Reasoning

why skill は Five Whys 分析を使って、表面的な症状を根本原因の連鎖と実行可能な対策へつなげる skill です。UX Audit、プロダクトの不具合、バグ、業務プロセスの停滞など、浅い推測ではなく筋の通った検討が必要なときに、この why ガイドを使ってください。

cause-and-effectスキルは、フィッシュボーン分析を使って、People、Process、Technology、Environment、Methods、Materialsの各観点から原因候補を整理します。曖昧な問題を構造化された原因ツリーに落とし込み、原因の優先順位を付け、次のアクションを決めるのに役立ちます。UX Audit、インシデントレビュー、振り返り、トラブルシューティングでの原因分析に有用です。

analyse-problemは、複雑に絡んだ問題を、背景、現状、真因分析、対策、実行計画、フォローアップを含む1ページのブリーフに整理するA3問題分析スキルです。戦略立案、運用、プロダクト、エンジニアリングで、意思決定にそのまま使える問題定義が必要なときに役立ちます。

Analyse は、コード、ワークフロー、非効率の分析に対して Gemba Walk、Value Stream Mapping、Muda を自動選択する Kaizen 分析スキルです。Skill Authoring、リポジトリ監査、構造化された調査で、まず適切な手法を選ばせたいときに analyse スキルを使います。

tree-of-thoughts は、複数のアプローチを検討し、弱い分岐を切り落としながら、より良い答えへと統合していく推論ワークフロースキルです。難しいデバッグ、計画立案、アーキテクチャ上のトレードオフ検討、そして Agent Orchestration 向けの tree-of-thoughts に役立ちます。

launch-sub-agent は、マルチエージェントシステムで境界の明確なタスクを専任のサブエージェントに振り分けるのに役立ちます。タスクの複雑さを分析し、適切なモデル階層を選び、専門特化したエージェントのマッチングをサポートし、自己批評による検証も追加して、より信頼性の高い結果を目指します。

multi-agent-patternsは、Claude Codeで1人のエージェントだけでは足りないときに役立つ、Multi-Agent Systems設計の実践ガイドです。作業の分割、サブエージェントの連携、オーケストレーション手法の比較を、余計なオーバーヘッドを増やさずに進めたいときに使えます。

Judge は2段階の評価 skill です。まず meta-judge を起動し、その後に judge sub-agent が isolated context、evidence、明確な criteria に基づいて作業を採点します。コード、文章、分析、または Skill Authoring をレポート専用でレビューしたいときに、気軽な意見ではなく、説明可能な judge guide が必要ならこれを使います。

judge-with-debate は、共通の仕様、証拠に基づく反論、最大3ラウンドの議論を用いて、構造化されたマルチエージェント討論で解決策を評価します。コードレビュー、ルーブリックベースの評価、Multi-Agent Systems ワークフローにおける judge-with-debate に特に適しています。

do-in-steps は、作業を順序立てたサブタスクに分解し、サブエージェントをオーケストレーションしながら、次に進む前に各ステップを検証することで、エージェントの複雑なタスク処理を支援します。リポジトリ変更、複数段階のリファクタリング、移行作業などに適しており、制御された引き継ぎとサイレント失敗の削減が必要な Agent Orchestration における do-in-steps として特に有効です。

do-competitively は、並列で候補を生成し、ルーブリックに基づいて評価し、証拠ベースで統合することで、重要なタスクの解決を支援します。Workflow Automation をはじめ、品質・堅牢性・トレードオフの扱いが速度より重要な、失敗できない依頼に向いています。

icpgは、ReasonNodes、正式な契約、ドリフト検出によって、コード理解に「なぜ」という層を加えます。コード変更の前に意図、責任範囲、リスクの文脈を把握したいコードレビュー、リファクタリング、事前分析に適しています。

reflect は、直前の応答や出力を見直すための Skill Validation ツールです。複雑さの切り分けと検証を使い、見落とした欠陥、弱い推論、過剰な自信による承認を、成果物を出す前にあぶり出します。

critique は、複数の専門ジャッジ、議論、合意形成を使って完了済みの作業を評価する、レポート専用のレビュー skill です。Code Review における critique、正確性、品質、見落としの確認に役立ち、マージ前のチェックに向いています。NeoLabHQ の context-engineering-kit に critique を導入し、ファイルパス、コミット、またはコンテキストと組み合わせて使ってください。

recursive-decomposition は、大規模・複数ファイル・複数段階にまたがるタスク向けのワークフロー自動化スキルです。作業を小さな部分に分解して個別に処理し、結果を統合することで、1回のプロンプトでは浅すぎたり不安定になりやすいケースでも、コードベースレビュー、ドキュメント集約、構造化抽出をより確実に行えます。