projection-patterns

projection-patterns スキルの概要

projection-patterns は何のためのスキルか

projection-patterns スキルは、イベントストリームから構築する read model の設計と実装を支援します。event sourcing や CQRS を採用しているチームが、追記専用のイベントを、クエリしやすいテーブル、ビュー、キャッシュ、ダッシュボード、検索インデックスへ確実に変換したいときに向いています。

Backend Development に最適なケース

この projection-patterns skill は、次のようなテーマに取り組むバックエンドエンジニア、アーキテクト、AI 支援コーディングのワークフローに特に適しています。

• CQRS の read side
• materialized views
• denormalized query models
• real-time dashboards
• search or reporting indexes
• 履歴イベントから再構築可能な read database

システム自体はイベント駆動なのに、read side の設計がまだ曖昧なままなら、projection-patterns for Backend Development は汎用的なプロンプトよりも、実装に落とし込みやすい具体的な道筋を示してくれます。

このスキルで本当に解決したい仕事

多くのユーザーが必要としているのは理論ではなく、実務上の問いにすばやく答えられる projector 設計です。たとえば次のような点です。

• どの projection type がこの整合性要件に合うか
• 履歴イベントをどう安全に処理するか
• 進捗をどう checkpoint するか
• 状態を壊さずに replay するにはどうするか
• write model ではなく query pattern を基準に read model をどう設計するか

projection-patterns が特に力を発揮するのは、まさにこうした場面です。

このスキルが他と違う点

最大の差別化ポイントは、抽象的な event sourcing 論ではなく、projection architecture と projection type に焦点を当てていることです。元の資料では、次の内容が明示的に扱われています。

• event store → projector → read model の流れ
• live、catchup、persistent、inline projections
• projector を組み立てるためのテンプレート

そのため、単に「CQRS の read model を作って」と頼むよりも実用的です。特に、低レイテンシ、replay のしやすさ、運用のシンプルさのどれを優先すべきか判断したいときに有効です。

このスキルが向かないケース

次のような場合は projection-patterns を使わないほうが適切です。

• データソースがイベントベースではない
• 普通の CRUD の read path だけで足りる
• Kafka、EventStoreDB、PostgreSQL、DynamoDB などのベンダー固有設定を深く知りたい
• テンプレート調整なしでそのまま使える production-ready なフレームワークコードが欲しい

このスキルはコンセプト先行で、かつ実装志向ですが、特定のスタック専用ではありません。

projection-patterns スキルの使い方

projection-patterns の導入コンテキスト

リポジトリ上では SKILL.md 内に専用インストーラーは見当たりません。そのため、実用的な projection-patterns install の方法は、親の skills リポジトリを追加し、エージェント環境からスキル名で呼び出す形になります。

よくあるパターンは次のとおりです。

npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill projection-patterns

ツールチェーンがローカル clone から skill を読み込む場合は、次を指定します。

plugins/backend-development/skills/projection-patterns

最初に読むべきファイル

まず読むべきなのは次のファイルです。

• plugins/backend-development/skills/projection-patterns/SKILL.md

このスキルは自己完結型です。リポジトリのシグナルを見る限り、追加の rules/、resources/、補助スクリプトは表に出ていません。価値の大半は、この 1 ファイルにまとまっているパターンとテンプレートを理解することにあります。

このスキルに渡すべき入力

projection-patterns usage の質は、「projection を作って」だけで済ませるかどうかで大きく変わります。抽象的な依頼ではなく、read side の要件を具体的に渡してください。最低限、次は含めたいところです。

• event types と sample payloads
• 目標となる read model の形
• 最適化したい query patterns
• 想定する ordering と idempotency guarantees
• replay 対象のボリュームと rebuild の前提
• consistency needs: real-time、eventual、inline のどれか
• failure 時と restart 時の期待動作
• read model の保存先

これらがない状態でもパターン案は出せますが、projection type や state management を誤って推測される可能性が高くなります。

曖昧な要望を強いプロンプトに変える

弱いプロンプト:

Create a projection for orders.

より強いプロンプト:

Use the projection-patterns skill to design an order summary projection from OrderPlaced, OrderItemAdded, OrderPaid, and OrderShipped events. Target PostgreSQL. Queries need order status by customer, recent orders, and revenue by day. We need replay support for 50M historical events, checkpointing, idempotent handlers, and eventual consistency within 5 seconds.

この書き方が有効な理由:

• event stream が明示されている
• read model の利用者が必要とするクエリが定義されている
• 規模と rebuild 制約が示されている
• consistency と durability の要件が明確になっている

早い段階で正しい projection type を選ぶ

projection-patterns guide の内容で特に有用なのは、コード生成に入る前に projection style を見極められることです。

• Live: subscription 駆動の鮮度を最優先したい場合
• Catchup: 履歴イベントからの再構築が第一級の要件である場合
• Persistent: restart 安全性や checkpoint からの再開が重要な場合
• Inline: write path の単純さより強い整合性を優先する場合

失敗しがちな実装の多くは、inline を手軽さだけで選んだり、live を鮮度だけで選んだりして、replay や recovery を後から考え始めることで起きます。

推奨される使い方のワークフロー

projection-patterns skill を使うなら、実務では次の流れが堅実です。

1. まず consumer 側の query を定義する
2. すべての source event と event version の前提を洗い出す
3. projection type をトレードオフ付きで提案させる
4. event type ごとの handler logic を生成する
5. checkpointing と idempotency 戦略を追加する
6. rebuild と backfill の手順を定義する
7. failure case を確認する: duplicates、out-of-order events、poison events
8. その後で初めて framework 固有のコードを依頼する

この順序にすると、まずアーキテクチャ層で設計の質を上げられます。そこがこのスキルのいちばん強い領域です。

スキルに何を出力させるべきか

価値の高い成果物を得たいなら、次のような deliverable を 1 つ以上指定するのがおすすめです。

• projection design doc
• event-to-read-model mapping table
• handler pseudocode
• checkpoint schema
• replay strategy
• idempotency rules
• failure recovery plan
• rebuild と duplicate handling の test cases

いきなり大量のコードを吐かせるより、こうした出力のほうが導入判断や設計判断に役立ちます。

導入を早めるためのリポジトリ読解パス

リポジトリ上のシグナルでは SKILL.md しか見えていないため、読む順番は次がおすすめです。

1. “When to Use This Skill” を読む
2. “Core Concepts” を読む
3. projection architecture diagram を確認する
4. projection types table を比較する
5. どの type が自分のシステムに合うか判断してから templates を見る

この順番なら、整合性モデルに合っていないテンプレートをそのまま写してしまうリスクを避けられます。

出力の質を変える実践的なコツ

スキルには次の点を曖昧にせず説明させてください。

• checkpoints をどう保存するか
• handlers が idempotent かどうか
• event schema evolution をどう扱うか
• replay 時と live processing 時で何が変わるか
• ordering が stream 単位で保証されるのか、全体で保証されるのか

これらの詳細次第で、その projection が本番運用に耐えられるかどうかが決まります。

最初に共有しておくべき実装上の制約

projection-patterns usage を本当に活かしたいなら、先に次の条件を伝えておきましょう。

• single stream か multi-stream aggregation か
• 許容できる lag
• 許容できる rebuild 時間
• read models を drop and recreate できるか
• writes と reads が同じ database を共有するか
• exactly-once delivery が使えないかどうか

実際の運用条件で縛るほど、このスキルは有用になります。

projection-patterns スキル FAQ

projection-patterns は完全な event sourcing システム専用か

いいえ。もっとも自然にハマるのは event-sourced なシステムですが、domain event や integration event がすでに存在する event-driven architecture にも適しています。query 最適化された read model が必要なら活用できます。

projection-patterns は初心者向けか

中程度です。核となる考え方はシンプルですが、最大限に活かすには events、handlers、eventual consistency の基本理解があるほうが有利です。とはいえ初心者でも、sample events を提示し、段階的な設計を求めれば十分使えます。

普通の AI コーディングプロンプトと何が違うか

汎用プロンプトは、すぐコードに飛びがちです。projection-patterns が役立つのは、コードの前に必要な設計判断まで扱える点です。たとえば projection type、replay strategy、checkpointing、read-model shape といった論点です。これにより、見た目はもっともらしくても rebuild や restart で破綻する read side を生成してしまうリスクを下げられます。

projection-patterns で production-ready なコードは生成できるか

しっかりした scaffolding やパターンの叩き台を作るのには役立ちますが、1 回で production-ready になる前提では考えないほうが安全です。最終的には、自分たちの event bus、database、concurrency model、deployment environment に合わせて調整が必要です。

どんなときに projection-patterns を使うべきではないか

次のような場合は projection-patterns を使わないでください。

• transactional CRUD reads が欲しいだけ
• 元データが events ではなく mutable state
• 主な課題が broker configuration や infra provisioning
• projection design よりも、ベンダー固有の運用ドキュメントが必要

replay や rebuild の計画にも役立つか

はい。そこは plain な coding request ではなく、このスキルを使う大きな理由のひとつです。projection type の違いが、そのまま rebuild の挙動、catchup processing、restart resilience に直結します。

projection-patterns スキルを改善する方法

より良い event 例を渡す

projection-patterns の結果を手早く改善するいちばんの方法は、event 名だけでなく、fields を含む実際の event sample を 3〜6 件渡すことです。フィールドレベルの情報があると、スキルは次をより正確に行えます。

• state transition を正しく対応付ける
• 足りない denormalized fields を見つける
• stream に存在しないデータを勝手に補ってしまうのを防ぐ

query needs から read model を指定する

「projection table を作って」と頼むのではなく、支えたい query を具体的に指定してください。たとえば:

• 顧客ごとの注文を status 別に一覧したい
• SKU ごとの現在庫を見たい
• 日次売上を集計したい
• supplier と due date で invoices を検索したい

こうすると、write model の単純な写しではなく、read 最適化に焦点を保てます。

コードの前にトレードオフ比較を必須にする

実装に入る前に、対象ユースケースに対して少なくとも 2 つの projection type を比較するよう projection-patterns skill に依頼してください。そうすると、次のような隠れたトレードオフが表に出ます。

• consistency
• replay cost
• operational recovery
• write-path coupling

この比較は、最初のコード例そのものより価値が高いことがよくあります。

よくある失敗パターンを防ぐ

弱い出力の多くは、制約不足が原因です。次の点を明示的に扱うよう依頼してください。

• duplicate event delivery
• out-of-order processing
• partial projector failure
• checkpoint corruption
• schema evolution
• replay と live の divergence

こうした論点が出てこないなら、その設計は本番向けとしては浅すぎる可能性があります。

最初のドラフトのあとに反復する

最初の回答を受けたら、次のように追加で依頼すると結果がよくなります。

• Rewrite this projection for idempotency.
• Add a checkpointing model and recovery flow.
• Show how replay differs from live subscription processing.
• Identify where this design breaks under high event volume.
• Refactor the read model around these three query patterns.

最初から大きな回答を 1 回で求めるより、このやり方のほうが精度が上がります。

handler だけでなく test も依頼する

projection-patterns for Backend Development を改善したいなら、次のような test scenario も要求してください。

• replay from zero
• duplicate event ingestion
• checkpoint からの handler restart
• event version upgrade
• event payload の欠落や破損

replay や failure の条件で検証できない projection は、信頼して使える段階に達していないことがほとんどです。

設計レビュー役としてスキルを使う

強力な使い方のひとつが、自作の projector draft を持ち込み、projection-patterns にレビューさせることです。たとえば次のような観点です。

• non-idempotent な handlers を特定する
• 足りない checkpoints を見つける
• read-model fields のうち、信頼して導出できないものを検出する
• inline projections が write throughput を損なう箇所を指摘する

このレビュー用途は、ゼロから生成させるよりも情報価値が高くなることがよくあります。