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Translate everything-claude-code repository to Japanese including: - 17 root documentation files - 60 agent documentation files - 80 command documentation files - 99 rule files across 18 language directories (common, angular, arkts, cpp, csharp, dart, fsharp, golang, java, kotlin, perl, php, python, ruby, rust, swift, typescript, web) - 199 skill documentation files Total: 455 files translated to Japanese with: - Consistent terminology glossary applied throughout - YAML field names preserved in English (name, description, etc.) - Code blocks and examples untouched (comments translated) - Markdown structure and relative links preserved - Professional translation maintaining technical accuracy This translation expands ECC accessibility to Japanese-speaking developers and teams. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
5.2 KiB
5.2 KiB
name, description, origin
| name | description | origin |
|---|---|---|
| documentation-lookup | 訓練データの代わりにContext7 MCP経由で最新のライブラリとフレームワークドキュメント使用。セットアップの質問、APIリファレンス、コード例、またはユーザーがフレームワーク（例：React、Next.js、Prisma）に名前を付けるときにアクティベーション。 | ECC |
ドキュメント ルックアップ（Context7）
ユーザーがライブラリ、フレームワーク、またはAPIについて尋ねるときは、訓練データに依存する代わりにContext7 MCP（ツールresolve-library-idおよびquery-docs）を通じて現在のドキュメントをフェッチします。
コア概念
- Context7：ライブドキュメントを公開するMCPサーバー；ライブラリとAPI用の訓練データの代わりに使用。
- resolve-library-id：ライブラリ名とクエリからContext7互換のライブラリID（例：
/vercel/next.js）を返す。 - query-docs：指定されたライブラリIDと質問のドキュメントとコードスニペットをフェッチ。有効なライブラリIDを取得するため、最初にresolve-library-idを呼び出す必須。
使用時期
ユーザーが以下の場合にアクティベーション：
- セットアップまたは構成の質問（例：「Next.jsミドルウェアを構成する方法は？」）
- ライブラリに依存するコードをリクエスト（「Prismaクエリを書いて...」）
- APIまたはリファレンス情報が必要（「Supabase認証方法は何ですか？」）
- 特定のフレームワークまたはライブラリに言及（React、Vue、Svelte、Express、Tailwind、Prisma、Supabaseなど）
リクエストがライブラリ、フレームワーク、またはAPIの正確で最新の動作に依存するときはいつでもこのスキルを使用。Context7 MCPが構成されたハーネス全体に適用されます（例：Claude Code、Cursor、Codex）。
動作方法
ステップ1：ライブラリIDを解決
resolve-library-id MCPツールを以下で呼び出す：
- libraryName：ユーザーの質問から取得したライブラリまたはプロダクト名（例：
Next.js、Prisma、Supabase）。 - query：ユーザーの完全な質問。これにより結果の関連性ランキングが改善。
クエリドキュメントを呼び出す前に、Context7互換のライブラリID（形式/org/projectまたは/org/project/version）を取得する必要があります。このステップから有効なライブラリIDなしでquery-docsを呼び出さないでください。
ステップ2：最適なマッチを選択
解決結果から、以下を使用して1つの結果を選択：
- 名前マッチ：ユーザーが尋ねたものに対する正確なまたは最も近いマッチを好む。
- ベンチマークスコア：より高いスコアはより良いドキュメント品質を示す（100は最高）。
- ソース評判：利用可能な場合はHigh またはMedium評判を好む。
- バージョン：ユーザーがバージョンを指定した場合（例：「React 19」、「Next.js 15」）、バージョン固有のライブラリIDを好む（例：
/org/project/v1.2.0）。
ステップ3：ドキュメントをフェッチ
query-docs MCPツールを以下で呼び出す：
- libraryId：ステップ2から選択したContext7ライブラリID（例：
/vercel/next.js）。 - query：ユーザーの特定の質問またはタスク。関連スニペットを取得するために具体的にする。
制限：質問ごとにquery-docs（またはresolve-library-id）を3回以上呼び出さない。3回の呼び出し後も答えが不明確の場合は、不確実性を述べ、推測するのではなく最良の情報を使用。
ステップ4：ドキュメントを使用
- フェッチされた現在の情報を使用してユーザーの質問に答える。
- 役立つ場合はドキュメントからの関連するコード例を含める。
- 重要な場合はライブラリまたはバージョンを引用（例：「Next.js 15では...」）。
例
例：Next.jsミドルウェア
libraryName: "Next.js"、query: "Next.jsミドルウェアを設定する方法は？"でresolve-library-idを呼び出す。- 結果から、名前とベンチマークスコアで最良のマッチ（例：
/vercel/next.js）を選択。 libraryId: "/vercel/next.js"、query: "Next.jsミドルウェアを設定する方法は？"でquery-docsを呼び出す。- 返されたスニペットとテキストを使用して答え、関連する場合はドキュメントの最小
middleware.ts例を含める。
例：Prismaクエリ
libraryName: "Prisma"、query: "関係を持つクエリ方法は？"でresolve-library-idを呼び出す。- 公式Prismaライブラリ ID（例：
/prisma/prisma）を選択。 - その
libraryIdとクエリでquery-docsを呼び出す。 - Prisma Clientパターン（例：
includeまたはselect）とドキュメントの短いコードスニペットを返す。