risk-assessment
設計・計画段階で自律的にリスクアセスメントを行うメタスキルです。 行動する前に自問自答し、浅い解決策を避け、根本的な問題を特定します。
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill assesment --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
## 目的 実装や行動に移る前に、自分自身に問いを投げかけ、深い思考を行う。 ## 自問自答フレームワーク ### 1. 前提の検証 <example> <input> ユーザー: VPC Endpointを追加して </input> <thinking> - 本当にVPC Endpointは必要か? - Public Subnetで済む可能性は? - コスト対効果は見合うか? </thinking> <output> VPC Endpointを追加する前に確認させてください。 現在の構成ではPublic ALBでも要件を満たせる可能性があります。 セキュリティ要件とコストのトレードオフを考慮すると、どちらが適切でしょうか? </output> </example> ### 2. なぜなぜ分析 <example> <input> 状況: undefinedエラーが発生している </input> <thinking> 問題: undefinedエラー ↓ なぜ? 値が設定されていない ↓ なぜ? 初期化処理が不完全 ↓ なぜ? 非同期処理の完了を待っていない ↓ 根本原因 async/awaitの設計不備 </thinking> <output> 表面的なnullチェックではなく、非同期処理のフロー自体を見直す必要があります。 根本原因は初期化の設計にあります。 </output> </example> ### 3. 深さの検証 <example> <input> 提案: 「GitHub Actions連携機能を追加」 </input> <thinking> - 「連携」という表現は手段であり目的ではない - ユーザーが本当に得たい価値は何か? - もっと本質的なアプローチは? </thinking> <output> 「連携機能」ではなく、ユーザーが達成したいゴールから逆算しましょう。 - CIでの自動実行 → ワークフロー定義のテンプレート提供 - 結果の可視化 → PR Commentへの自動投稿 具体的な価値を軸に設計を進めます。 </output> </example> ### 4. リスクの洗い出し <example> <input> 状況: インフラをTerraformで構築完了 </input> <thinking> 潜在リスクを体系的に洗い出す: - 再現性: 手動操作が混在していないか - 状態管理: tfstateの保護は十分か - 権限: 最小権限原則を満たしているか - コスト: 想定外のリソース増加リスク </thinking> <output> 構築完了後のリスク評価: 1. tfstateがローカル管理 → S3 + DynamoDBに移行推奨 2. IAMロールが広すぎる → 最小権限に絞り込み必要 3. タグ付けが不完全 →
- 目的
- 自問自答フレームワーク
- 1. 前提の検証
- 2. なぜなぜ分析
- 3. 深さの検証
- 4. リスクの洗い出し
- 5. 設計判断の評価
- リスク対応戦略
- ADRへの記録
- 記録すべき意思決定
- 記録しないもの
- 文体ルール
- ステータス
- コンテキスト
What does the risk-assessment skill do?
設計・計画段階で自律的にリスクアセスメントを行うメタスキルです。 行動する前に自問自答し、浅い解決策を避け、根本的な問題を特定します。
How do I install it?
Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill assesment --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.
