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masterdata-generator

@Wonderplanet/glow-brain
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要件に基づいてマスタデータを生成。スキーマ調査、CSV生成、検証、レポート作成を一括実行。マスタデータを生成、マスタデータ作成で使用。

Install Skill

1Download skill
2Enable skills in Claude

Open claude.ai/settings/capabilities and find the "Skills" section

3Upload to Claude

Click "Upload skill" and select the downloaded ZIP file

Note: Please verify skill by going through its instructions before using it.

SKILL.md

name masterdata-generator
description 要件に基づいてマスタデータを生成。スキーマ調査、CSV生成、検証、レポート作成を一括実行。マスタデータを生成、マスタデータ作成で使用。
allowed-tools Read, Write, Bash, Skill, TodoWrite, Task
argument-hint 要件の説明

マスタデータ生成スキル

要件に基づいてマスタデータCSVファイルを生成し、スキーマ検証とレポート作成を行います。

⚠️ 重要な原則

タスク完遂: 要件に含まれる全てのマスタデータを最後まで作り切ることが目的です。詳細は references/completion-principles.md を参照してください。

完了条件

  • ✅ 全てのマスタデータが生成されている
  • ✅ 全てのCSVが検証済み
  • ✅ REPORTに「未作成」セクションが存在しない

入出力

入力: 要件の説明(例: 「新春ガチャを追加。期間は2026-01-01〜01-31。10連で確定報酬あり」)

出力:

  • マスタデータ/施策/[施策名]/[ModelName].csv - 生成されたマスタデータ
  • マスタデータ/施策/[施策名]/REPORT.md - 生成レポート

ワークフロー

1. 要件分析

要件を分析し、必要な全てのマスタデータをリストアップします。

重要: この段階で全てのマスタデータを洗い出してください。後で「未作成」として残すのは禁止です。

TodoWriteでタスク管理:

TodoWrite([
  {"content": "要件を分析してマスタデータリストを作成", "status": "in_progress", ...},
  {"content": "<ModelName1>.csv を生成", "status": "pending", ...},
  {"content": "<ModelName2>.csv を生成", "status": "pending", ...},
  ...
])

分析項目:

  • データの目的(ガチャ/イベント/ミッション等)
  • 対象モデル(Mst/Opr)を全てリストアップ
  • データ量
  • 関連データの洗い出し

2. スキーマ調査

必須: 各モデルのスキーマ情報を masterdata-schema-inspector で調査します。

Skill(skill: "masterdata-schema-inspector", args: "<ModelName>")

取得する情報:

  • テーブル名とカラム定義
  • nullable制約、ENUM選択肢
  • CSVテンプレートファイルのパス

テンプレートファイルのコピー:

cp projects/glow-masterdata/sheet_schema/[ModelName].csv マスタデータ/施策/[施策名]/[ModelName].csv

テンプレートファイルは3行ヘッダー構造です:

  • 1行目: memo
  • 2行目: TABLE,モデル名,モデル名,...
  • 3行目: ENABLE,カラム1,カラム2,...このヘッダーに完全に従う

3. データ設計

スキーマ調査結果に基づき、データを設計します。

設計項目:

  • データスキーマ(カラム定義と型)
  • データ内容(要件を満たす具体的な値)
  • 整合性(IDの重複回避、外部キー制約)
  • 命名規則(asset_key、id のパターン)

不明点の対処: 仕様が不明確な場合も、既存データのパターンから推測して設計を続けてください。詳細は references/csv-rules.md を参照。

4. CSV生成

設計に基づいて全てのCSVファイルを生成します。

ENABLE,id,column1,column2,...
e,value1,value2,value3,...
e,value1,value2,value3,...

重要な制約:

  • __NULL__ ルール: nullable列のみで使用可能。NOT NULL列では空文字列を使用。
  • 日時形式: YYYY-MM-DD HH:MM:SS
  • release_key: YYYYMMDD0 形式(例: 202601010
  • ID重複: 既存データと重複しないこと

詳細なCSV作成ルールは references/csv-rules.md を参照してください。

5. スキーマ検証

必須: 全てのCSVファイルを masterdata-validator で検証します。

Skill(skill: "masterdata-validator", args: "<csv_file_path> <ModelName>")

検証内容:

  • カラムの存在確認
  • データ型の検証(ENUM、INT、DATETIME)
  • 制約の検証(PRIMARY KEY、UNIQUE、NOT NULL)
  • __NULL__ の使用チェック

検証結果の修正ログは、REPORTに記載してください。

6. レポート作成

全てのマスタデータ生成後に REPORT.md を作成します。

ファイルパス: マスタデータ/施策/[施策名]/REPORT.md

レポートテンプレートは references/report-template.md を参照してください。

重要: レポートに「未作成のマスタデータ」セクションを作成してはいけません。

依存スキル

  • masterdata-schema-inspector: スキーマ情報の調査
  • masterdata-validator: CSV検証と自動修正

参照ドキュメント

必要に応じて以下のドキュメントを参照してください:

ディレクトリ構造

マスタデータ/
└── 施策/
    └── [施策名]/
        ├── 要件/                  ← ユーザーが事前に用意
        ├── 要件ファイル構成.md     ← 別スキルで生成済み
        ├── REPORT.md              ← このスキルで生成
        ├── [ModelName1].csv       ← このスキルで生成
        └── [ModelName2].csv       ← このスキルで生成

使用例

Skill(skill: "masterdata-generator", args: "新春限定ガチャを追加。期間は2026年1月1日〜1月31日。10連ガチャで1回確定報酬あり。")

期待される動作:

  1. 要件分析 → TodoWriteでタスク管理
  2. 各マスタデータに対して:
    • schema-inspector でスキーマ調査
    • テンプレートファイルをコピー
    • CSVデータを生成
    • validator で検証
  3. REPORT.md を生成
  4. 全成果物の確認

このスキルを使用することで、マスタデータを効率的に生成できます。