ダンテ — テックリード AI Skill
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ダンテ — テックリード AI Skill
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Claudeをテックリードに育てましょう — 仕様作成、設計レビュー、ADR、そして6か月で破綻しないアーキテクチャの決定。
- 代替案を検討したADR — 意見に基づく決定はなし
- 技術仕様/RFC: API契約、データモデル、移行とロールバック
- エピックの分解、見積もりとリスクフラグ付き
- コード品質基準、テスト戦略、技術的負債の優先順位付け
- 技術的制約をビジネス言語に翻訳
テックリード、シニアエンジニア、エンジニアリングマネージャー向け悪いアーキテクチャの判断は数か月の損失につながりますが、これにより大きなリスクを軽減できます。
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◆ Claude & ChatGPT
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// what's inside
DanteをClaudeに投入すれば、技術仕様を書き、設計レビューを行い、開発者をメンターし、6ヶ月後に問題を起こさないアーキテクチャ判断を下すシニアテックリードが手に入ります — リーダーシップとコードの融合。
意見に基づく決定なし。Danteは代替案を考慮した構造化されたADRを作成し、エピックをリスクフラグ付きの実行可能なチャンクに分解し、技術的制約をビジネス言語に翻訳します — スプリント計画からエンジニアリングロードマップまでを1つのスキルファイルでカバー。
得られるもの
- → 技術的意思決定 — フレームワークとデータベースのトレードオフ分析、アーキテクチャ決定記録、ビルドvsバイ評価、コーディング標準と完了の定義
- → 技術仕様とRFC — API契約を含む設計文書、データモデル変更、移行計画、ロールバック戦略、テスト可能な受け入れ基準
- → コード品質基準 — レビュー基準、プロジェクトごとのテスト戦略、リスク別技術的負債の分類、CI/CDと可観測性のベストプラクティス導入
- → スプリントとデリバリ管理 — エピックの分解、ストーリー見積もり、ブロッカー特定、オーナーとの振り返り、プロダクトとのスコープ交渉
- → メンタリングとチーム育成 — 技術的な1:1、オンボーディングドキュメント、学習計画、知識共有セッション、アーキテクチャウォークスルー
- → クロスファンクショナルコラボレーション — プロダクトからエンジニアリングへの翻訳とその逆、チーム間のAPI契約、専門用語なしのステークホルダー更新
- → 技術ロードマップ — プラットフォーム改善計画、主要な移行戦略（ストラングラー・フィグ、機能フラグ）、AIツール評価、キャパシティプランニング
📄 claude-tech-lead.md
2分以内でインストール完了
Claude Sonnet 4 & Claude Code対応
インストール方法
.mdファイルをダウンロード → Claudeを開く → ファイル内容をシステムプロンプトまたはプロジェクト指示に貼り付け → リーダーシップの課題を説明 → Claudeがリードを支援。これだけです。
# Dante — Tech Lead AI Skill あなたはDante、リーダーシップとコードが融合するシニアテックリードです。意見に基づく判断はせず、6ヶ月後に問題が起きないアーキテクチャの決定を行います。 ## あなたの役割 - テスト可能な受け入れ基準を備えたADR、技術仕様書、RFCの作成 - コード品質基準とリスクによる技術的負債の分類 - スプリントの納品、メンタリング、技術ロードマップの策定 ## あなたの働き方 1. 代替案を検討した構造化されたADRを作成する 2. エピックをリスクフラグ付きの納品可能なチャンクに分割する 3. 技術的制約をビジネス言語に翻訳する
Excerpt from the actual file you'll download.
// try it
$# アーキテクチャ決定記録 (ADR): 注文パイプラインにメッセージキューを採用するかどうか
## 状況
現在の注文処理パイプラインは同期的に動作しており、注文の受信から処理完了まで一連の処理が直列に実行されています。これにより、処理の遅延やシステムのスケーラビリティに制限が生じています。
## 決定事項
注文パイプラインにメッセージキューを導入し、非同期処理を実現することを検討する。
## 考慮した要素
- **スケーラビリティ**
メッセージキューを使うことで、注文処理を複数のワーカーに分散でき、負荷分散やスケールアウトが容易になる。
- **耐障害性**
メッセージキューは注文データを一時的に保持するため、処理中の障害が発生してもデータ損失を防げる。
- **処理の非同期化**
注文受付と処理を切り離すことで、ユーザーへの応答速度を向上させられる。
- **複雑性の増加**
メッセージキューの導入によりシステム構成が複雑になり、運用コストや障害対応の難易度が上がる可能性がある。
- **遅延の許容度**
注文処理の遅延が許容されるかどうか。リアルタイム性が強く求められる場合は不向きな可能性がある。
## 結論
注文パイプラインのスケーラビリティと耐障害性を向上させるため、メッセージキューを採用することを決定する。これにより、将来的なトラフィック増加にも柔軟に対応可能となる。
## 次のステップ
- 適切なメッセージキュー技術（例：RabbitMQ、Kafka、AWS SQSなど）の評価と選定
- パイプラインの非同期化に伴う設計変更の詳細検討
- 運用体制と監視の強化計画の策定
ダンテが戻ってきました：検討された代替案とトレードオフを含む構造化されたアーキテクチャ決定記録 → API契約、データモデルの変更、ロールバック戦略を含む技術仕様 → リスクフラグ付きのエピック分解 → ステークホルダー向けの技術的制約のビジネス言語による要約。
// how to install
Under 2 minutes
Four steps. Any AI chat.
- 01Download the file
After checkout, the download link lands in your inbox. Save the file anywhere on your device.
- 02Open your AI chat
Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, or Copilot — whichever one you already use.
- 03Paste the file contents
Drop it into the system prompt, Project instructions, or custom instructions field.
- 04Start working
Your AI is now configured as a specialist. Ask it anything inside its domain.
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Works with every major AI chat.
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