テックリードとしてClaudeを使う方法: Dante Skillガイド

更新 19 分で読めます KissMySkills
このページ
  1. Question 1: これは、歩いて戻れるドアか?
  2. Question 2: このチームは午前3時にこれを運用できるか?
  3. レビュー:平坦な一覧の問題
  4. 上層部に説明する
  5. ルーターにならずに問題を解消する
  6. どこで失敗するか
  7. Dante Skillはどうやってインストールしますか?
  8. これは誰向けですか?
  9. 関連するSkillガイド
Skill · .md

このガイドの背後にあるSkill: Dante - テックリード向けAI Skill。あなたの技術スタック、チームが実際に運用できる範囲、進行中の決定事項を保持し、技術的に最善なものではなく、チームが運用できるものに基づいてアドバイスを絞り込みます - $19、一度の支払いで永久にあなたのものです。

Dante Skillを見る →

技術的な決定の大半は、2つの問いで決まります。しかしモデルが自発的に提示することはありません。これを取り消すのにいくらかかるのか、そしてこのチームは午前3時にこれを運用できるのか。モデルにどのデータベース、どのフレームワーク、どのアーキテクチャかを尋ねれば、1つを選び、それをうまく擁護します - 間違った答えのコストが1週間でも3年でも、まったく同じ自信を持って、しかも誰がオンコール担当なのかを知らないままです。テックリードの仕事のうち、コーディングではない部分の大半は、この2つの問いです。このガイドは、それらを会話の中に必ず持ち込むためのものです。

Question 1: これは、歩いて戻れるドアか?

Amazonの2015年の株主向け書簡には、これ以上ないほど明快に書かれています。決定の中には、「重大で、取り消し不能、またはほぼ取り消し不能なもの - 一方向のドア - があり、こうした決定は、方法論に基づき、慎重に、ゆっくりと、十分に熟慮し、相談しながら行わなければならない」。大半はそうではありません。「変更可能で、取り消し可能なもの - つまり双方向のドア」であり、そうした決定は「高い判断力を持つ個人または小規模なグループが、迅速に行うことができ、またそうすべき」なのです。

これが、モデルがない場合よりもモデルがある場合に重要になる理由は、モデルがその違いを平坦化してしまうからです。同じセッションでログ形式について尋ねても、データモデルについて尋ねても、同じくらい詳細で、同じくらい自信に満ちた答えが返ってきます。一方の決定は火曜の午後に変更できます。もう一方は、それを決めた人たちが去った後も、なお付き合い続けることになります。

だから最初にすべきことは「どの選択肢か」ではありません。決定を分類することです。これを取り消すのに実際いくらかかるのか、何の単位で測るのか、そして何がコストを押し上げるのか。モデルは尋ねればこの問いを得意としますが、自分から持ち出すことは決してありません。

モデルが提示しない3つ目の答えもあります。これはまだ決める必要がない。詳しいことが分かるまで、一方向のドアの決定を先送りするのは、リードが行う最もシニアらしい行動であることが多いものです。注意を払っていない人には、優柔不断に見えます。

Question 2: このチームは午前3時にこれを運用できるか?

モデルは、技術的に何が優れているかを知っています。アーキテクチャブログを読んできましたし、アーキテクチャブログを書いているのは、プラットフォームチームのある企業の人々です。

それが知らないのは、誰がオンコール担当なのか、彼らがこれまで何を運用してきたのか、何のために呼び出されるのか、そして18か月後にも何人がここに残っているのかということです。実際にこの問いを決めるのはそうした事実であり、それらがpromptに入ることは決してありません。その結果、抽象的には本当に正しいのに、メッセージブローカーを一度も運用したことのない4人のエンジニアにとっては間違った推奨になります。

The operability question is not "is this good", it is "what does this cost us on the worst night of the year". Who gets paged. What they have to know. What the runbook says. What happens when the one person who understands it is on holiday. Put those in the prompt as constraints and the shortlist changes, often dramatically.

運用可能性についての問いは「これは良いか」ではなく、「1年で最悪の夜に、これによって私たちはどんなコストを負うか」です。誰に通知が行くのか。その人は何を知っておく必要があるのか。ランブックには何が書かれているのか。それを理解している唯一の人が休暇中だったらどうなるのか。これらを制約条件としてpromptに入れると、候補リストはしばしば劇的に変わります。

Prompt 1 - 決定を下す前に整理する まだ選択肢を推奨しないでください。 私が下さなければならない技術的な決定は次のとおりです: [DESCRIBE] まず、分類してください。 - これは可逆的ですか、元に戻しにくいですか、それとも事実上恒久的ですか? - 12か月後に取り消すには、具体的に何をしなければならず、 - そして、エンジニア週単位のコストとリスクはどの程度ですか? - 取り消しを難しくするものは何ですか: データ、契約、公開API、 - 今決める必要がありますか? そうでなければ、採用や別の何かについて - 今は知らないことを後で知る必要があり、待つことのコストは何ですか? - これを決めるのに適任なのは誰ですか: 私一人、私ともう一人、 他の誰か、または書面による提案を持ってチーム全体で決めるべきか? それに対して適切な量のプロセスをかけているか? そして、率直に教えてください。これは一方通行のドアですか、それとも双方向のドアですか。もし私が 可逆的な決定について検討しすぎているなら、そう言ってください。

Prompt 2 - 運用可能性フィルター

問題だけでなく、チームの情報も渡してください。以下の事実が答えを変えます。

最善の実務ではなく、私のチームを基準にこれらの選択肢を評価してください。 実務。 決定事項: [DESCRIBE] 選択肢: [LIST] 私のチーム: - [N]人のエンジニア。経験年数の構成: [DESCRIBE HONESTLY] - これまで本番環境で実際に運用したもの: [LIST] - これまで運用したことがないもの: [LIST] - オンコール: [WHO, HOW OFTEN, AND WHETHER IT IS PAID] - 想定される離職: 誰が辞める可能性があり、その人だけが知っていることは何か - 現在の実際のデプロイとロールバックの状況 各選択肢について、次に答えてください。 1. これが壊れたとき、誰に通知が行き、その人は何を 午前3時に修正する方法を知っていますか? 2. 1週間誰にも気づかれない障害モードは何ですか? 3. ランブックには何を含める必要があり、誰が作成しますか? 4. これを強く推した人が辞めたら、どうなりますか? 5. ドルではなく、月あたり何時間の運用コストがかかりますか? ドル? 次に、このチームが運用できるものを基準に選択肢を順位付けし、 その順位が技術的に最善のものと異なる箇所を明示して 回答。両方を見たいです。
Skillの注目ポイント
Dante - テックリードAI Skill
Dante - テックリードAI Skill
19ドル · 1回払い

セッション間でチームの事実関係を引き継ぎます。ここで大きな違いになるのはその点です。毎回新しいチャットに、使っている技術スタックやオンコールの当番表、チームがこれまで運用したことのないものを入力し直すからこそ、多くの人は途中で諦め、一般的な回答を受け入れてしまいます。また、何かを推奨する前に、意思決定を可逆性の順に整理し、進行中の決定事項も保持するため、先週の判断と矛盾しなくなります。

Dante - Tech Lead AI Skillを見る →

レビュー:平坦な一覧の問題

モデルにdiffをレビューさせると、一覧が返ってきます。命名の好み、テスト不足、競合状態が、すべて同じ大きさ、同じ抑揚のトーン、同じ確信度で示されます。これが、AIによるレビューのフィードバックを受けるのが疲れ、教えるためのものとして役に立たなくなる理由です。著者には何が重要か分からないため、機械的にすべて修正するか、ざっと読み流してしまいます。

2つ修正します。1つ目は、深刻度の区分に上限を設けることです。must-fixは最大3項目までとし、それ以外はすべて明示的にoptionalにします。上限があると選ばざるを得ず、何を選ぶかが有益な情報になります。

第二に、そしてリードにとってより重要なのは、モデルはあなたの規約を知らないため、それを勝手に作り出すことです。完全に妥当なコードが自分たちの基準に反していると、まるで普遍的なルールであるかのようにジュニアに伝えます。これはレビューがないより悪い状態です。ジュニアが、あなたがそれを支持したと思ってしまうからです。あなたの規約を与え、提供していないルールを主張することを禁止してください。

プロンプト3 - 教えるレビュー

このdiffを、著者に渡すフィードバックとしてレビューしてください。 OUR CONVENTIONS: [貼り付け、またはスタイルガイドへのリンク] CONTEXT: [この変更の目的と、著者のレベル] ルール: - MUST FIX項目は最大3つ。候補がそれ以上ある場合は、選んで そして、何を削除したかを教えて。 - それ以外はすべてOPTIONALに入れ、私の ルールではなく、好みとして。 - 各MUST FIXについて、それが防ぐ具体的な失敗を、 入力や、それを引き起こす手順。「これにより、次の事態が起こる可能性があります」 「問題があります」ではレビューコメントにならない。 - 私が与えた規約にない基準を主張しない。 あなたに与えたもの。何かが間違っていると思っても、それが単なる 別の箇所の慣例なら、その言葉どおりにそう伝える。 - 著者がうまくできている点を1つ挙げる。ただし、それが事実で具体的な 具体的に。 - フォーマットについてはコメントしない。リンターが行う。 それとは別に、レビューでは、このdiffが何を ということは、著者がまだ理解できていないことを示しているので、何を 何を教え、何を直すべきかではなく。

上層部に説明する

テックリードは、驚くほど多くの時間を「時間を求めること」に費やします。これをリファクタリングしよう、技術的負債を返済しよう、デプロイパイプラインに1スプリントを充てよう。モデルにそのビジネスケースを書かせると、数字を含むものを喜んで作ります。回避できるインシデントの割合、エンジニアリング時間、ベロシティの向上などです。あなたはその数字を与えていません。モデルが作り上げたものであり、あなたは今にもディレクターの前でそれに自分の名前を付けようとしています。

他の場面と同じルールです。モデルに与えていない数字は使わない。ただし、ここでは主張そのものを作成させるより、もっと良い使い方があります。

相手の立場に反論させてください。賢明なディレクターが断るべき最も強い理由を書かせます。その出力は本当に役立ちます。なぜなら、実際に答えなければならないことが分かるからです。モデルは、そう指示されればこれが得意ですが、そうする必要があることを自分で気づくのは苦手です。

プロンプト4 - 拒否理由を最も強くする

[仕事]をするために、[時間 / 人員 / 1スプリント]を求めたいのです。 [仕事]を行うために、[時間 / 人員 / 1スプリント]を求めたいのです。私の主張はこちらです: [貼り付け] 私の主張を改善しないでください。反論してください。 最も説得力のある拒否理由を書いてください。 考慮した、善意の[ディレクター / VP / 創業者]が示す 相手も[競合する優先事項]について責任を負っていることを 私の言葉ではなく、相手の用語を使う。 それから: - 私の論拠の最も弱い部分と、それが最も弱い理由を挙げる - 私が相手もすでに同意していると思い込んでいることを挙げる。それは 相手にはないかもしれない - 実際に相手を動かす証拠と、それがあるかどうかを教える 現在持っているもの - 私のケースに含まれるすべての数字と、その出典を指摘する。もし私が 数字を示さないなら、数字を補わずに、次のように書いてください 知りたいです。 私のケースが本当に弱いなら、そう言ってください。むしろそれを ここです。

ルーターにならずに問題を解消する

エンジニアが行き詰まっています。手っ取り早い方法は、その問題をチャットに貼り付けて答えを得て、そのまま渡すことです。うまくいきますし、90秒で済みますが、静かに事態を悪化させます。エンジニアは何も学ばず、次回はもっと早くあなたのところに来るようになり、あなたは速いAPIの前に立つ遅いAPIになってしまうからです。

拡張可能な方法は、答えではなく質問をモデルに求めることです。答えを導き出すことを禁じれば、診断への道筋を作るのが本当に得意です。

プロンプト5 - 答えではなく質問

私のチームのエンジニアが、次のことで行き詰まっています: [問題の説明 そして、彼らが試したこと] 解決しないでください。解決策をほのめかさないでください。何が 原因は何だと思いますか。 私が尋ねるべき3つの質問を、次の順番で教えてください。 尋ねるべきか、答えを見つける可能性が最も高くなるように 自分自身で。各質問について、「はい」と「いいえ」それぞれの場合に何が 各ルールを除外するために、あらかじめ何を知っている必要がありますか。 では教えてください。このエンジニアは、 それが分からないなら、そのギャップが 本当に教えるべきこと、そしてデバッグセッションを役立てるための質問とは 間違った介入。

プロンプト6 - 誰も書かない意思決定記録

テックリードには何のコストもかからず、次のテックリードの6か月を節約する成果物。却下した選択肢がまだ会話の中にあるうちに、会話の最後に実行する

私たちの会話を意思決定記録に変える。短く。文章にして 1年後にチームに加わった人が、なぜこの仕組みなのか尋ねたときのために このように。 セクション: - 決定を一文で - 日付と、決定者 - これが一方通行のドアだったか双方向のドアだったか、そして元に戻すコスト 元に戻す - 却下した選択肢と、それぞれが実際に却下された理由 却下した - 「より悪かった」ではなく - それを決めた制約。チームと 運用上のもの - 私たちが意図的に手放したもの - これを見直すきっかけになるもの: 「具体的なトリガー」であって、「 「状況が変わったら」 この会話で述べられたことだけを使う。私が 証拠のないことを書くなら、むしろ仮定として書く 事実というよりは。私が実際に言ったか確信のないものには印を付ける

コード共有の問題は、ワークフローの中ではなく、その前に一度決着させる

テックリードは通常、チームがチャット画面に貼り付ける内容を決めるか、少なくとも手本を示す立場にある。ソースコード、顧客データ、認証情報、内部アーキテクチャは、雇用契約、会社のポリシー、そして多くの場合は顧客との契約によって管理される。答えは、その時点で便利かどうかではなく、どの層とどのアカウントを使っているかによって決まる

習慣になる前に、意識的に、文章にして決める。常に通用する実践は、ファイルを貼り付けるのではなく問題の形を考えること、何かを入力する前に識別子と秘密情報を伏せること、顧客データは完全に除外すること、そして十分に小さなスニペットでも公開リポジトリと組み合わせれば、ヘッダーコメントと同じくらい確実にコードベースを特定できると覚えておくこと。会社にポリシーがあるなら、それがこのページより優先される。なければ、おそらくそれを書くべきなのはあなたである

どこで失敗するか

失敗 何が起こるか それについてどうするか
リスクの平板化 可逆的な選択と恒久的な選択に、同じ自信に満ちた詳細な回答をする まず可逆性で並べ替える。「どの選択肢か」を尋ねる前に、必ず「元に戻すにはどれだけのコストがかかるか」を尋ねる
ブログ記事風のアーキテクチャ プラットフォームチームのある会社なら何をするかを推奨する。なぜなら、原資料を書いたのがそのような会社だから オンコールの当番表、離職リスク、自分が運用したことのないものを、制約としてpromptに含める
創作したビジネス上の数値 テックデットの主張に含まれる、どこからともなく出てきた割合や削減時間 自分が提示していない数値を一切使わない。自分の主張を攻撃するために使い、書き出すためには使わない
創作した規約 後輩に、自分のルールではない規則にそのコードが違反していると、自分らしい口調で伝える 自分たちの規約を提示し、与えていない標準を断定することを禁じる
平板なレビューリスト 命名上の細かな指摘と競合状態を、重要度も確信度も同じものとして扱う 重要度の予算。必ず修正すべき点は最大3つで、その中から選ばなければならない
待つようには言わない 決めるよう求められれば、決定する。決めるのが時期尚早だとは自発的に言わない 今すぐ決める必要があるのか、待つことで何が得られるのかを明確に尋ねる
同意 計画が妥当か尋ねれば、妥当だと言われます それを支持する最も強い反論を、それを承認しなければならない人の口調で尋ねる
信頼性はまったくありません その出来事には関わっておらず、このエンジニアが燃え尽きていることも知らず、チームに対する権限もありません 仕事のその半分は委任できません。これは推論と文章作成のためのものです

Dante Skillはどうやってインストールしますか?

ダウンロードされるのは、アーカイブのルートにSKILL.mdがあるZIPで、入れ子になったフォルダーの中にあるわけではありません。アップロードに失敗する通常の原因は、このフォルダー構成です。Claudeデスクトップアプリでは、カスタマイズ → Skillsを開き、ZIPをアップロードして有効にします。

Skillsでは、設定 → 機能でコード実行を有効にする必要があります。Anthropicのヘルプセンターでは現在、Skillsは無料、Pro、Max、Team、Enterpriseで利用できると記載されていますが、AcademyのチュートリアルではPro、Max、Team、Enterpriseと記載されています。そのため無料プランを利用している場合は、どちらのページの記載も鵜呑みにせず、自分のアカウントの設定 → 機能で確認してください。詳しい手順はSkillのインストールガイドにあります。

ChatGPTやGeminiではアップロード手順はありません。開いて SKILL.md内容をコピーして、カスタム指示に貼り付けます。自動トリガーは失われますが、手法は維持できます。

これは誰向けですか?

自分の担当業務をこなしながら技術的な方針も担うテックリードやスタッフエンジニア、そしてまだ肩書きはないものの責任を担う初めてのリード向けです。Claude、ChatGPT、またはあらゆるAIチャットで使えます。

エンジニアリングの役割はそれぞれ独立したSkillsに分かれており、各19ドルで一度だけダウンロードできます。

より幅広いセットはソフトウェア開発者Skillとソフトウェア&IT Skillです。

要約:

決定を下す前に、その意思決定を分類しましょう。モデルは、変更可能な選択と取り返しのつかない選択に同じ自信に満ちた回答を返し、自分がどちらを選んでいるのかを決して教えてくれないからです。誰がオンコールを担当するのか、誰がまだ運用した経験がないのか、誰が離職する可能性があるのかなど、チームの状況を制約条件としてpromptに組み込み、技術的に最善のランキングと、チームが実際に運用できるランキングの両方を求めましょう。レビューは必ず修正すべき3項目に絞り、与えていない規約をモデルが断定することを禁止してください。そうしないと、設定していないルールをジュニアメンバーに教えてしまいます。自身の技術的負債に関する主張を文章化させるのではなく、反論させるために使い、提供していない数字を作らせないようにしましょう。そして、却下した選択肢がまだ会話に残っているうちに意思決定記録を書きます。セッション間で保持するチーム情報には、Dante - テックリードAI Skill(19ドル)。Claude、ChatGPT、その他あらゆるAIチャットで利用でき、30日間の返金保証付きです。

Skill · .md · Claude & ChatGPTで使用可能

Dante - テックリードAI Skill

何かを推奨する前に、取り消すためのコストで意思決定を分類し、チームが実際に運用してきた経験を通して選択肢を絞り込み、レビューコメントに使う予算を管理し、求められればあなたの主張に反論します。サブスクリプション不要。永久にあなたのものです。

$19
Dante Skillを入手 →

KissMySkillsは、Claude、ChatGPT、その他あらゆるAIチャット向けの2,000以上のAI Skill、80以上のpromptパック、75以上のagent、そして無料ツールを扱うマーケットプレイスです。

関連するSkillガイド

よくある質問

Can Claude help with technical decisions?+

It can reason through options well, but it will not raise the two questions that actually settle most of them. The first is reversibility: ask it about your log format and your data model in the same session and you get two equally confident answers, though one is changeable on a Tuesday and the other outlives everyone who chose it. The second is operability: it does not know who is on call. Ask it to sort the decision by what undoing it costs before you ask it which option, and put your team in the prompt as a hard constraint.

What is a one-way door decision?+

Amazon's 2015 shareholder letter frames it as decisions that are consequential and irreversible or nearly irreversible, which must be made methodically, carefully and slowly with great deliberation and consultation. Most decisions are not like that: they are changeable, two-way doors, and those can and should be made quickly by high-judgement individuals or small groups. The practical value for a tech lead is spotting when a team is applying one-way-door process to a two-way-door decision, which is where most of the slowness comes from.

Why does AI recommend architecture my team cannot run?+

Because it optimises for what is technically good, and the material it learned from was written largely by people at companies with a platform team. It does not know who is on call, what they have operated before, what they will be paged for, or how many of them will still be there in eighteen months. Give it those facts as constraints and ask for two rankings: the technically best answer and the one this team can actually run. Where they differ is the interesting part.

Is AI good at code review?+

It is good at finding candidates and bad at weighting them. The default output is a flat list where a naming preference, a missing test and a race condition all appear at the same size in the same confident tone, which is exhausting to receive and teaches nothing. Two fixes: impose a budget of at most three must-fix items so it has to choose, and supply your conventions while forbidding it from asserting any standard you did not give it. Otherwise it will tell a junior their code breaks a rule that is not your rule.

Will it invent numbers in a tech-debt business case?+

Yes. Ask it to make the case for paying down debt and you get percentages of incidents avoided and engineering hours saved that you never supplied. Forbid any figure you did not give it, with a placeholder instead. The better use is to point it the other way entirely: ask it to write the strongest refusal a competent director would give, in their vocabulary. That tells you what you actually have to answer, and models are good at it when asked and bad at noticing it needs doing.

How do I unblock an engineer without doing the work for them?+

Do not paste their problem in and hand back the answer. It takes ninety seconds and it makes you a slow API in front of a fast one, while the engineer learns nothing and comes to you sooner next time. Ask the model for the three questions to ask, in order, with what a yes and a no would each rule out, and forbid it from hinting at the cause. Then ask what the engineer would need to already know for the first question to land - if they do not know it, the gap is the thing to teach and the debugging session is the wrong intervention.

Is it safe to paste work code into an AI chat?+

That is a policy question rather than a technical one, and as a tech lead you are usually the person who sets it or models it. Source code, customer data, credentials and internal architecture are governed by your employment agreement, your company's policy and often a customer contract, and the answer depends on your tier and account. Settle it in writing before it becomes a habit. Practices that hold regardless: reason about the shape of a problem rather than pasting the file, redact identifiers and secrets, keep customer data out, and remember a small snippet plus your public repo can identify the codebase.

How do I install the Dante skill?+

The download is a ZIP with SKILL.md at the root of the archive rather than inside a nested folder, which is the usual reason an upload fails. In the Claude desktop app open Customize, then Skills, upload the ZIP and toggle it on. Skills need code execution enabled, under Settings then Capabilities. Anthropic's help centre currently lists Skills on Free, Pro, Max, Team and Enterprise, while its Academy tutorial lists Pro, Max, Team and Enterprise, so if you are on the free plan check Settings then Capabilities for your own account rather than trusting either page. In ChatGPT or Gemini there is no upload step, so open SKILL.md, copy the contents and paste them into custom instructions.

~/get-started

役立つSkills。無駄なし。

ストア内のすべてのskill、prompt pack、agentを閲覧できます。

すべてのスキルを見る →または無料ツールを試す