技術キャッチアップ・完全ワークフロー

対象技術に関する最新情報を調査し、技術調査レポートを作成する自動化ワークフローです。 基本設計フェーズ前に実行することで、技術選定の精度向上と設計ミスの予防を図ります。

使用モデル: Gemini 3 Flash（コスト効率重視）

入力

$ARGUMENTS（対象技術リスト、調査深度など）

入力形式

以下の形式で入力を受け付けます：

技術: [調査対象技術のリスト（カンマ区切り）]
深度: [quick/standard/deep]（省略時: standard）
要件: [要件定義書のパス（任意）]
目的: [調査の目的・背景（任意）]

入力例:

技術: Next.js 15, Prisma, TanStack Query v5
深度: standard
要件: docs/requirements/REQ-XXX-001_機能名.md
目的: 半年ぶりの技術更新、Breaking Changes確認

簡易入力（技術名のみ）:

React 19, Bun

調査深度の定義

standard以上で含まれる実装向け情報

全体フロー

Phase規約: workflow-phase-convention skill を参照

実行プロセス

Phase 0: 入力解析

入力引数から以下を抽出：

• 調査対象技術リスト
• 調査深度（quick/standard/deep）
• 要件定義書パス（任意）
• 調査目的（任意）

Phase 0.5: コンテキスト確認

実行内容:

1. 既存プロジェクトの package.json / Cargo.toml 等から現行バージョンを確認
2. 直近30日以内に同一技術の調査レポートが存在するか確認
3. 調査の重複を防止

スキップ条件:

• 直近30日以内に同一技術の調査レポートが存在 → ユーザーに確認

Phase 1: 調査対象の特定と優先度付け

実行内容:

1. 入力から調査対象技術を抽出
2. 要件定義書が指定されている場合、追加の技術キーワードを抽出
3. 調査優先度を決定

優先度判定基準:

スキップ条件:

• 全技術が「低」優先度 かつ ユーザーが明示的にスキップを許可

Phase 2: 最新情報収集

librarianエージェントを起動して調査（深度に応じた情報を収集）:

実装方法:

• call_omo_agent でバックグラウンド実行
• 使用ツール: websearch_exa, context7_query-docs

⚠️ 制約（調査深度による差分）:

• quick: 公式サイトのメタデータ（バージョン、日付、URL）のみ取得
• standard以上: インストール手順・基本的な使い方・コード例も調査
• リポジトリへのダウンロード・ビルドは一切行わない

1. 基本情報確認

   • 最新バージョン番号とリリース日
   • 公式ドキュメントURL
   • 概要（1-2行）

2. 詳細調査（standard以上で実施）

   • インストールコマンド（npm/yarn/pnpm等）
   • 基本的な使い方（最小構成のコード例）
   • マイグレーションガイド（メジャーバージョン差がある場合）
   • よくあるエラーと対処法

調査ソース:

• 公式ドキュメント（最優先）
• GitHub Releases / Changelog
• 公式ブログ
• RFC / Proposal（deep のみ）
• 公式Getting Started / Quickstart（standard以上）
• 公式Examples / Tutorials（standard以上）

Phase 2.5: ユーザー確認

調査結果のサマリーを提示し、承認を得る。

共通仕様: approval-gate skill を参照

番号を選択してください（1-3）:

Phase 3: 技術調査レポート作成

出力先:

• 単体調査時: docs/research/TECH-[カテゴリ]-[連番]_[技術名].md
• 複数調査時: docs/research/TECH-REPORT-[YYYYMMDD]_Combined.md（統合レポート）

  Note: 大量ファイル生成を防ぐため、複数技術の調査時は1つのMarkdownファイルに統合します。

カテゴリ定義:

レポート構成（standard以上）:

# 技術調査レポート: [技術名]

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 調査日 | YYYY-MM-DD |
| 最新バージョン | vX.Y.Z |
| 調査深度 | standard / deep |

## 参照リンク（公式）
- **公式ドキュメント**: [URL]
- **GitHubリポジトリ**: [URL]
- **Getting Started**: [URL]

## 技術概要
[1-2行で記載]

## インストール方法

### npm
```bash
npm install [package-name]

yarn

yarn add [package-name]

pnpm

pnpm add [package-name]

基本的な使い方

最小構成例

// コピペで動く最小構成のコード例

主要なAPI/関数

よくあるエラーと対処

メモ

[必要に応じて追記]

**レポート構成（quick - 参照インデックス版）:**

```markdown
# 技術調査レポート: [技術名]

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 調査日 | YYYY-MM-DD |
| 最新バージョン | vX.Y.Z |

## 参照リンク（公式）
- **公式ドキュメント**: [URL]
- **GitHubリポジトリ**: [URL]

## 技術概要
[LLMの知識ベースに基づいて1-2行で記載]

## メモ
[必要に応じて追記]

Phase 4: 基本設計への引き継ぎ

実行内容:

1. 完了報告の生成

   • 調査結果一覧（技術名、現行→最新、影響度）
   • 実装クイックリファレンス（インストールコマンド、リンク集）
   • 成果物パス一覧

2. 次ステップの案内

   • /basic-design-workflow の実行を促す

サーキットブレーカー

最終出力

## 技術キャッチアップ完了報告

### 実行サマリー

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 調査技術数 | X件 |
| 調査深度 | standard |
| 所要時間 | XX分 |

### 調査結果一覧

| 技術 | 現行 | 最新 | 影響度 | レポート |
|------|------|------|--------|---------|
| Next.js | 14.0.0 | 15.1.0 | 🔴 高 | [リンク] |
| Prisma | 5.0.0 | 5.5.0 | 🟡 中 | [リンク] |
| TanStack Query | v4 | v5 | 🔴 高 | [リンク] |

### 実装クイックリファレンス

| 技術 | インストール | 公式ドキュメント | GitHub |
|------|-------------|-----------------|--------|
| Next.js | `npm install next`15` skill` | [nextjs.org/docs](URL) | [vercel/next.js](URL) |
| Prisma | `npm install prisma` | [prisma.io/docs](URL) | [prisma/prisma](URL) |
| TanStack Query | `npm install `tanstack` skill/react-query` | [tanstack.com/query](URL) | [TanStack/query](URL) |

### 設計への影響サマリー

#### 🚨 必須対応（基本設計前に決定必要）

1. **Next.js 15**: App Router完全移行が必要。Pages Router非推奨
2. **TanStack Query v5**: API大幅変更。既存コード要修正

#### ⚠️ 注意事項

- Prisma 5.5: 新しいクエリエンジン。パフォーマンステスト推奨

#### 未解決課題

| ID | 課題 | 対応方針 |
|----|------|---------|
| I-XXX | Next.js 14→15移行戦略 | 基本設計で決定 |

### 成果物

- docs/research/TECH-FE-001_Next.js.md
- docs/research/TECH-BE-002_Prisma.md
- docs/research/TECH-FE-003_TanStack-Query.md

### 次のステップを選択してください

1. 基本設計に進む（`/basic-design-workflow`）
2. 技術調査レポートを確認・修正する
3. 一旦終了する

> 番号を選択してください（1-3）:

エラーハンドリング

Sisyphusへの指示

使用ツール

• call_omo_agent(subagent_type='librarian'): 外部ドキュメント調査（バックグラウンド実行）
• websearch_exa: Web検索
• context7_query-docs: ライブラリドキュメント検索

処理フロー

1. Phase 0.5: コンテキスト確認

   • package.json, Cargo.toml 等から現在のバージョン確認
   • docs/research/TECH-*.md で直近30日以内の調査レポート確認
   • 調査済みの場合はスキップ候補としてユーザーに確認

2. Phase 1: 調査対象の特定

   • 引数から技術リストを抽出
   • 要件定義書パスがあれば技術キーワードを追加抽出
   • 既存調査済み技術を除外して優先度付け

3. Phase 2: 情報収集（librarian エージェント使用）

   • 調査深度に応じた収集項目:
     • quick: バージョン、ドキュメントURL、GitHub URL のみ
     • standard: + インストールコマンド、コード例、主要API、エラー対処
     • deep: + ベストプラクティス、エコシステム、競合比較
   • タイムアウト: quick=15分, standard=45分, deep=90分
   • タイムアウト時は中間レポートを出力

4. Phase 3: レポート作成

   • 複数技術 → docs/research/TECH-REPORT-{date}_Combined.md
   • 単体技術 → docs/research/TECH-{category}-{id}_{name}.md

5. Phase 4: 完了報告

   • レポートパスとステータスを返却

関連ドキュメント

• 前工程: /req-workflow（要件定義）
• 次工程: /basic-design-workflow（基本設計）
• 参照: .opencode/README.md（ワークフロー全体図）

参照スキル

Phase規約: workflow-phase-convention skill を参照