dr-synthesize
dr-explore が作った run（evidence.jsonl / sources）を検証・統合して、 レポート（report.md）と実装計画（implementation_plan.md）を作る。
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill dr-synthesize --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.
# dr-synthesize (ultrathink) ## 目的 - dr-explore で収集した証拠を検証・統合し、意思決定可能なレポートを作る - 実装が必要な場合は implementation_plan.md を生成する - 矛盾・不確実性・未解決論点を明示する ## 入力 | パラメータ | 説明 | デフォルト | |-----------|------|-----------| | run_path | runディレクトリのパス | 最新run | | focus | summary/decision/implementation | summary | | audience | internal/external | internal | ## 実行手順 ### Step 1: runディレクトリの検証 ```bash # 必須ファイルの存在確認 research/runs/<run>/ ├── input.yaml # 必須 ├── evidence.jsonl # 必須 └── sources/ # 推奨 ``` ### Step 2: 証拠の分析 1. `input.yaml` と `evidence.jsonl` を読み、調査目的と範囲を復元 2. 主張をグループ化し、支持する証拠IDを紐付け 3. 矛盾する証拠を特定し、`contradictions` として記録 4. 信頼度の低い証拠（score <= 2）は補足情報として扱う 5. 未検証の主張は `predictions` として残し、断定しない ### Step 3: report.md 生成 ```markdown # [topic] 調査レポート ## Executive Summary - 調査目的 - 主要発見（3-5点） - 推奨アクション ## Key Findings ### 発見1: [タイトル] **主張**: ... **根拠**: - [ev-001] URL - 引用 - [ev-003] URL - 引用 **信頼度**: 高/中/低 **注記**: ... ### 発見2: ... ## Evidence Table | ID | Type | URL | 要旨 | 信頼度 | |----|------|-----|------|--------| | ev-001 | docs | ... | ... | 5 | | ev-002 | news | ... | ... | 4 | ## Contradictions & Unknowns ### 矛盾点 - [ev-005] vs [ev-008]: ... ### 未解決論点 - Q1: ... - Q2: ... ### 予測（未検証） - P1: ... （根拠: ev-010）
- 目的
- 入力
- 実行手順
- Step 1: runディレクトリの検証
- Step 2: 証拠の分析
- Step 3: report.md 生成
- Step 4: implementationplan.md 生成（focus=implementation の場合）
- Step 5: 追加ファイル生成（必要に応じて）
- 出力（必須）
- 品質基準
- レポートの必須要素
- 実装計画の必須要素
What does the dr-synthesize skill do?
dr-explore が作った run（evidence.jsonl / sources）を検証・統合して、 レポート（report.md）と実装計画（implementation_plan.md）を作る。
How do I install it?
Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill dr-synthesize --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.