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ck:docs-seeker

LLMを活用して、APIドキュメントやGitHubリポジトリの分析、技術ドキュメントの検索、最新ライブラリ機能の調査など、様々なライブラリやフレームワークのドキュメントを効率的に探し出すSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Search library/framework documentation via llms.txt (context7.com). Use for API docs, GitHub repository analysis, technical documentation lookup, latest library features.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

LLMを活用して、APIドキュメントやGitHubリポジトリの分析、技術ドキュメントの検索、最新ライブラリ機能の調査など、様々なライブラリやフレームワークのドキュメントを効率的に探し出す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 ck-docs-seeker.zip https://jpskill.com/download/23640.zip && unzip -o ck-docs-seeker.zip && rm ck-docs-seeker.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/23640.zip -OutFile "$d\ck-docs-seeker.zip"; Expand-Archive "$d\ck-docs-seeker.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\ck-docs-seeker.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 ck-docs-seeker.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 → ck-docs-seeker 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
12

📖 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。

スクリプトによるドキュメント発見

概要

llms.txt 標準を使用した、スクリプト優先のドキュメント発見です。

スクリプトを実行してワークフロー全体を処理します。手動での URL 構築は不要です。

主要ワークフロー

常にこの順序でスクリプトを実行してください:

# 1. クエリタイプを検出（トピック固有 vs 一般）
node scripts/detect-topic.js "<user query>"

# 2. スクリプト出力を使用してドキュメントをフェッチ
node scripts/fetch-docs.js "<user query>"

# 3. 結果を分析（複数の URL が返された場合）
cat llms.txt | node scripts/analyze-llms-txt.js -

スクリプトは、URL 構築、フォールバックチェーン、エラー処理を自動的に行います。

スクリプト

detect-topic.js - クエリタイプを分類

  • トピック固有クエリと一般クエリを識別します
  • ライブラリ名 + トピックキーワードを抽出します
  • JSON を返します: {topic, library, isTopicSpecific}
  • ゼロトークン実行です

fetch-docs.js - ドキュメントを取得

  • context7.com の URL を自動的に構築します
  • フォールバックを処理します: トピック → 一般 → エラー
  • llms.txt の内容またはエラーメッセージを出力します
  • ゼロトークン実行です

analyze-llms-txt.js - llms.txt を処理

  • URL を分類します（重要/主要/補足）
  • エージェントの配布を推奨します（1 エージェント、3 エージェント、7 エージェント、段階的）
  • 戦略を含む JSON を返します
  • ゼロトークン実行です

ワークフロー参照

トピック固有検索 - 最速パス (10-15秒)

一般ライブラリ検索 - 包括的なカバレッジ (30-60秒)

リポジトリ分析 - フォールバック戦略

参照

context7-patterns.md - URL パターン、既知のリポジトリ

errors.md - エラー処理、フォールバック戦略

advanced.md - エッジケース、バージョン管理、多言語

実行原則

  1. スクリプト優先 - 手動での URL 構築ではなくスクリプトを実行します
  2. ゼロトークンオーバーヘッド - スクリプトはコンテキストの読み込みなしで実行されます
  3. 自動フォールバック - スクリプトはトピック → 一般 → エラーチェーンを処理します
  4. 段階的開示 - 必要な場合にのみワークフロー/参照を読み込みます
  5. エージェント配布 - スクリプトは並列エージェント戦略を推奨します

クイックスタート

トピッククエリ: "How do I use date picker in shadcn?"

node scripts/detect-topic.js "<query>"  # → {topic, library, isTopicSpecific}
node scripts/fetch-docs.js "<query>"    # → 2-3 URLs
# WebFetch で URL を読み込みます

一般クエリ: "Documentation for Next.js"

node scripts/detect-topic.js "<query>"         # → {isTopicSpecific: false}
node scripts/fetch-docs.js "<query>"           # → 8+ URLs
cat llms.txt | node scripts/analyze-llms-txt.js -  # → {totalUrls, distribution}
# 推奨に従ってエージェントをデプロイします

環境

スクリプトは .env を読み込みます: process.env > .claude/skills/docs-seeker/.env > .claude/skills/.env > .claude/.env

設定オプションについては .env.example 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

Documentation Discovery via Scripts

Overview

Script-first documentation discovery using llms.txt standard.

Execute scripts to handle entire workflow - no manual URL construction needed.

Primary Workflow

ALWAYS execute scripts in this order:

# 1. DETECT query type (topic-specific vs general)
node scripts/detect-topic.js "<user query>"

# 2. FETCH documentation using script output
node scripts/fetch-docs.js "<user query>"

# 3. ANALYZE results (if multiple URLs returned)
cat llms.txt | node scripts/analyze-llms-txt.js -

Scripts handle URL construction, fallback chains, and error handling automatically.

Scripts

detect-topic.js - Classify query type

  • Identifies topic-specific vs general queries
  • Extracts library name + topic keyword
  • Returns JSON: {topic, library, isTopicSpecific}
  • Zero-token execution

fetch-docs.js - Retrieve documentation

  • Constructs context7.com URLs automatically
  • Handles fallback: topic → general → error
  • Outputs llms.txt content or error message
  • Zero-token execution

analyze-llms-txt.js - Process llms.txt

  • Categorizes URLs (critical/important/supplementary)
  • Recommends agent distribution (1 agent, 3 agents, 7 agents, phased)
  • Returns JSON with strategy
  • Zero-token execution

Workflow References

Topic-Specific Search - Fastest path (10-15s)

General Library Search - Comprehensive coverage (30-60s)

Repository Analysis - Fallback strategy

References

context7-patterns.md - URL patterns, known repositories

errors.md - Error handling, fallback strategies

advanced.md - Edge cases, versioning, multi-language

Execution Principles

  1. Scripts first - Execute scripts instead of manual URL construction
  2. Zero-token overhead - Scripts run without context loading
  3. Automatic fallback - Scripts handle topic → general → error chains
  4. Progressive disclosure - Load workflows/references only when needed
  5. Agent distribution - Scripts recommend parallel agent strategy

Quick Start

Topic query: "How do I use date picker in shadcn?"

node scripts/detect-topic.js "<query>"  # → {topic, library, isTopicSpecific}
node scripts/fetch-docs.js "<query>"    # → 2-3 URLs
# Read URLs with WebFetch

General query: "Documentation for Next.js"

node scripts/detect-topic.js "<query>"         # → {isTopicSpecific: false}
node scripts/fetch-docs.js "<query>"           # → 8+ URLs
cat llms.txt | node scripts/analyze-llms-txt.js -  # → {totalUrls, distribution}
# Deploy agents per recommendation

Environment

Scripts load .env: process.env > .claude/skills/docs-seeker/.env > .claude/skills/.env > .claude/.env

See .env.example for configuration options.

同梱ファイル

※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。