Tech Info Gathering（技術情報収集）

目的

技術情報収集は「何を・なぜ・どこで・どう調べるか」を事前に決めることで、 無駄な探索を減らし、信頼性の高い情報を効率的に得る。

Procedure

Phase 1: 事前調査（Pre-Research）

収集を始める前に「何を知りたいのか」を明確化する。

1.1 問いの定義

- 調査対象: [ライブラリ名・サービス名・エラーメッセージ等]
- 知りたいこと: [API使い方 / バグ原因 / 移行方法 / ベストプラクティス 等]
- 現在知っていること: [既知の情報を列挙]
- 決定事項: [この調査で決めること]

1.2 スコープの設定

• バージョン: 対象のバージョンを明記（例: React 18.x）
• 環境: OS・ランタイム・依存関係
• 期限: 情報の鮮度要件（最新のみ必要か・安定版で良いか）

1.3 既知情報の棚卸し

• 手元のドキュメント・過去のメモを確認
• プロジェクト内のCLAUDE.md・ADRを確認

---

Phase 2: リサーチ方法選定（Method Selection）

調査対象と目的に応じて適切な手法を選ぶ。 詳細な手法カタログは references/research-methods.md を参照。

選定マトリクス

調査目的	推奨手法（優先順）
API仕様・使い方	公式ドキュメント → ソースコード → Stack Overflow
バグ調査	GitHub Issues → Stack Overflow → 再現実験
最新情報・変更点	リリースノート → GitHub Releases → 公式ブログ
移行・アップグレード	マイグレーションガイド → Breaking Changes一覧 → GitHub PRs
ベストプラクティス	公式ガイド → コミュニティ事例 → ソースコード読解
エラー原因	エラーメッセージ検索 → GitHub Issues → 再現実験

複数手法を選ぶ場合は「信頼性の高いものを先に」「一次情報を優先」で順序付ける。

---

Phase 3: 情報収集実行（Execution）

3.1 情報収集の実行

選定した手法を順番に実行する。各手法の実行手順は references/research-methods.md を参照。

収集中の記録形式:

## [手法名] - [日時]

**情報源**: [URL / ファイルパス]
**バージョン**: [対象バージョン]
**発見した情報**:
- [ポイント1]
- [ポイント2]

**信頼度**: 高/中/低
**根拠**: [一次情報/二次情報/実験結果 等]

3.2 情報の評価と統合

• 一次情報を優先: 公式ドキュメント・ソースコード > ブログ・Stack Overflow
• バージョン確認: 情報が対象バージョンに適合するか検証
• 矛盾の検出: 複数ソースで矛盾があれば実験で検証
• 鮮度の確認: 情報の更新日・バージョンタグを必ず確認

3.3 実験による検証（必要な場合）

API動作・バグ再現など、情報のみで確信が持てない場合:

# 最小限の再現コードで検証
# ドキュメントの記述通りに動くか確認
# バグであれば再現条件を特定

3.4 成果物の整理

## 調査結果サマリ

**調査対象**: [対象]
**調査日**: [日付]
**対象バージョン**: [バージョン]

### 結論
[最も重要な発見を1〜3行で]

### 詳細

| 項目 | 内容 | 情報源 | 信頼度 |
|------|------|--------|--------|
| ... | ... | ... | 高/中/低 |

### 未解決事項
- [まだ分からないこと]

### 参考リンク
- [URL]

---

注意事項

• AI生成情報の扱い: Claude等のAI回答はハルシネーションのリスクがある。必ず一次情報で検証する
• 古い情報の罠: Stack Overflowの回答・ブログ記事は古い場合がある。作成日・バージョンを必ず確認
• 英語ソースを優先: 日本語情報は翻訳・要約のズレが生じやすい

連携スキル

• resolving-uncertainty: 調査しても解決しない不確実性は台帳に記録
• dependency-observation: ライブラリ調査と合わせて依存関係を確認