docs: fix zh-CN parity — add 44 missing files to ja-JP

Add files present in zh-CN but missing from ja-JP:
- commands: claw, context-budget, devfleet, docs, projects, prompt-optimize, rules-distill (7 files)
- skills: regex-vs-llm-structured-text, remotion-video-creation, repo-scan, research-ops,
  returns-reverse-logistics, rules-distill, rust-patterns, rust-testing, skill-comply,
  skill-stocktake, social-graph-ranker, swift-actor-persistence, swift-concurrency-6-2,
  swift-protocol-di-testing, swiftui-patterns, team-builder, terminal-ops, token-budget-advisor,
  ui-demo, unified-notifications-ops, video-editing, videodb (+reference/*), visa-doc-translate,
  workspace-surface-audit, x-api (37 files)

Result: ja-JP now has 517 files vs zh-CN 412 files.
zh-CN parity: 0 missing files (complete parity achieved).

docs/ja-JP/commands/claw.md

@@ -0,0 +1,51 @@
+---
+description: NanoClaw v2 を起動します — モデルルーティング、スキルホットロード、ブランチ、圧縮、エクスポート、メトリクス機能を備えた ECC の永続的でゼロ依存の REPL。
+---
+
+# Claw コマンド
+
+永続的な Markdown 履歴と操作コントロールを備えた、インタラクティブな AI エージェントセッションを起動します。
+
+## 使用方法
+
+```bash
+node scripts/claw.js
+```
+
+または npm 経由：
+
+```bash
+npm run claw
+```
+
+## 環境変数
+
+| 変数 | デフォルト値 | 説明 |
+|----------|---------|-------------|
+| `CLAW_SESSION` | `default` | セッション名（英数字 + ハイフン） |
+| `CLAW_SKILLS` | *(空)* | 起動時に読み込むスキルのカンマ区切りリスト |
+| `CLAW_MODEL` | `sonnet` | セッションのデフォルトモデル |
+
+## REPL コマンド
+
+```text
+/help                          ヘルプを表示
+/clear                         現在のセッション履歴をクリア
+/history                       会話履歴全体を表示
+/sessions                      保存済みセッションを一覧表示
+/model [name]                  モデルを表示/設定
+/load <skill-name>             スキルをコンテキストにホットロード
+/branch <session-name>         現在のセッションをブランチ
+/search <query>                セッションをまたいでクエリを検索
+/compact                       古いラウンドを圧縮し、最近のコンテキストを保持
+/export <md|json|txt> [path]   セッションをエクスポート
+/metrics                       セッションメトリクスを表示
+exit                           終了
+```
+
+## 説明
+
+* NanoClaw はゼロ依存を維持します。
+* セッションは `~/.claude/claw/<session>.md` に保存されます。
+* 圧縮は最近のラウンドを保持し、圧縮ヘッダーを書き込みます。
+* エクスポートは Markdown、JSON ラウンド、プレーンテキストに対応しています。

docs/ja-JP/commands/context-budget.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+---
+description: エージェント、スキル、MCP サーバー、ルールにわたるコンテキストウィンドウの使用状況を分析し、最適化の機会を探ります。トークンオーバーヘッドの削減とパフォーマンス警告の回避に役立ちます。
+---
+
+# コンテキストバジェット最適化ツール
+
+Claude Code の設定におけるコンテキストウィンドウの消費量を分析し、トークンオーバーヘッドを削減するための実用的な推奨事項を提供します。
+
+## 使用方法
+
+```
+/context-budget [--verbose]
+```
+
+* デフォルト：サマリーと主要な推奨事項を提供
+* `--verbose`：コンポーネントごとの完全な内訳を提供
+
+$ARGUMENTS
+
+## 操作手順
+
+**context-budget** スキル（`skills/context-budget/SKILL.md`）を実行し、以下を入力します：
+
+1. `$ARGUMENTS` に `--verbose` フラグが存在する場合、そのフラグを渡す
+2. ユーザーが別途指定しない限り、200K コンテキストウィンドウ（Claude Sonnet のデフォルト）を仮定する
+3. スキルの4フェーズに従う：インベントリ → 分類 → 問題検出 → レポート
+4. フォーマット済みのコンテキストバジェットレポートをユーザーに出力する
+
+すべてのスキャンロジック、トークン推定、問題検出、レポートフォーマットはスキルが担当します。

docs/ja-JP/commands/devfleet.md

@@ -0,0 +1,93 @@
+---
+description: Claude DevFleet を使って並列 Claude Code エージェントをオーケストレーションします — 自然言語でプロジェクトを計画し、隔離されたワークツリーにエージェントをディスパッチし、進捗を監視し、構造化レポートを読み取ります。
+---
+
+# DevFleet — マルチエージェントオーケストレーション
+
+Claude DevFleet を使って並列の Claude Code エージェントをオーケストレーションします。各エージェントは隔離された git worktree 内で動作し、完全なツールチェーンを備えています。
+
+DevFleet MCP サーバーが必要です：`claude mcp add devfleet --transport http http://localhost:18801/mcp`
+
+## フロー
+
+```
+ユーザーがプロジェクトを説明
+  → plan_project(prompt) → タスク DAG と依存関係
+  → 計画を表示し、承認を取得
+  → dispatch_mission(M1) → エージェントがワークスペースで生成
+  → M1 完了 → 自動マージ → M2 が自動ディスパッチ（M1 に依存）
+  → M2 完了 → 自動マージ
+  → get_report(M2) → ファイル変更、完了内容、エラー、次のステップ
+  → ユーザーにサマリーをレポート
+```
+
+## ワークフロー
+
+1. **ユーザーの説明に基づいてプロジェクトを計画する**：
+
+```
+mcp__devfleet__plan_project(prompt="<ユーザーの説明>")
+```
+
+これはチェーン状のタスクを含むプロジェクトを返します。ユーザーに以下を表示します：
+
+* プロジェクト名と ID
+* 各タスク：タイトル、タイプ、依存関係
+* 依存関係 DAG（どのタスクがどのタスクをブロックしているか）
+
+2. **ディスパッチ前にユーザーの承認を待つ**。計画を明確に表示します。
+
+3. **最初のタスクをディスパッチする**（`depends_on` が空のタスク）：
+
+```
+mcp__devfleet__dispatch_mission(mission_id="<first_mission_id>")
+```
+
+残りのタスクは依存関係が完了すると自動的にディスパッチされます（`plan_project` が `auto_dispatch=true` でタスクを作成するため）。`create_mission` を使ってタスクを手動作成する場合は、この動作を有効にするために `auto_dispatch=true` を明示的に設定する必要があります。
+
+4. **進捗を監視する** — 実行中の内容を確認：
+
+```
+mcp__devfleet__get_dashboard()
+```
+
+または特定のタスクを確認：
+
+```
+mcp__devfleet__get_mission_status(mission_id="<id>")
+```
+
+長時間実行するタスクには、`wait_for_mission` ではなく `get_mission_status` によるポーリングを優先し、ユーザーが進捗の更新を確認できるようにします。
+
+5. **完了した各タスクのレポートを読む**：
+
+```
+mcp__devfleet__get_report(mission_id="<mission_id>")
+```
+
+終了状態に達した各タスクに対してこのツールを呼び出します。レポートには files\_changed、what\_done、what\_open、what\_tested、what\_untested、next\_steps、errors\_encountered が含まれます。
+
+## 利用可能なすべてのツール
+
+| ツール | 用途 |
+|------|---------|
+| `plan_project(prompt)` | AI が説明を `auto_dispatch=true` のチェーン状タスクに分解する |
+| `create_project(name, path?, description?)` | プロジェクトを手動作成し、`project_id` を返す |
+| `create_mission(project_id, title, prompt, depends_on?, auto_dispatch?)` | タスクを追加する。`depends_on` はタスク ID 文字列のリスト |
+| `dispatch_mission(mission_id, model?, max_turns?)` | エージェントを起動する |
+| `cancel_mission(mission_id)` | 実行中のエージェントを停止する |
+| `wait_for_mission(mission_id, timeout_seconds?)` | 完了までブロックする（長いタスクにはポーリングを優先） |
+| `get_mission_status(mission_id)` | ノンブロッキングで進捗を確認する |
+| `get_report(mission_id)` | 構造化レポートを読む |
+| `get_dashboard()` | システム概要 |
+| `list_projects()` | プロジェクトを参照する |
+| `list_missions(project_id, status?)` | タスクを一覧表示する |
+
+## ガイドライン
+
+* ユーザーが明示的に「始めてください」と言わない限り、ディスパッチ前に必ず計画を確認する
+* ステータスをレポートする際はタスクのタイトルと ID を含める
+* タスクが失敗した場合、再試行前にそのレポートを読んでエラーを把握する
+* エージェントの同時実行数は設定可能（デフォルト：3）。超過したタスクはキューに入れられ、スロットが空くと自動的にディスパッチされる。スロットの可用性は `get_dashboard()` で確認する
+* 依存関係は DAG を形成する — 循環依存は絶対に作成しない
+* 各エージェントは完了時に自動的に worktree をマージする。マージ競合が発生した場合、変更は手動解決のために worktree ブランチに保持される

docs/ja-JP/commands/docs.md

@@ -0,0 +1,32 @@
+---
+description: Context7 を使ってライブラリやトピックの最新ドキュメントを検索します。
+---
+
+# /docs
+
+## 目的
+
+ライブラリ、フレームワーク、または API の最新ドキュメントを検索し、関連するコードスニペットを含む要約された回答を返します。Context7 MCP（resolve-library-id と query-docs）を使用するため、回答はトレーニングデータではなく最新のドキュメントを反映しています。
+
+## 使い方
+
+```
+/docs [library name] [question]
+```
+
+複数の単語からなる引数には、単一のトークンとして解析されるよう引用符を使用してください。例：`/docs "Next.js" "How do I configure middleware?"`
+
+ライブラリまたは質問が省略された場合、ユーザーに入力を求めます：
+
+1. ライブラリまたは製品名（例：Next.js、Prisma、Supabase）。
+2. 具体的な質問またはタスク（例：「ミドルウェアの設定方法は？」、「認証方法」）。
+
+## ワークフロー
+
+1. **ライブラリ ID を解決する** — Context7 ツール `resolve-library-id` をライブラリ名とユーザーの質問とともに呼び出し、Context7 互換のライブラリ ID（例：`/vercel/next.js`）を取得する。
+2. **ドキュメントをクエリする** — そのライブラリ ID とユーザーの質問を使って `query-docs` を呼び出す。
+3. **要約する** — 簡潔な回答を返し、取得したドキュメントから抽出した関連コード例を含める。ライブラリ（関連する場合はバージョンも含めて）に言及する。
+
+## 出力
+
+ユーザーは、最新のドキュメントに基づいた簡潔で正確な回答と、役立つコードスニペットを受け取ります。Context7 が利用できない場合は、その旨を説明し、トレーニングデータに基づいて回答しますが、ドキュメントが古い可能性があることを注記します。

docs/ja-JP/commands/projects.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+---
+name: projects
+description: 既知のプロジェクトとその本能統計を一覧表示する
+command: true
+---
+
+# プロジェクト コマンド
+
+continuous-learning-v2 のプロジェクト登録エントリと各プロジェクトの本能/観察カウントを一覧表示します。
+
+## 実装
+
+プラグインルートパスを使って本能 CLI を実行します：
+
+```bash
+python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py" projects
+```
+
+または `CLAUDE_PLUGIN_ROOT` が設定されていない場合（手動インストール）：
+
+```bash
+python3 ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py projects
+```
+
+## 使い方
+
+```bash
+/projects
+```
+
+## 操作手順
+
+1. `~/.claude/homunculus/projects.json` を読み取る
+2. 各プロジェクトについて以下を表示する：
+   * プロジェクト名、ID、ルートディレクトリ、リモートアドレス
+   * 個人および継承された本能カウント
+   * 観察イベントカウント
+   * 最終確認タイムスタンプ
+3. グローバル本能の合計も表示する

docs/ja-JP/commands/prompt-optimize.md

@@ -0,0 +1,37 @@
+---
+description: ドラフトプロンプトを分析し、ECC が強化された最適化済みバージョンを出力します。貼り付けてすぐに実行できる状態で出力されます。タスクは実行しません — コンサルティング分析のみを出力します。
+---
+
+# /prompt-optimize
+
+以下のプロンプトを分析し、ECC レバレッジを最大化するよう最適化します。
+
+## あなたのタスク
+
+ユーザーの入力に **prompt-optimizer** スキルを適用します。6フェーズの分析プロセスに従ってください：
+
+0. **プロジェクト検出** — CLAUDE.md を読み取り、プロジェクトファイル（package.json、go.mod、pyproject.toml など）から技術スタックを検出する
+1. **意図検出** — タスクタイプを分類する（新機能、バグ修正、リファクタリング、調査、テスト、レビュー、ドキュメント、インフラ、設計）
+2. **スコープ評価** — 複雑さを評価する（シンプル / 低 / 中 / 高 / エピック）、コードベースが検出された場合はそのサイズをシグナルとして使用する
+3. **ECC コンポーネントマッチング** — 特定のスキル、コマンド、エージェント、モデル階層にマッピングする
+4. **不足コンテキスト検出** — 情報のギャップを特定する。3つ以上の重要な項目が不足している場合は、生成前にユーザーに確認を求める
+5. **ワークフローとモデル** — ライフサイクルフェーズを決定し、モデル階層を推奨し、複雑さが高/エピックの場合は複数のプロンプトに分割する
+
+## 出力要件
+
+* 診断結果、推奨 ECC コンポーネント、prompt-optimizer スキルの出力フォーマットを使用した最適化済みプロンプトを提示する
+* **完全版**（詳細）と**クイック版**（コンパクト、意図タイプによって変化）を提供する
+* ユーザーの入力と同じ言語で回答する
+* 最適化済みプロンプトは完全で、新しいセッションにコピー＆ペーストしてそのまま使用できる状態でなければならない
+* 調整オプションまたは明確な次のアクション（別途実行リクエストを開始するため）を提供するフッターで締めくくる
+
+## 重要
+
+ユーザーのタスクを実行しないでください。分析結果と最適化済みプロンプトのみを出力してください。
+ユーザーが直接実行を求めた場合は、`/prompt-optimize` はコンサルティング的な出力のみを生成することを説明し、通常のタスクリクエストを開始するよう伝えてください。
+
+注意：`blueprint` は**スキル**であり、スラッシュコマンドではありません。「ブループリントスキルを使用する」と書き、`/...` コマンドとして表現しないでください。
+
+## ユーザー入力
+
+$ARGUMENTS

docs/ja-JP/commands/rules-distill.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+---
+description: "スキルをスキャンして横断的な原則を抽出し、ルールとして提炼する"
+---
+
+# /rules-distill — スキルから原則をルールとして提炼する
+
+インストール済みのスキルをスキャンし、横断的な原則を抽出して、ルールとして提炼します。
+
+## フロー
+
+`rules-distill` スキルで定義された完全なワークフローに従います。