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ac-spec-parser

プロジェクトの仕様書を読み込み、内容が正しいか確認し、必要な情報を抜き出したり、形式を変換したりすることで、仕様書を効率的に活用するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Parse and validate project specifications. Use when loading YAML/JSON specs, validating spec structure, extracting requirements, or converting between spec formats.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

プロジェクトの仕様書を読み込み、内容が正しいか確認し、必要な情報を抜き出したり、形式を変換したりすることで、仕様書を効率的に活用するSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux 
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o ac-spec-parser.zip https://jpskill.com/download/9340.zip && unzip -o ac-spec-parser.zip && rm ac-spec-parser.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/9340.zip -OutFile "$d\ac-spec-parser.zip"; Expand-Archive "$d\ac-spec-parser.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\ac-spec-parser.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して ac-spec-parser.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → ac-spec-parser フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

AC Spec Parser

自律コーディングのためのプロジェクト仕様を解析および検証します。

目的

YAML/JSON/Markdown形式の仕様を、フィーチャー生成と計画のために構造化されたデータに解析します。

クイックスタート

from scripts.spec_parser import SpecParser

parser = SpecParser(project_dir)
spec = await parser.parse("spec.yaml")
print(spec.project_name)
print(spec.requirements)

サポートされる形式

  • YAML: .yaml, .yml - 構造化された仕様
  • JSON: .json - 機械可読な仕様
  • Markdown: .md - セクションを持つ人間可読な仕様

仕様スキーマ

project:
  name: "Project Name"
  description: "プロジェクトの内容"
  type: "web-app|api|cli|library"

requirements:
  functional:
    - id: "REQ-001"
      description: "ユーザーはログインできる"
      priority: "high|medium|low"
      acceptance_criteria:
        - "有効な認証情報でアクセスできる"
        - "無効な認証情報でエラーが表示される"

  non_functional:
    - id: "NFR-001"
      description: "200ms以内の応答"
      category: "performance|security|usability"

technology:
  language: "python|typescript|go"
  framework: "fastapi|nextjs|gin"
  database: "postgresql|mongodb"

constraints:
  - "AWS上で実行する必要がある"
  - "予算は月額$100以下"

ワークフロー

  1. Load: ディスクから仕様ファイルを読み込む
  2. Parse: 構造化されたデータに変換する
  3. Validate: 必須フィールドとスキーマをチェックする
  4. Normalize: ダウンストリームで使用するための形式を標準化する
  5. Export: フィーチャーアナライザーに出力する

検証ルール

  • プロジェクト名は必須
  • 少なくとも1つの機能要件が必要
  • すべての要件は一意のIDを持つ
  • 優先度の値が有効である
  • 技術スタックに一貫性がある

連携

使用元:

  • ac-spec-generator: 解析された仕様からフィーチャーリストを生成する
  • ac-feature-analyzer: 要件を分析する
  • ac-complexity-assessor: 複雑さを評価する

APIリファレンス

完全な実装については、scripts/spec_parser.pyを参照してください。

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

AC Spec Parser

Parse and validate project specifications for autonomous coding.

Purpose

Parses YAML/JSON/Markdown specifications into structured data for feature generation and planning.

Quick Start

from scripts.spec_parser import SpecParser

parser = SpecParser(project_dir)
spec = await parser.parse("spec.yaml")
print(spec.project_name)
print(spec.requirements)

Supported Formats

  • YAML: .yaml, .yml - Structured specifications
  • JSON: .json - Machine-readable specs
  • Markdown: .md - Human-readable specs with sections

Specification Schema

project:
  name: "Project Name"
  description: "What the project does"
  type: "web-app|api|cli|library"

requirements:
  functional:
    - id: "REQ-001"
      description: "User can login"
      priority: "high|medium|low"
      acceptance_criteria:
        - "Valid credentials grant access"
        - "Invalid credentials show error"

  non_functional:
    - id: "NFR-001"
      description: "Response under 200ms"
      category: "performance|security|usability"

technology:
  language: "python|typescript|go"
  framework: "fastapi|nextjs|gin"
  database: "postgresql|mongodb"

constraints:
  - "Must run on AWS"
  - "Budget under $100/month"

Workflow

  1. Load: Read spec file from disk
  2. Parse: Convert to structured data
  3. Validate: Check required fields and schema
  4. Normalize: Standardize format for downstream use
  5. Export: Output to feature analyzer

Validation Rules

  • Project name required
  • At least one functional requirement
  • All requirements have unique IDs
  • Priority values are valid
  • Technology stack is coherent

Integration

Used by:

  • ac-spec-generator: Generates feature list from parsed spec
  • ac-feature-analyzer: Analyzes requirements
  • ac-complexity-assessor: Estimates complexity

API Reference

See scripts/spec_parser.py for full implementation.