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tech-decision

技術的な意思決定が必要な際に、複数の情報源から体系的に調査・分析を行い、比較検討やトレードオフを考慮した上で、最適な技術選定や実装方法を提案するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

This skill should be used when the user asks to "기술 의사결정", "뭐 쓸지 고민", "A vs B", "비교 분석", "라이브러리 선택", "아키텍처 결정", "어떤 걸 써야 할지", "트레이드오프", "기술 선택", "구현 방식 고민", or needs deep analysis for technical decisions. Provides systematic multi-source research and synthesized recommendations.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

技術的な意思決定が必要な際に、複数の情報源から体系的に調査・分析を行い、比較検討やトレードオフを考慮した上で、最適な技術選定や実装方法を提案する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 tech-decision.zip https://jpskill.com/download/8538.zip && unzip -o tech-decision.zip && rm tech-decision.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/8538.zip -OutFile "$d\tech-decision.zip"; Expand-Archive "$d\tech-decision.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\tech-decision.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 tech-decision.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 → tech-decision 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。

技術的意思決定 - 技術的意思決定の深掘り

技術的意思決定を体系的に分析し、包括的な結論を導き出すスキル。

核心原則

頭括式成果物: すべての報告書は結論を最初に提示し、その後に根拠を提供する。

使用シナリオ

  • ライブラリ/フレームワークの選択 (React vs Vue, Prisma vs TypeORM)
  • アーキテクチャパターンの決定 (Monolith vs Microservices, REST vs GraphQL)
  • 実装方式の選択 (Server-side vs Client-side, Polling vs WebSocket)
  • 技術スタックの決定 (言語、データベース、インフラなど)

意思決定ワークフロー

Phase 1: 問題定義

意思決定のテーマとコンテキストを明確にする:

  1. テーマ把握: 何を決定する必要があるか？
  2. オプション識別: 比較する選択肢は何か？
  3. 評価基準確立: どのような基準で評価するか？
    • 性能、学習曲線、エコシステム、保守性、費用など
    • プロジェクトの特性に合った基準の優先順位を設定
    • 詳細な基準は references/evaluation-criteria.md を参照

Phase 2: 並列情報収集

複数のソースから同時に情報を収集する。必ず並列で実行:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  同時実行 (Task toolで並列実行)                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  1. codebase-explorer agent                                 │
│     → 既存のコードベース分析、現在のパターン/制約事項を把握              │
│                                                             │
│  2. docs-researcher agent                                   │
│     → 公式ドキュメント、ガイド、best practicesをリサーチ                │
│                                                             │
│  3. Skill: dev-scan                                         │
│     → コミュニティの意見を収集 (Reddit, HN, Dev.to, Lobsters)       │
│                                                             │
│  4. Skill: agent-council                                    │
│     → 多様なAI専門家の観点を収集                              │
│                                                             │
│  5. [選択] Context7 MCP                                     │
│     → ライブラリ別の最新ドキュメントを照会                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

実行方法:

# AgentsはTask toolで並列実行
Task codebase-explorer: "分析するテーマとコンテキスト"
Task docs-researcher: "リサーチする技術/ライブラリ"

# 既存のスキルはSkill toolで呼び出し
Skill: dev-scan (コミュニティの意見)
Skill: agent-council (専門家の観点)

Phase 3: 総合分析

収集された情報を基に tradeoff-analyzer agentを実行:

  • 各オプション別のpros/consを整理
  • 評価基準別に点数化
  • 衝突する意見を整理
  • 信頼度評価 (出典に基づき)

Phase 4: 最終報告書生成

decision-synthesizer agentで頭括式総合報告書を作成 (詳細なテンプレート: references/report-template.md):

# 技術的意思決定報告書: [テーマ]

## 結論 (Executive Summary)
**推奨: [Option X]**
[1-2文の核心的な理由]

## 評価基準および加重値
| 基準 | 加重値 | 説明 |
|------|--------|------|
| 性能 | 30% | ... |
| 学習曲線 | 20% | ... |

## オプション別分析

### Option A: [名前]
**長所:**
- [長所 1] (出典: 公式ドキュメント)
- [長所 2] (出典: Reddit r/webdev)

**短所:**
- [短所 1] (出典: HN 討論)

**適切な場合:** [シナリオ]

### Option B: [名前]
...

## 総合比較
| 基準 | Option A | Option B | Option C |
|------|----------|----------|----------|
| 性能 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 学習曲線 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| **総点** | **X点** | **Y点** | **Z点** |

## 推奨根拠
1. [核心的な根拠 1 with 出典]
2. [核心的な根拠 2 with 出典]
3. [核心的な根拠 3 with 出典]

## リスクおよび注意事項
- [注意点 1]
- [注意点 2]

## 参考出典
- [出典リスト]

活用するリソース

Agents (このプラグイン)

Agent 役割
codebase-explorer 既存のコードベース分析、パターン/制約事項を把握
docs-researcher 公式ドキュメント、ガイド、best practicesをリサーチ
tradeoff-analyzer オプション別のpros/consを整理、比較分析
decision-synthesizer 頭括式最終報告書を生成

既存のスキル (Skill toolで呼び出し)

Skill 用途 呼び出し方法
dev-scan Reddit, HN, Dev.toなどコミュニティの意見 Skill: dev-scan
agent-council 多様なAI専門家の観点を収集 Skill: agent-council

MCP (選択的)

  • Context7: ライブラリ別の最新公式ドキュメントを照会

クイック実行ガイド

1. 簡単な比較 (A vs B)

ユーザー: "React vs Vue どっちがいいかな？"

実行:
1. Task docs-researcher + Task codebase-explorer (並列)
2. Skill: dev-scan
3. Task tradeoff-analyzer
4. Task decision-synthesizer

2. 深い分析 (複雑な意思決定)

ユーザー: "うちのプロジェクトに状態管理ライブラリは何を使うか悩んでいる"

実行:
1. Task codebase-explorer (現在の状態を分析)
2. 並列実行:
   - Task docs-researcher (Redux, Zustand, Jotai, Recoilなど)
   - Skill: dev-scan
   - Skill: agent-council
3. Task tradeoff-analyzer
4. Task decision-synthesizer

3. アーキテクチャ決定

ユーザー: "モノリス vs マイクロサービス どうすればいいかな？"

実行:
1. Task codebase-explorer (現在の規模/複雑度を分析)
2. 並列実行:
   - Task docs-researcher (各アーキテクチャのbest practices)
   - Skill: agent-council (アーキテクトの観点)
3. Task tradeoff-analyzer (チーム規模、デプロイの複雑度などを考慮)
4. Task decision-synthesizer

注意事項

  1. コンテキスト提供: プロジェクトの特性、チーム規模、既存の技術スタックなど、コンテキスト情報が多いほど正確な分析が可能
  2. 評価基準確認: ユーザーにとって重要な基準が何かをまず確認
  3. 信頼度表示: 出典が不明確または古い情報は明示
  4. 結論を先に: 常に頭括式で結論から提示

追加リソース

参考ファイル

  • references/report-template.md - 詳細な報告書テンプレート
  • references/evaluation-criteria.md - 評価基準ガイド
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Tech Decision - 기술 의사결정 깊이 탐색

기술적 의사결정을 체계적으로 분석하고 종합적인 결론을 도출하는 스킬.

핵심 원칙

두괄식 결과물: 모든 보고서는 결론을 먼저 제시하고, 그 다음에 근거를 제공한다.

사용 시나리오

  • 라이브러리/프레임워크 선택 (React vs Vue, Prisma vs TypeORM)
  • 아키텍처 패턴 결정 (Monolith vs Microservices, REST vs GraphQL)
  • 구현 방식 선택 (Server-side vs Client-side, Polling vs WebSocket)
  • 기술 스택 결정 (언어, 데이터베이스, 인프라 등)

의사결정 워크플로우

Phase 1: 문제 정의

의사결정 주제와 맥락을 명확히 한다:

  1. 주제 파악: 무엇을 결정해야 하는가?
  2. 옵션 식별: 비교할 선택지들은 무엇인가?
  3. 평가 기준 수립: 어떤 기준으로 평가할 것인가?
    • 성능, 학습 곡선, 생태계, 유지보수성, 비용 등
    • 프로젝트 특성에 맞는 기준 우선순위 설정
    • 상세 기준은 references/evaluation-criteria.md 참조

Phase 2: 병렬 정보 수집

여러 소스에서 동시에 정보를 수집한다. 반드시 병렬로 실행:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  동시 실행 (Task tool로 병렬 실행)                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  1. codebase-explorer agent                                 │
│     → 기존 코드베이스 분석, 현재 패턴/제약사항 파악              │
│                                                             │
│  2. docs-researcher agent                                   │
│     → 공식 문서, 가이드, best practices 리서치                │
│                                                             │
│  3. Skill: dev-scan                                         │
│     → 커뮤니티 의견 수집 (Reddit, HN, Dev.to, Lobsters)       │
│                                                             │
│  4. Skill: agent-council                                    │
│     → 다양한 AI 전문가 관점 수집                              │
│                                                             │
│  5. [선택] Context7 MCP                                     │
│     → 라이브러리별 최신 문서 조회                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

실행 방법:

# Agents는 Task tool로 병렬 실행
Task codebase-explorer: "분석할 주제와 컨텍스트"
Task docs-researcher: "리서치할 기술/라이브러리"

# 기존 스킬은 Skill tool로 호출
Skill: dev-scan (커뮤니티 의견)
Skill: agent-council (전문가 관점)

Phase 3: 종합 분석

수집된 정보를 바탕으로 tradeoff-analyzer agent를 실행:

  • 각 옵션별 pros/cons 정리
  • 평가 기준별 점수화
  • 충돌하는 의견 정리
  • 신뢰도 평가 (출처 기반)

Phase 4: 최종 보고서 생성

decision-synthesizer agent로 두괄식 종합 보고서 작성 (상세 템플릿: references/report-template.md):

# 기술 의사결정 보고서: [주제]

## 결론 (Executive Summary)
**추천: [Option X]**
[1-2문장 핵심 이유]

## 평가 기준 및 가중치
| 기준 | 가중치 | 설명 |
|------|--------|------|
| 성능 | 30% | ... |
| 학습곡선 | 20% | ... |

## 옵션별 분석

### Option A: [이름]
**장점:**
- [장점 1] (출처: 공식 문서)
- [장점 2] (출처: Reddit r/webdev)

**단점:**
- [단점 1] (출처: HN 토론)

**적합한 경우:** [시나리오]

### Option B: [이름]
...

## 종합 비교
| 기준 | Option A | Option B | Option C |
|------|----------|----------|----------|
| 성능 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 학습곡선 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| **총점** | **X점** | **Y점** | **Z점** |

## 추천 근거
1. [핵심 근거 1 with 출처]
2. [핵심 근거 2 with 출처]
3. [핵심 근거 3 with 출처]

## 리스크 및 주의사항
- [주의점 1]
- [주의점 2]

## 참고 출처
- [출처 목록]

활용하는 리소스

Agents (이 플러그인)

Agent 역할
codebase-explorer 기존 코드베이스 분석, 패턴/제약사항 파악
docs-researcher 공식 문서, 가이드, best practices 리서치
tradeoff-analyzer 옵션별 pros/cons 정리, 비교 분석
decision-synthesizer 두괄식 최종 보고서 생성

기존 스킬 (Skill tool로 호출)

Skill 용도 호출 방법
dev-scan Reddit, HN, Dev.to 등 커뮤니티 의견 Skill: dev-scan
agent-council 다양한 AI 전문가 관점 수집 Skill: agent-council

MCP (선택적)

  • Context7: 라이브러리별 최신 공식 문서 조회

빠른 실행 가이드

1. 간단한 비교 (A vs B)

사용자: "React vs Vue 뭐가 나을까?"

실행:
1. Task docs-researcher + Task codebase-explorer (병렬)
2. Skill: dev-scan
3. Task tradeoff-analyzer
4. Task decision-synthesizer

2. 깊은 분석 (복잡한 의사결정)

사용자: "우리 프로젝트에 상태관리 라이브러리 뭘 쓸지 고민이야"

실행:
1. Task codebase-explorer (현재 상태 분석)
2. 병렬 실행:
   - Task docs-researcher (Redux, Zustand, Jotai, Recoil 등)
   - Skill: dev-scan
   - Skill: agent-council
3. Task tradeoff-analyzer
4. Task decision-synthesizer

3. 아키텍처 결정

사용자: "모놀리스 vs 마이크로서비스 어떻게 해야 할까?"

실행:
1. Task codebase-explorer (현재 규모/복잡도 분석)
2. 병렬 실행:
   - Task docs-researcher (각 아키텍처 best practices)
   - Skill: agent-council (아키텍트 관점)
3. Task tradeoff-analyzer (팀 규모, 배포 복잡도 등 고려)
4. Task decision-synthesizer

주의사항

  1. 컨텍스트 제공: 프로젝트 특성, 팀 규모, 기존 기술 스택 등 맥락 정보가 많을수록 정확한 분석 가능
  2. 평가 기준 확인: 사용자에게 중요한 기준이 무엇인지 먼저 확인
  3. 신뢰도 표시: 출처가 불분명하거나 오래된 정보는 명시
  4. 결론 먼저: 항상 두괄식으로 결론부터 제시

추가 리소스

참고 파일

  • references/report-template.md - 상세 보고서 템플릿
  • references/evaluation-criteria.md - 평가 기준 가이드