading } = useQuery({
    queryKey: ['todos'],
    queryFn: fetchTodos,
  })


**悪い例:**
```markdown
- [useQuery](URL): フック

保存

# references/docs.md として保存
Write to: .claude/skills/{library}/references/docs.md

Phase 4: SKILL.md生成

ファイル構成

{library}/
├── SKILL.md              # メインスキルファイル
└── references/
    └── docs.md           # llms.txt形式（リンク集 + 概要）

SKILL.mdテンプレート

templates/skill.md を参照して、SKILL.mdを生成する。

プレースホルダーを実際の値に置き換える:

  • {library}: スキル名（小文字、ハイフン区切り）
  • {Library}: ライブラリの表示名
  • {package-name}: メインパッケージ名
  • {日本語キーワード}: 日本語での呼び出しキーワード

descriptionの書き方

ルール:

  • 1024文字以内
  • 英語（最終行の日本語キーワード部分を除く）
  • 三人称・動詞で始める

トリガー条件を含める:

  1. import文のパターン: imports "package-name"
  2. ワイルドカード: any "@tanstack/*" packages
  3. ユーザーの質問パターン: asks about {Library}
  4. 関連キーワード: 主要なAPI名、関数名、コンポーネント名

良い例:

description: |
  Provides documentation for TanStack Query (React Query).
  Use when working with code that imports "useQuery", "useMutation", "@tanstack/react-query", or any "@tanstack/query-*" packages.
  Use when the user asks about data fetching, caching, or shows code with React Query hooks.
  Can also be invoked directly with "React Query", "TanStack Query", "データフェッチ".

生成されるスキルの動作

スキル発動時:
  1. references/docs.md を読む
  2. 質問に関連するセクション/URLを特定
  3. WebFetchで該当URLの詳細を取得
  4. 回答を生成

メリット:

  • スキル生成が高速（全文クロール不要）
  • 常に最新情報（都度Fetch）
  • ストレージ節約
  • llms.txtありなしで同じ使い勝手

クロールのベストプラクティス

技術的な詳細は crawling-guide.md を参照。

トラブルシューティング

SPAサイトで取得できない

  • 静的なドキュメントページを探す
  • GitHubリポジトリのドキュメントを確認
  • 代替ドキュメントソース（MDN、DevDocs等）を検討

構造が複雑

  • 手動でdocs.mdを調整
  • 目次を追加して参照しやすくする
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