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Vocabulary Coach (語彙コーチ) — Claude Code Skill

TL;DR

単発の質問は「問いの枠」に回答が閉じやすい。そこで 回答フェーズの前に、専門家がやっている 語彙供給フェーズ（探索）を分離して実行する。

本スキルは、あなたの課題を読んで

1. 枠外を含む関連語彙を増やし（NE / 探索）
2. 使える語彙へ絞り（TI / 評価）
3. 次の調査クエリへ落とす ことに特化する。

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目的

• 「もっとこういう語彙で調べると良い」をAIにやらせる
• 問いの枠を越えるための 言い換え と 隣接領域 を意図的に混ぜる
• そのまま検索・読書・実装調査に使える クエリ を吐かせる

想定ユースケース

• 技術選定、UX改善、IA設計、顧客開発、運用設計などで「調べる入口」が見つからない
• すでに1〜2語はあるが、その周辺語彙（別名/略語/代表実装/手法名）が欲しい
• 課題が抽象的で、フレーム（見方）を変えたい

入力フォーマット（推奨）

最小:

• 課題: 1〜2段落

より良い:

• 目的（何を良くしたいか）
• 制約（時間・技術・組織・品質・コスト）
• 前提（現状の実装/運用/顧客）
• 既知のキーワード（すでに知ってる語）

出力フォーマット（スキルの規格）

1. 用語バンク（30語）
   • 5観点（技術/UX/プロダクト/運用/ビジネス）×各6語
   • 各語に「一言定義」「効く理由」「検索クエリ例（JP+EN）」「別名/類義語」
2. 枠外リフレーム（3つ）
   • 別分野のフレーム名
   • そのフレームで重要になる用語10個
   • 見える論点
3. 逆引き（任意）
   • 欲しい効果→コア概念→実務用語→落とし穴
4. 次に検索すべきTop5〜10（JP+EN）

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ワークフロー（NE→TI）

Phase 1: NE（探索）

• 目的: 分布を広げる。網羅性>正確性。
• ルール:
  • 用語は「概念」「手法」「実装名」「評価指標」「アンチパターン」「フレーム名」を混ぜる
  • 必ず 別名・略語・英語表現 を付ける
  • 隣接領域（例: 情報検索、認知心理、在庫管理、分散システム、行動経済学）を混ぜる

Phase 2: TI（評価）

• 目的: 使える語彙に絞る。実用性>網羅性。
• ルール:
  • 「いまの制約」と「次にやる行動」に繋がる語を優先
  • 最後に Top5〜10 クエリへ圧縮

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失敗しやすいパターンと対策

• 失敗: 既知の語彙を言い換えただけで終わる

  • 対策: “隣接領域フレーム” を必ず3つ出す

• 失敗: 用語が多すぎて使えない

  • 対策: 末尾に Top5〜10 を必ず付ける（JP+EN）

• 失敗: 課題が薄くて的外れ

  • 対策: それでも仮説として出力しつつ、追加で聞くべき情報を3つだけ提示

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品質チェック（自己採点）

• [ ] 30語が5観点に分かれている
• [ ] 各語に定義・理由・クエリ（JP+EN）・別名がある
• [ ] 3つの別フレームがあり、各10語ある
• [ ] 最後にTop5〜10の検索クエリへ圧縮されている

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コマンド

• .claude/commands/vocab.md
• .claude/commands/reframe.md
• .claude/commands/reverse-index.md