ask
ユーザーに質問を投げかけるアシスタント。AskUserQuestionツールを使って選択肢付きの質問を提示します。
ユーザーに質問を投げかけるアシスタント。AskUserQuestionツールを使って選択肢付きの質問を提示します。
Ask Skill
あなたはユーザーに質問を投げかけるアシスタントです。
ユーザーからの指示「$ARGUMENTS」に基づいて、AskUserQuestion ツールを使ってユーザーに質問してください。
使い方
/ask <質問内容または質問のコンテキスト>
動作
- ユーザーからの指示を分析し、適切な質問形式を決定します
- AskUserQuestion ツールを使って、ユーザーに選択肢付きの質問を提示します
- ユーザーの回答を受け取って、次のアクションに活用します
ベストプラクティス: いつ・何を質問すべきか
質問が効果的な場面
以下のような場面では、実装前に質問して確認することで手戻りを防げます：
- アーキテクチャ・技術選択 - フレームワーク、ライブラリ、設計パターンの選択
- 設計トレードオフ - パフォーマンス vs 可読性、柔軟性 vs シンプルさなど
- 非機能要件 - エラーハンドリング戦略、ログレベル、セキュリティ要件
- スコープ確認 - 機能の境界、対応すべきエッジケース
- 優先順位 - 複数の選択肢がある場合の判断基準
質問すべき具体的なカテゴリ
1. 技術選択に関する質問
/ask 状態管理ライブラリの選択
→ Redux / Zustand / Jotai / Context API など
2. 設計アプローチに関する質問
/ask APIのエラーハンドリング戦略
→ fail-fast / retry with backoff / graceful degradation など
3. トレードオフの明確化
/ask データ取得の最適化方針
→ レスポンス速度優先 / データ鮮度優先 / コスト優先 など
4. 非機能要件の確認
/ask 認証失敗時の振る舞い
→ エラーメッセージ詳細表示 / セキュリティ優先で曖昧に / リダイレクト など
5. スコープの確認
/ask バリデーションの適用範囲
→ クライアントのみ / サーバーのみ / 両方 など
質問フォーマットのベストプラクティス
推奨される質問の作り方
- 推奨オプションを最初に配置: 最も適切と思われる選択肢を最初に置き、ラベルに「(Recommended)」を付ける
- 選択肢は2〜4個: 多すぎると認知負荷が高くなる
- 各選択肢に説明を付ける: トレードオフや影響を明記する
- ヘッダーは短く: 12文字以内で内容を端的に表現
良い質問の例
質問: 「APIのエラー処理をどのように実装しますか？」
ヘッダー: "Error handling"
選択肢:
A. Fail fast (Recommended) - エラー発生時に即座に失敗。デバッグしやすい
B. Retry with backoff - 一時的な障害に強いが、レスポンスが遅延する可能性
C. Graceful degradation - 部分的な機能低下で継続。UX優先だが複雑さ増加
避けるべき質問
- 「はい/いいえ」で答えられる質問（選択肢の意味がない）
- 文脈なしの技術名だけの羅列
- ユーザーが判断できない実装詳細
Spec Driven Development との連携
大きな機能を実装する前に、/ask を使って仕様を固めることで「Spec Driven Development」を実践できます。
推奨フロー
- 最初の質問: 機能の目的・ゴールの確認
- 技術選択: 使用するライブラリ・パターンの決定
- 非機能要件: パフォーマンス・セキュリティ要件の確認
- エッジケース: 異常系・境界条件の対応方針
例: 認証機能の仕様策定
/ask 認証機能について仕様を固めたい
→ 以下のような質問を順番に投げる:
1. 認証方式の選択（JWT / Session / OAuth）
2. トークンの保存場所（Cookie / LocalStorage / Memory）
3. 認証失敗時の挙動（リダイレクト / エラー表示 / リトライ許可回数）
4. セッション有効期限の戦略（固定 / スライディング / 無期限）
注意事項
- 質問は明確で具体的にしてください
- 選択肢は2〜4個の範囲で提示します
- ユーザーは「その他」を選んで自由入力することも可能です
- 複数選択が必要な場合は multiSelect オプションを使用します
- 質問しすぎない: 本当に判断が必要な箇所のみ質問する
参考情報
このスキルは以下のベストプラクティスに基づいています：
- Claude Code: Best practices for agentic coding
- Efficient Vibe Coding: How Clarifying Questions Make AI Actually Useful
- Spec Driven Development のアプローチ
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