knowledge-base-gap-finder
サポート事例や製品の挙動と既存ドキュメントを比較し、不足している情報を特定してナレッジベースの隙間を埋めるSkill。
📜 元の英語説明(参考)
Identify what documentation is missing by comparing support issues, product behavior, and existing docs. Use when the knowledge base is incomplete or stale.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
サポート事例や製品の挙動と既存ドキュメントを比較し、不足している情報を特定してナレッジベースの隙間を埋める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。
⚠️ 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. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 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. 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\
- · macOS / Linux:
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
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 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。
[Skill 名] knowledge-base-gap-finder
ナレッジベースのギャップファインダー
概要
サポートの問題、製品の動作、既存のドキュメントを比較することで、どのようなドキュメントが不足しているかを特定します。
主要なワークフロー
- 結論を出す前に、関連する差分、設定、ソースファイル、または成果物を検査します。
- 現在の状態を、リポジトリの慣例、期待される保証、既知のリスク領域と比較します。
- 表面的なノイズではなく、最も影響の大きいギャップ、リグレッション、または改善の機会を優先します。
- 最小限で高いレバレッジを持つ変更と、それらを検証するチェックを推奨します。
成果物
- 明確な証拠を伴う、ランク付けされた発見事項または改善の機会。
- 最も重要な主要なリスク、トレードオフ、またはリグレッション。
- リスクを軽減するための検証ステップまたはフォローアップの編集。
ガードレール
- 一般的な賞賛や価値の低いコメントではなく、発見事項から始めます。
- 孤立したレビューではなく、リポジトリの証拠と周囲のコンテキストを使用します。
- 推奨事項が確認できなかった動作に依存する場合、検証の欠落を指摘します。
- 入力でサポートされていないメトリクス、ポリシー決定、顧客コミットメント、または所有権を発明しないでください。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Knowledge Base Gap Finder
Overview
Identify what documentation is missing by comparing support issues, product behavior, and existing docs.
Core Workflow
- Inspect the relevant diffs, configs, source files, or artifacts before forming a conclusion.
- Compare the current state against repo conventions, expected guarantees, and known risk areas.
- Prioritize the highest-impact gaps, regressions, or improvement opportunities instead of surface-level noise.
- Recommend the smallest high-leverage changes and the checks that would validate them.
Deliver
- Ranked findings or improvement opportunities with clear evidence.
- The main risks, tradeoffs, or regressions that matter most.
- Validation steps or follow-up edits that would reduce risk.
Guardrails
- Lead with findings, not generic praise or low-value commentary.
- Use repo evidence and surrounding context instead of reviewing in isolation.
- Flag missing validation when a recommendation depends on behavior you could not confirm.
- Do not invent metrics, policy decisions, customer commitments, or ownership that the inputs do not support.