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Get Started Free →PRD・要件定義書・要求資料・レビューの生成に使用。 「PRDを作って」「要件定義書を書いて」「レビューして」「議事録を分析して」等のリクエストで発動。
.claude/skills/minicoohei-pm-toolkit/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | 18% | 0% |
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 33% | 0% |
| case-05 | ✗→✓ | ▲ Improved | 39% | 0% |
| case-11 | ✗→✓ | ▲ Improved | 25% | 0% |
| case-14 | ✗→✓ | ▲ Improved | 39% | 0% |
プロダクト開発の企画・要件定義フェーズで使うテンプレートとプロンプトを提供します。
output/pm/ に生成markdown# PRD: {プロダクト名} ## 1. プレスリリース ### ヘッドライン {1行で価値を伝えるタイトル} ### サブヘッドライン {ターゲットユーザーと主要ベネフィット} ### 課題 {ユーザーが抱える問題 3点} ### ソリューション {プロダクトがどう解決するか} ### お客様の声(想定) {理想的なユーザーの反応} ### 使い方 {3ステップで説明} ### CTA {次のアクション} ## 2. FAQ ### ユーザー向けFAQ(5問) ### ステークホルダー向けFAQ(5問) ## 3. ユーザーストーリー | ID | ペルソナ | As a... | I want to... | So that... | 優先度 | |----|---------|---------|-------------|-----------|--------| ## 4. スコープ ### In Scope(MVP) ### Out of Scope(v2以降) ## 5. 成功指標(KPI) | 指標 | 現状 | 目標 | 計測方法 | |-----|------|------|---------|
markdown# 要件定義書: {システム名} ## 1. 概要 ### 1.1 目的 ### 1.2 スコープ ### 1.3 用語定義 ## 2. 機能要件 ### 2.1 機能一覧 | ID | 機能名 | 概要 | 優先度 | 画面 | |----|--------|------|--------|------| ### 2.2 機能詳細 #### FR-001: {機能名} - 入力: - 処理: - 出力: - 制約条件: ## 3. 非機能要件 ### 3.1 性能要件 | 項目 | 要件 | 根拠 | |------|------|------| | レスポンスタイム | 画面遷移3秒以内 | UX基準 | | 同時接続数 | 100ユーザー | 想定利用人数 | ### 3.2 セキュリティ要件 ### 3.3 可用性要件 ### 3.4 移行要件 ## 4. 外部インターフェース ### 4.1 ユーザーインターフェース ### 4.2 外部システム連携 ## 5. 制約条件・前提条件
markdown# 要求資料: {プロジェクト名} ## 機能要求(MoSCoW法) ### Must Have(必須) ### Should Have(推奨) ### Could Have(あると良い) ### Won't Have(今回は対象外) ## 非機能要求 | カテゴリ | 要求 | 優先度 | 備考 | |---------|------|--------|------|
AIが以下の観点で反論・指摘を行う:
| 脅威 | 説明 | TaskFlowでの該当箇所 | 対策 | |------|------|---------------------|------| | Spoofing | なりすまし | 認証機能 | | | Tampering | 改ざん | タスクデータ | | | Repudiation | 否認 | 操作ログ | | | Information Disclosure | 情報漏洩 | ユーザーデータ | | | Denial of Service | サービス妨害 | API | | | Elevation of Privilege | 権限昇格 | 管理者機能 | |
markdown## ビジネスケース ### 市場規模(TAM/SAM/SOM) ### 競合分析(3C分析) ### 収益モデル ### P&L予測(3年) | 項目 | Year 1 | Year 2 | Year 3 | |------|--------|--------|--------|
markdown# {会議名} アジェンダ - 日時: - 参加者: - 目的: ## 議題 1. {議題1}(10分) 2. {議題2}(15分) 3. 次回アクション確認(5分)
markdown# 議事録: {会議名} - 日時: - 参加者: - 記録者: ## 決定事項 1. ## 議論内容 ## アクションアイテム | # | 内容 | 担当 | 期限 | 状態 | |---|------|------|------|------|
以下の議事録を分析し、仕様変更に該当する箇所を抽出してください:
| Parameter | Required | Default | Description | |-----------|----------|---------|-------------| | template | Yes | - | 使用するテンプレート(prd/requirements/review/meeting) | | product_name | No | TaskFlow | プロダクト名 | | output_dir | No | output/pm/ | 出力ディレクトリ |
Markdown形式のドキュメントを指定ディレクトリに出力:
output/pm/prd.mdoutput/pm/requirements-spec.mdoutput/pm/requirements-brief.mdoutput/pm/review-{type}.mdoutput/pm/meeting-minutes.mdpm-toolkitスキルを使って、TaskFlowのPRDをWorking Backwards方式で作成してください。
→ output/pm/prd.md が生成される| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→pass | 23,712 | 20,148 | -15% | 1 | 1 | 0% | 3,756 | 4,443 | +18% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 19,683 | 18,898 | -4% | 1 | 1 | 0% | 3,471 | 4,600 | +33% | 0 | 0 | — |
case-03 | pass→pass | 14,801 | 8,862 | -40% | 1 | 1 | 0% | 2,501 | 2,917 | +17% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 11,806 | 7,211 | -39% | 1 | 1 | 0% | 2,048 | 2,609 | +27% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→pass | 14,912 | 12,698 | -15% | 1 | 1 | 0% | 2,591 | 3,597 | +39% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→fail | 12,833 | 11,638 | -9% | 1 | 1 | 0% | 2,102 | 3,377 | +61% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→fail | 19,966 | 11,085 | -44% | 1 | 1 | 0% | 3,279 | 3,374 | +3% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 16,990 | 18,434 | +8% | 1 | 1 | 0% | 2,675 | 3,954 | +48% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→fail | 19,533 | 15,157 | -22% | 1 | 1 | 0% | 3,375 | 4,003 | +19% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 11,692 | 8,008 | -32% | 1 | 1 | 0% | 1,918 | 2,764 | +44% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→pass | 14,492 | 9,194 | -37% | 1 | 1 | 0% | 2,340 | 2,918 | +25% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 5,419 | 3,083 | -43% | 1 | 1 | 0% | 1,000 | 2,028 | +103% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 11,301 | 6,604 | -42% | 1 | 1 | 0% | 1,864 | 2,610 | +40% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 7,811 | 2,223 | -72% | 1 | 1 | 0% | 1,303 | 1,809 | +39% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 11,016 | 2,465 | -78% | 1 | 1 | 0% | 1,770 | 1,925 | +9% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→fail | 18,278 | 13,774 | -25% | 1 | 1 | 0% | 3,689 | 4,448 | +21% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 18,718 | 2,562 | -86% | 1 | 1 | 0% | 3,170 | 1,924 | -39% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 4,051 | 2,873 | -29% | 1 | 1 | 0% | 715 | 1,897 | +165% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 4,578 | 3,059 | -33% | 1 | 1 | 0% | 799 | 1,952 | +144% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→fail | 12,687 | 10,280 | -19% | 1 | 1 | 0% | 2,109 | 3,185 | +51% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→fail | 16,897 | 15,931 | -6% | 1 | 1 | 0% | 3,208 | 4,936 | +54% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→fail | 12,250 | 9,709 | -21% | 1 | 1 | 0% | 2,133 | 3,002 | +41% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +32 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.