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bmad-advanced-elicitation

LLM(大規模言語モデル)に対し、ソクラテス式問答やプレモータムなどの手法を用いて、より深い批判や改善を促し、出力結果を再検討・洗練させる高度な深堀りを行うSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Push the LLM to reconsider, refine, and improve its recent output. Use when user asks for deeper critique or mentions a known deeper critique method, e.g. socratic, first principles, pre-mortem, red team.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

LLM(大規模言語モデル)に対し、ソクラテス式問答やプレモータムなどの手法を用いて、より深い批判や改善を促し、出力結果を再検討・洗練させる高度な深堀りを行う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 bmad-advanced-elicitation.zip https://jpskill.com/download/23670.zip && unzip -o bmad-advanced-elicitation.zip && rm bmad-advanced-elicitation.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/23670.zip -OutFile "$d\bmad-advanced-elicitation.zip"; Expand-Archive "$d\bmad-advanced-elicitation.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\bmad-advanced-elicitation.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 bmad-advanced-elicitation.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 → bmad-advanced-elicitation 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

⚠️ 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。

[スキル名] bmad-advanced-elicitation

高度な引き出し

目標: LLMに、最近の出力について再考、洗練、改善を促します。


LLMへの重要な指示

  • 必須: フローセクションのすべてのステップを正確な順序で実行してください。
  • ステップをスキップしたり、順序を変更したりしないでください。
  • 停止条件が満たされたら直ちに停止してください。
  • 各ステップ内の各アクションは、そのステップを完了するために必須のアクションです。
  • フロー以外のセクション(検証、出力、重要なコンテキスト)は、不可欠なコンテキストを提供します。実行全体を通して確認し、適用してください。
  • エージェントとのコミュニケーションでは、常にcommunication_languageで出力形式で話してください。

統合(間接的に呼び出された場合)

他のプロンプトまたはプロセスから呼び出された場合:

  1. 生成されたばかりの現在のセクションコンテンツを受け取るか、確認します。
  2. その特定のコンテンツを強化するために、引き出し方法を繰り返し適用します。
  3. ユーザーが「x」を選択して続行し、戻る際に、強化されたバージョンを返します。
  4. 強化されたコンテンツは、出力ドキュメント内の元のセクションコンテンツを置き換えます。

フロー

ステップ1:メソッドレジストリの読み込み

アクション: 引き出し方法のために./methods.csvを読み込みます。パーティーモードが参加する可能性がある場合、エージェント名簿を次のように解決します。

python3 {project-root}/_bmad/scripts/resolve_config.py --project-root {project-root} --key agents

リゾルバーは、_bmad/config.toml(インストーラーベース、チームスコープ)、_bmad/config.user.toml(インストーラーベース、ユーザースコープ)、_bmad/custom/config.toml(チームオーバーライド)、および_bmad/custom/config.user.toml(個人オーバーライド)の4つのレイヤーを順にマージします。agentsの下の各エントリは、エージェントのcodeによってキー付けされ、nametitleicondescriptionmodule、およびteamを保持します。

CSV構造

  • category: メソッドのグループ化(コア、構造、リスクなど)
  • method_name: メソッドの表示名
  • description: メソッドが何をするか、いつ使用するか、なぜそれが価値があるかについての詳細な説明
  • output_pattern: 矢印を使用した柔軟なフローガイド(例:「分析 -> 洞察 -> アクション」)

コンテキスト分析

  • 会話履歴を使用します。
  • 分析対象:コンテンツタイプ、複雑さ、ステークホルダーのニーズ、リスクレベル、創造的可能性

スマートな選択

  1. コンテキストを分析します:コンテンツタイプ、複雑さ、ステークホルダーのニーズ、リスクレベル、創造的可能性
  2. 説明を解析します:CSVの詳細な説明から各メソッドの目的を理解します。
  3. 5つのメソッドを選択します:説明に基づいて、コンテキストに最適なメソッドを選択します。
  4. アプローチのバランスを取ります:必要に応じて、基礎的なテクニックと専門的なテクニックを組み合わせて含めます。

ステップ2:オプションの提示と応答の処理

表示形式

**高度な引き出しオプション**
_パーティーモードがアクティブな場合、エージェントが参加します。_
番号(1-5)、[r]で再シャッフル、[a]ですべてリスト、または[x]で続行を選択してください:

1. [メソッド名]
2. [メソッド名]
3. [メソッド名]
4. [メソッド名]
5. [メソッド名]
r. 5つの新しいオプションでリストを再シャッフルします
a. すべてのメソッドを説明付きでリストします
x. 続行 / それ以上の操作なし

応答の処理

ケース1-5(ユーザーが番号付きメソッドを選択した場合):

  • CSVの記述を使用して、選択されたメソッドを実行します。
  • 現在のコンテキストに基づいて、メソッドの複雑さと出力形式を調整します。
  • 強化されている現在のセクションコンテンツにメソッドを創造的に適用します。
  • メソッドが明らかにしたことや改善したことを示す強化されたバージョンを表示します。
  • 重要: ユーザーに、変更をドキュメントに適用するかどうか(y/n/その他)を尋ね、応答を待つために停止します。
  • 重要: はいの場合にのみ、変更を適用します。いいえの場合、提案された変更の記憶を破棄します。その他の返信の場合、ユーザーから与えられた指示に最善を尽くして従います。
  • 重要: 追加の引き出しを可能にするために、同じ1-5、r、xのプロンプトを再提示します。

ケースr(再シャッフル):

  • methods.csvから5つのランダムなメソッドを選択し、同じプロンプト形式で新しいリストを提示します。
  • 選択する際は、異なるカテゴリやアプローチをカバーする多様なメソッドのセットを考え、選択するように努めます。その際、1と2は、発見されているドキュメントまたはセクションにとって最も有用である可能性があります。

ケースx(続行):

  • 引き出しを完了し、続行します。
  • 完全に強化されたコンテンツを呼び出し元のスキルに返します。
  • 強化されたコンテンツは、そのセクションの最終バージョンになります。
  • 次のセクションに進むために、呼び出し元のスキルに完了を通知します。

ケースa(すべてリスト):

  • CSVからすべてのメソッドを説明付きでコンパクトな表にリストします。
  • ユーザーが完全なリストから名前または番号で任意のメソッドを選択できるようにします。
  • 選択後、上記のケース1-5で説明されているようにメソッドを実行します。

ケース:直接フィードバック:

  • 現在のセクションコンテンツに変更を適用し、選択肢を再提示します。

ケース:複数の番号:

  • コンテンツに対してメソッドを順番に実行し、その後、選択肢を再提示します。

ステップ3:実行ガイドライン

  • メソッドの実行: CSVの記述を使用して、各メソッドを理解し、適用します。
  • 出力パターン: パターンを柔軟なガイドとして使用します(例:「パス -> 評価 -> 選択」)。
  • 動的な適応: コンテンツのニーズに基づいて複雑さを調整します(単純なものから洗練されたものまで)。
  • 創造的な適用: パターンの整合性を維持しながら、コンテキストに基づいてメソッドを柔軟に解釈します。
  • 実用的な洞察に焦点を当てます。
  • 関連性を維持: 引き出しを分析対象の特定のコンテンツ(ユーザーが別途指示しない限り、作成中のドキュメントの現在のセクション)に結び付けます。
  • ペルソナの特定: シングルまたはマルチペルソナのメソッドの場合、視点を明確に特定し、メモリ内に利用可能なパーティーメンバーがいる場合は使用します。
  • 重要なループ動作: 各メソッド実行後、常に1-5、r、a、xの選択肢を再提示します。
  • ユーザーが強化されたコンテンツで続行するために「x」を選択するまで続行し、セッションから何を受け入れるべきかを確認またはユーザーに尋ねます。
  • 各メソッドの適用は、以前の強化の上に構築されます。
  • コンテンツの保持: 引き出し中に行われたすべての強化を追跡します。
  • 反復的な強化: 選択された各メソッド(1-5)は、次のことを行う必要があります。
    1. コンテンツの現在の強化されたバージョンに適用します。
    2. 表示します。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Advanced Elicitation

Goal: Push the LLM to reconsider, refine, and improve its recent output.


CRITICAL LLM INSTRUCTIONS

  • MANDATORY: Execute ALL steps in the flow section IN EXACT ORDER
  • DO NOT skip steps or change the sequence
  • HALT immediately when halt-conditions are met
  • Each action within a step is a REQUIRED action to complete that step
  • Sections outside flow (validation, output, critical-context) provide essential context - review and apply throughout execution
  • YOU MUST ALWAYS SPEAK OUTPUT in your Agent communication style with the communication_language

INTEGRATION (When Invoked Indirectly)

When invoked from another prompt or process:

  1. Receive or review the current section content that was just generated
  2. Apply elicitation methods iteratively to enhance that specific content
  3. Return the enhanced version back when user selects 'x' to proceed and return back
  4. The enhanced content replaces the original section content in the output document

FLOW

Step 1: Method Registry Loading

Action: Load ./methods.csv for elicitation methods. If party-mode may participate, resolve the agent roster via:

python3 {project-root}/_bmad/scripts/resolve_config.py --project-root {project-root} --key agents

The resolver merges four layers in order: _bmad/config.toml (installer base, team-scoped), _bmad/config.user.toml (installer base, user-scoped), _bmad/custom/config.toml (team overrides), and _bmad/custom/config.user.toml (personal overrides). Each entry under agents is keyed by the agent's code and carries name, title, icon, description, module, and team.

CSV Structure

  • category: Method grouping (core, structural, risk, etc.)
  • method_name: Display name for the method
  • description: Rich explanation of what the method does, when to use it, and why it's valuable
  • output_pattern: Flexible flow guide using arrows (e.g., "analysis -> insights -> action")

Context Analysis

  • Use conversation history
  • Analyze: content type, complexity, stakeholder needs, risk level, and creative potential

Smart Selection

  1. Analyze context: Content type, complexity, stakeholder needs, risk level, creative potential
  2. Parse descriptions: Understand each method's purpose from the rich descriptions in CSV
  3. Select 5 methods: Choose methods that best match the context based on their descriptions
  4. Balance approach: Include mix of foundational and specialized techniques as appropriate

Step 2: Present Options and Handle Responses

Display Format

**Advanced Elicitation Options**
_If party mode is active, agents will join in._
Choose a number (1-5), [r] to Reshuffle, [a] List All, or [x] to Proceed:

1. [Method Name]
2. [Method Name]
3. [Method Name]
4. [Method Name]
5. [Method Name]
r. Reshuffle the list with 5 new options
a. List all methods with descriptions
x. Proceed / No Further Actions

Response Handling

Case 1-5 (User selects a numbered method):

  • Execute the selected method using its description from the CSV
  • Adapt the method's complexity and output format based on the current context
  • Apply the method creatively to the current section content being enhanced
  • Display the enhanced version showing what the method revealed or improved
  • CRITICAL: Ask the user if they would like to apply the changes to the doc (y/n/other) and HALT to await response.
  • CRITICAL: ONLY if Yes, apply the changes. IF No, discard your memory of the proposed changes. If any other reply, try best to follow the instructions given by the user.
  • CRITICAL: Re-present the same 1-5,r,x prompt to allow additional elicitations

Case r (Reshuffle):

  • Select 5 random methods from methods.csv, present new list with same prompt format
  • When selecting, try to think and pick a diverse set of methods covering different categories and approaches, with 1 and 2 being potentially the most useful for the document or section being discovered

Case x (Proceed):

  • Complete elicitation and proceed
  • Return the fully enhanced content back to the invoking skill
  • The enhanced content becomes the final version for that section
  • Signal completion back to the invoking skill to continue with next section

Case a (List All):

  • List all methods with their descriptions from the CSV in a compact table
  • Allow user to select any method by name or number from the full list
  • After selection, execute the method as described in the Case 1-5 above

Case: Direct Feedback:

  • Apply changes to current section content and re-present choices

Case: Multiple Numbers:

  • Execute methods in sequence on the content, then re-offer choices

Step 3: Execution Guidelines

  • Method execution: Use the description from CSV to understand and apply each method
  • Output pattern: Use the pattern as a flexible guide (e.g., "paths -> evaluation -> selection")
  • Dynamic adaptation: Adjust complexity based on content needs (simple to sophisticated)
  • Creative application: Interpret methods flexibly based on context while maintaining pattern consistency
  • Focus on actionable insights
  • Stay relevant: Tie elicitation to specific content being analyzed (the current section from the document being created unless user indicates otherwise)
  • Identify personas: For single or multi-persona methods, clearly identify viewpoints, and use party members if available in memory already
  • Critical loop behavior: Always re-offer the 1-5,r,a,x choices after each method execution
  • Continue until user selects 'x' to proceed with enhanced content, confirm or ask the user what should be accepted from the session
  • Each method application builds upon previous enhancements
  • Content preservation: Track all enhancements made during elicitation
  • Iterative enhancement: Each selected method (1-5) should:
    1. Apply to the current enhanced version of the content
    2. Show the improvements made
    3. Return to the prompt for additional elicitations or completion