Data Model Analysis Agent

既存システムのデータモデルを分析し、エンティティ・リレーションシップ・ドメインルールを抽出するエージェントです。

概要

このエージェントは以下を生成します：

エンティティ一覧 - ドメインエンティティとその属性の整理
リレーションシップマップ - エンティティ間の関連と多重度
ドメインルール - ビジネスルール・制約・バリデーションの抽出
データフロー - データの生成・変換・消費パターン

ユーザー入力確認（必須）

重要: このスキルを実行する前に、必ず以下の項目をユーザーに確認してください。

1. 調査対象フォルダの確認

引数で対象パスが指定されていない場合は、AskUserQuestionツールで質問してください：

{
  "questions": [{
    "question": "調査対象のフォルダパスを指定してください",
    "header": "対象フォルダ",
    "options": [
      {"label": "カレントディレクトリ", "description": "現在のディレクトリ全体を調査"},
      {"label": "src/", "description": "srcディレクトリを調査"},
      {"label": "パス指定", "description": "カスタムパスを入力"}
    ],
    "multiSelect": false
  }]
}

2. 出力先ディレクトリの確認

デフォルト出力先: ./reports/（カレントディレクトリ配下）

{
  "questions": [{
    "question": "レポートの出力先ディレクトリを確認してください",
    "header": "出力先",
    "options": [
      {"label": "./reports/ (推奨)", "description": "カレントディレクトリ配下のreportsフォルダ"},
      {"label": "カスタムパス", "description": "別のパスを指定"}
    ],
    "multiSelect": false
  }]
}

前提条件

推奨（/analyze-system の出力）:

reports/01_analysis/system-overview.md - 現行システム概要
reports/01_analysis/domain-code-mapping.md - ドメインコードマッピング

推奨（/system-investigation の出力）:

reports/before/{project}/technology-stack.md - 技術スタック情報

注意: 前提ファイルがなくてもコードから直接分析可能ですが、精度が向上します。

出力先

結果は reports/01_analysis/ に出力します。重要: 各ステップ完了時に即座にファイルを出力してください。

reports/01_analysis/
└── data-model-analysis.md    # Step 4完了時

サブエージェント活用

大規模コードベースの場合、Task toolのExploreエージェントを並列起動して効率的に情報収集できます。詳細は .claude/skills/common/sub-agent-patterns.md の「Pattern 1: コードベース探索エージェント」を参照。

実行プロンプト

あなたはデータモデリングの専門家エージェントです。以下の手順でデータモデル分析を実行してください。

Step 1: データモデル関連ソースの特定

以下のソースからデータモデル情報を収集：

検索対象:
├── ORM/エンティティ定義
│   ├── @Entity, @Table (JPA/Hibernate)
│   ├── @Document (MongoDB)
│   ├── models/*.py (Django/SQLAlchemy)
│   ├── schema.prisma (Prisma)
│   └── *.entity.ts (TypeORM/NestJS)
├── スキーマ定義
│   ├── DDL ファイル (*.sql)
│   ├── マイグレーションファイル
│   ├── schema.json / schema.yaml
│   └── GraphQL スキーマ (*.graphql)
├── DTO/Request/Response
│   ├── データ転送オブジェクト
│   ├── API リクエスト/レスポンス型
│   └── フォームモデル
└── 設計書
    ├── ER図ドキュメント
    ├── データ辞書
    └── テーブル定義書

Serena使用例:

mcp__serena__search_for_pattern: substring_pattern="@Entity|@Table|@Document", restrict_search_to_code_files=true
mcp__serena__find_file: file_mask="*.sql", relative_path="."
mcp__serena__find_file: file_mask="*migration*", relative_path="."

Step 2: エンティティの抽出と分類

各エンティティに対して以下を整理：

| 項目 | 内容 | |------|------| | エンティティ名 | クラス名/テーブル名 | | DDD分類 | Entity / Value Object / Aggregate Root | | 属性一覧 | 名前、型、制約、デフォルト値 | | 主キー | 単一キー / 複合キー / 自動生成 | | インデックス | ユニーク / 複合 / 全文検索 | | ライフサイクル | 作成→更新→削除のパターン |

Serena使用例:

mcp__serena__get_symbols_overview: relative_path="src/main/java/com/example/model/", depth=1
mcp__serena__find_symbol: name_path_pattern="Order", include_body=true, depth=1

Step 3: リレーションシップの分析

エンティティ間の関連を分析：

関連タイプ:
├── 1:1 (OneToOne)
│   └── 例: User ↔ UserProfile
├── 1:N (OneToMany)
│   └── 例: Order → OrderItem
├── N:M (ManyToMany)
│   └── 例: User ↔ Role
├── 継承 (Inheritance)
│   └── 例: Payment ← CreditCardPayment, BankTransfer
└── 自己参照 (Self-Referencing)
    └── 例: Category → Category (parent-child)

分析対象:

外部キー制約
JOINクエリのパターン
@OneToMany, @ManyToOne 等のアノテーション
カスケード設定（CASCADE, RESTRICT, SET NULL）
遅延ロード/即時ロード設定

Step 4: ドメインルールの抽出

コードとドキュメントからビジネスルールを抽出：

ルール分類:
├── 整合性制約
│   ├── NOT NULL / UNIQUE / CHECK
│   ├── バリデーションアノテーション (@NotNull, @Size, @Pattern)
│   └── カスタムバリデータ
├── ビジネスルール
│   ├── 状態遷移ルール（注文ステータス遷移等）
│   ├── 計算ルール（合計金額、割引計算等）
│   └── 権限ルール（誰が何を操作できるか）
├── データ整合性
│   ├── 参照整合性
│   ├── 一意性制約
│   └── 複合制約
└── 時間的制約
    ├── 有効期限
    ├── 作成日/更新日の自動設定
    └── 論理削除

このステップ完了時に出力: reports/01_analysis/data-model-analysis.md

Step 5: Mermaid図の検証

出力したファイルのMermaid図を検証し、エラーがあれば修正：

/fix-mermaid ./reports/01_analysis

出力フォーマット

data-model-analysis.md

# データモデル分析

## 概要

| 項目 | 値 |
|------|-----|
| エンティティ数 | [N] |
| リレーションシップ数 | [N] |
| ドメインルール数 | [N] |
| ORM/フレームワーク | [名前] |

## エンティティ一覧

### コアエンティティ

| エンティティ | テーブル名 | DDD分類 | 属性数 | 関連数 | 備考 |
|------------|-----------|---------|--------|--------|------|
| [Name] | [table] | [Entity/VO/AR] | [N] | [N] | [備考] |

### エンティティ詳細

#### [エンティティ名]

**基本情報:**
| 項目 | 値 |
|------|-----|
| クラス名 | [name] |
| テーブル名 | [table] |
| DDD分類 | [Entity/Value Object/Aggregate Root] |
| ファイルパス | [path] |

**属性一覧:**
| 属性名 | カラム名 | 型 | 制約 | デフォルト | 説明 |
|--------|---------|-----|------|-----------|------|
| [name] | [column] | [type] | [constraints] | [default] | [desc] |

**リレーションシップ:**
| 関連先 | 関連タイプ | カスケード | フェッチ | 備考 |
|--------|-----------|-----------|---------|------|

## リレーションシップマップ

```mermaid
erDiagram
    User ||--o{ Order : "places"
    Order ||--|{ OrderItem : "contains"
    OrderItem }|--|| Product : "references"
    User ||--o{ Address : "has"

ドメインルール一覧

整合性制約

| # | エンティティ | ルール | 実装箇所 | 種別 | |---|------------|--------|---------|------| | C-01 | [Entity] | [rule] | [path:line] | [DB/App/Both] |

ビジネスルール

| # | ドメイン | ルール | 実装箇所 | 複雑度 | |---|---------|--------|---------|--------| | B-01 | [domain] | [rule] | [path:line] | [High/Medium/Low] |

状態遷移

stateDiagram-v2
    [*] --> Created
    Created --> Confirmed
    Confirmed --> Processing
    Processing --> Shipped
    Shipped --> Delivered
    Created --> Cancelled
    Confirmed --> Cancelled

データフロー

主要フロー

| フロー名 | 起点 | 経由 | 終点 | トリガー | |---------|------|------|------|---------| | [name] | [source] | [via] | [target] | [trigger] |

課題・改善ポイント

| # | 課題 | 影響度 | エンティティ | 推奨対応 | |---|------|--------|------------|---------| | D-01 | [issue] | [High/Medium/Low] | [entities] | [recommendation] |


## ツール活用ガイドライン

### 優先順位

1. **Serenaツール** - エンティティクラスのシンボリック解析
   - `get_symbols_overview` - モデルクラスの構造把握
   - `find_symbol` - 特定エンティティの詳細取得
   - `find_referencing_symbols` - エンティティの使用箇所特定
2. **Glob/Grep** - パターンマッチングによる検索
   - ORM アノテーション検索
   - SQLファイル検索
3. **Read** - 設計書、マイグレーションファイルの読み取り

## エラーハンドリング

- **ORMが検出できない場合** → SQL/DDLファイルから推論、または手動指定を依頼
- **設計書がない場合** → コードのみから推論（精度低下を警告）
- **大量のエンティティ（100以上）** → 主要エンティティに絞って詳細分析

## 関連スキル

| スキル | 用途 |
|-------|------|
| `/analyze-system` | 前段のシステム分析（入力） |
| `/db-design-analysis` | DB設計の詳細分析（補完） |
| `/er-diagram-analysis` | ER図の生成（次ステップ） |
| `/ddd-evaluation` | DDD評価（データモデルの入力として） |

Data Model Analysis Agent

既存システムのデータモデルを分析し、エンティティ・リレーションシップ・ドメインルールを抽出するエージェントです。

概要

このエージェントは以下を生成します：

エンティティ一覧 - ドメインエンティティとその属性の整理
リレーションシップマップ - エンティティ間の関連と多重度
ドメインルール - ビジネスルール・制約・バリデーションの抽出
データフロー - データの生成・変換・消費パターン

ユーザー入力確認（必須）

重要: このスキルを実行する前に、必ず以下の項目をユーザーに確認してください。

1. 調査対象フォルダの確認

引数で対象パスが指定されていない場合は、AskUserQuestionツールで質問してください：

{
  "questions": [{
    "question": "調査対象のフォルダパスを指定してください",
    "header": "対象フォルダ",
    "options": [
      {"label": "カレントディレクトリ", "description": "現在のディレクトリ全体を調査"},
      {"label": "src/", "description": "srcディレクトリを調査"},
      {"label": "パス指定", "description": "カスタムパスを入力"}
    ],
    "multiSelect": false
  }]
}

2. 出力先ディレクトリの確認

デフォルト出力先: ./reports/（カレントディレクトリ配下）

{
  "questions": [{
    "question": "レポートの出力先ディレクトリを確認してください",
    "header": "出力先",
    "options": [
      {"label": "./reports/ (推奨)", "description": "カレントディレクトリ配下のreportsフォルダ"},
      {"label": "カスタムパス", "description": "別のパスを指定"}
    ],
    "multiSelect": false
  }]
}

前提条件

推奨（/analyze-system の出力）:

reports/01_analysis/system-overview.md - 現行システム概要
reports/01_analysis/domain-code-mapping.md - ドメインコードマッピング

推奨（/system-investigation の出力）:

reports/before/{project}/technology-stack.md - 技術スタック情報

注意: 前提ファイルがなくてもコードから直接分析可能ですが、精度が向上します。

出力先

結果は reports/01_analysis/ に出力します。重要: 各ステップ完了時に即座にファイルを出力してください。

reports/01_analysis/
└── data-model-analysis.md    # Step 4完了時

サブエージェント活用

実行プロンプト

あなたはデータモデリングの専門家エージェントです。以下の手順でデータモデル分析を実行してください。

Step 1: データモデル関連ソースの特定

以下のソースからデータモデル情報を収集：

検索対象:
├── ORM/エンティティ定義
│   ├── @Entity, @Table (JPA/Hibernate)
│   ├── @Document (MongoDB)
│   ├── models/*.py (Django/SQLAlchemy)
│   ├── schema.prisma (Prisma)
│   └── *.entity.ts (TypeORM/NestJS)
├── スキーマ定義
│   ├── DDL ファイル (*.sql)
│   ├── マイグレーションファイル
│   ├── schema.json / schema.yaml
│   └── GraphQL スキーマ (*.graphql)
├── DTO/Request/Response
│   ├── データ転送オブジェクト
│   ├── API リクエスト/レスポンス型
│   └── フォームモデル
└── 設計書
    ├── ER図ドキュメント
    ├── データ辞書
    └── テーブル定義書

Serena使用例:

mcp__serena__search_for_pattern: substring_pattern="@Entity|@Table|@Document", restrict_search_to_code_files=true
mcp__serena__find_file: file_mask="*.sql", relative_path="."
mcp__serena__find_file: file_mask="*migration*", relative_path="."

Step 2: エンティティの抽出と分類

各エンティティに対して以下を整理：

Serena使用例:

mcp__serena__get_symbols_overview: relative_path="src/main/java/com/example/model/", depth=1
mcp__serena__find_symbol: name_path_pattern="Order", include_body=true, depth=1

Step 3: リレーションシップの分析

エンティティ間の関連を分析：

関連タイプ:
├── 1:1 (OneToOne)
│   └── 例: User ↔ UserProfile
├── 1:N (OneToMany)
│   └── 例: Order → OrderItem
├── N:M (ManyToMany)
│   └── 例: User ↔ Role
├── 継承 (Inheritance)
│   └── 例: Payment ← CreditCardPayment, BankTransfer
└── 自己参照 (Self-Referencing)
    └── 例: Category → Category (parent-child)

分析対象:

外部キー制約
JOINクエリのパターン
@OneToMany, @ManyToOne 等のアノテーション
カスケード設定（CASCADE, RESTRICT, SET NULL）
遅延ロード/即時ロード設定

Step 4: ドメインルールの抽出

コードとドキュメントからビジネスルールを抽出：

ルール分類:
├── 整合性制約
│   ├── NOT NULL / UNIQUE / CHECK
│   ├── バリデーションアノテーション (@NotNull, @Size, @Pattern)
│   └── カスタムバリデータ
├── ビジネスルール
│   ├── 状態遷移ルール（注文ステータス遷移等）
│   ├── 計算ルール（合計金額、割引計算等）
│   └── 権限ルール（誰が何を操作できるか）
├── データ整合性
│   ├── 参照整合性
│   ├── 一意性制約
│   └── 複合制約
└── 時間的制約
    ├── 有効期限
    ├── 作成日/更新日の自動設定
    └── 論理削除

このステップ完了時に出力: reports/01_analysis/data-model-analysis.md

Step 5: Mermaid図の検証

出力したファイルのMermaid図を検証し、エラーがあれば修正：

/fix-mermaid ./reports/01_analysis

出力フォーマット

data-model-analysis.md

# データモデル分析

## 概要

| 項目 | 値 |
|------|-----|
| エンティティ数 | [N] |
| リレーションシップ数 | [N] |
| ドメインルール数 | [N] |
| ORM/フレームワーク | [名前] |

## エンティティ一覧

### コアエンティティ

| エンティティ | テーブル名 | DDD分類 | 属性数 | 関連数 | 備考 |
|------------|-----------|---------|--------|--------|------|
| [Name] | [table] | [Entity/VO/AR] | [N] | [N] | [備考] |

### エンティティ詳細

#### [エンティティ名]

**基本情報:**
| 項目 | 値 |
|------|-----|
| クラス名 | [name] |
| テーブル名 | [table] |
| DDD分類 | [Entity/Value Object/Aggregate Root] |
| ファイルパス | [path] |

**属性一覧:**
| 属性名 | カラム名 | 型 | 制約 | デフォルト | 説明 |
|--------|---------|-----|------|-----------|------|
| [name] | [column] | [type] | [constraints] | [default] | [desc] |

**リレーションシップ:**
| 関連先 | 関連タイプ | カスケード | フェッチ | 備考 |
|--------|-----------|-----------|---------|------|

## リレーションシップマップ

```mermaid
erDiagram
    User ||--o{ Order : "places"
    Order ||--|{ OrderItem : "contains"
    OrderItem }|--|| Product : "references"
    User ||--o{ Address : "has"

ドメインルール一覧

整合性制約

| # | エンティティ | ルール | 実装箇所 | 種別 | |---|------------|--------|---------|------| | C-01 | [Entity] | [rule] | [path:line] | [DB/App/Both] |

ビジネスルール

| # | ドメイン | ルール | 実装箇所 | 複雑度 | |---|---------|--------|---------|--------| | B-01 | [domain] | [rule] | [path:line] | [High/Medium/Low] |

状態遷移

stateDiagram-v2
    [*] --> Created
    Created --> Confirmed
    Confirmed --> Processing
    Processing --> Shipped
    Shipped --> Delivered
    Created --> Cancelled
    Confirmed --> Cancelled

データフロー

主要フロー

| フロー名 | 起点 | 経由 | 終点 | トリガー | |---------|------|------|------|---------| | [name] | [source] | [via] | [target] | [trigger] |

課題・改善ポイント

| # | 課題 | 影響度 | エンティティ | 推奨対応 | |---|------|--------|------------|---------| | D-01 | [issue] | [High/Medium/Low] | [entities] | [recommendation] |


## ツール活用ガイドライン

### 優先順位

1. **Serenaツール** - エンティティクラスのシンボリック解析
   - `get_symbols_overview` - モデルクラスの構造把握
   - `find_symbol` - 特定エンティティの詳細取得
   - `find_referencing_symbols` - エンティティの使用箇所特定
2. **Glob/Grep** - パターンマッチングによる検索
   - ORM アノテーション検索
   - SQLファイル検索
3. **Read** - 設計書、マイグレーションファイルの読み取り

## エラーハンドリング

- **ORMが検出できない場合** → SQL/DDLファイルから推論、または手動指定を依頼
- **設計書がない場合** → コードのみから推論（精度低下を警告）
- **大量のエンティティ（100以上）** → 主要エンティティに絞って詳細分析

## 関連スキル

| スキル | 用途 |
|-------|------|
| `/analyze-system` | 前段のシステム分析（入力） |
| `/db-design-analysis` | DB設計の詳細分析（補完） |
| `/er-diagram-analysis` | ER図の生成（次ステップ） |
| `/ddd-evaluation` | DDD評価（データモデルの入力として） |

Adoption

wfukatsu/data-model-analysis

$ install --global

Security Scan Results

SKILL.md

Data Model Analysis Agent

概要

ユーザー入力確認（必須）

1. 調査対象フォルダの確認

2. 出力先ディレクトリの確認

前提条件

出力先

サブエージェント活用

実行プロンプト

Step 1: データモデル関連ソースの特定

Step 2: エンティティの抽出と分類

Step 3: リレーションシップの分析

Step 4: ドメインルールの抽出

Step 5: Mermaid図の検証

出力フォーマット

data-model-analysis.md

ドメインルール一覧

整合性制約

ビジネスルール

状態遷移

データフロー

主要フロー

課題・改善ポイント

Related Skills

wfukatsu/workflow

wfukatsu/visualize-graph

wfukatsu/system-investigation

wfukatsu/select-scalardb-edition

wfukatsu/data-model-analysis

$ install --global

Security Scan Results

SKILL.md

Data Model Analysis Agent

概要

ユーザー入力確認（必須）

1. 調査対象フォルダの確認

2. 出力先ディレクトリの確認

前提条件

出力先

サブエージェント活用

実行プロンプト

Step 1: データモデル関連ソースの特定

Step 2: エンティティの抽出と分類

Step 3: リレーションシップの分析

Step 4: ドメインルールの抽出

Step 5: Mermaid図の検証

出力フォーマット

data-model-analysis.md

ドメインルール一覧

整合性制約

ビジネスルール

状態遷移

データフロー

主要フロー

課題・改善ポイント

Related Skills

wfukatsu/workflow

wfukatsu/visualize-graph

wfukatsu/system-investigation

wfukatsu/select-scalardb-edition