Integration E2E Testing
shinpr/ai-coding-project-boilerplate
Selects and designs the smallest integration/E2E test set that proves accepted behavior at an observable boundary.
環境変数、アーキテクチャ設計、ビルド・テストコマンドを定義。環境設定、アーキテクチャ設計時に使用. An agent skill from shinpr/ai-coding-project-boilerplate.
MITAuto-check: notes
Install Technical Spec
$ npx skills add shinpr/ai-coding-project-boilerplate --skill technical-spec -a claude-codeProject install by default; add -g for ~/.claude/skills/.
$ gh skill install shinpr/ai-coding-project-boilerplate technical-spec --agent claude-codeProject scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).
$ git clone --depth 1 https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/.claude/skills-ja/technical-spec .claude/skills/technical-spec && rm -rf skills-srcUse ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.
Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/
Install the "technical-spec" agent skill from https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate/tree/main/.claude/skills-ja/technical-spec into .claude/skills/technical-spec/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "technical-spec", then confirm the skill loads.Claude Code copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$skill-installer install https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate/tree/main/.claude/skills-ja/technical-specType this inside Codex. $skill-installer <name> installs a curated skill from openai/skills. The installer writes to $CODEX_HOME/skills (default ~/.codex/skills). Restart Codex if the skill does not show up.
$ npx skills add shinpr/ai-coding-project-boilerplate --skill technical-spec -a codexProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.codex/skills/.
$ gh skill install shinpr/ai-coding-project-boilerplate technical-spec --agent codexProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate.git skills-src && mkdir -p .agents/skills && cp -r skills-src/.claude/skills-ja/technical-spec .agents/skills/technical-spec && rm -rf skills-srcUse ~/.agents/skills/ instead of .agents/skills for a personal install.
Codex skills documentation · loads skills from .agents/skills/
Install the "technical-spec" agent skill from https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate/tree/main/.claude/skills-ja/technical-spec into .agents/skills/technical-spec/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "technical-spec", then confirm the skill loads.Codex copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ npx skills add shinpr/ai-coding-project-boilerplate --skill technical-spec -a cursorProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.cursor/skills/.
$ gh skill install shinpr/ai-coding-project-boilerplate technical-spec --agent cursorProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate.git skills-src && mkdir -p .cursor/skills && cp -r skills-src/.claude/skills-ja/technical-spec .cursor/skills/technical-spec && rm -rf skills-srcUse ~/.cursor/skills/ instead of .cursor/skills for a personal install.
Cursor skills documentation · loads skills from .cursor/skills/, .agents/skills/, .claude/skills/, .codex/skills/
Install the "technical-spec" agent skill from https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate/tree/main/.claude/skills-ja/technical-spec into .cursor/skills/technical-spec/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "technical-spec", then confirm the skill loads.Cursor copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ gemini skills install https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate.git --path .claude/skills-ja/technical-spec--scope user (default) or --scope workspace; --path is the subfolder of the repo that holds the skill; --consent skips the security confirmation prompt.
$ npx skills add shinpr/ai-coding-project-boilerplate --skill technical-spec -a gemini-cliProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.gemini/skills/.
$ gh skill install shinpr/ai-coding-project-boilerplate technical-spec --agent gemini-cliProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate.git skills-src && mkdir -p .gemini/skills && cp -r skills-src/.claude/skills-ja/technical-spec .gemini/skills/technical-spec && rm -rf skills-srcUse ~/.gemini/skills/ instead of .gemini/skills for a personal install, then run /skills reload.
Gemini CLI skills documentation · loads skills from .gemini/skills/, .agents/skills/
Install the "technical-spec" agent skill from https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate/tree/main/.claude/skills-ja/technical-spec into .gemini/skills/technical-spec/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "technical-spec", then confirm the skill loads.Gemini CLI copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ gh skill install shinpr/ai-coding-project-boilerplate technical-specInstalls for Copilot at project scope by default; add --scope user for a personal install. Preview a skill first with gh skill preview. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).
$ npx skills add shinpr/ai-coding-project-boilerplate --skill technical-spec -a github-copilotProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.copilot/skills/.
$ git clone --depth 1 https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate.git skills-src && mkdir -p .github/skills && cp -r skills-src/.claude/skills-ja/technical-spec .github/skills/technical-spec && rm -rf skills-srcUse ~/.copilot/skills/ instead of .github/skills for a personal install. Commit .github/skills so cloud agent and code review can use it.
GitHub Copilot skills documentation · loads skills from .github/skills/, .claude/skills/, .agents/skills/
Install the "technical-spec" agent skill from https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate/tree/main/.claude/skills-ja/technical-spec into .github/skills/technical-spec/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "technical-spec", then confirm the skill loads.GitHub Copilot copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ npx skills add shinpr/ai-coding-project-boilerplate --skill technical-spec -a opencodeOpenCode documents no install command of its own. Project install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.config/opencode/skills/.
$ gh skill install shinpr/ai-coding-project-boilerplate technical-spec --agent opencodeProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate.git skills-src && mkdir -p .opencode/skills && cp -r skills-src/.claude/skills-ja/technical-spec .opencode/skills/technical-spec && rm -rf skills-srcUse ~/.config/opencode/skills/ instead of .opencode/skills for a personal install.
OpenCode skills documentation · loads skills from .opencode/skills/, .claude/skills/, .agents/skills/
Install the "technical-spec" agent skill from https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate/tree/main/.claude/skills-ja/technical-spec into .opencode/skills/technical-spec/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "technical-spec", then confirm the skill loads.OpenCode copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
Facts
- Skill name
technical-spec- GitHub stars
- 232
- Token cost
- ~729 tokens
- SKILL.md length
- 108 words
- Files
- 1
- Skills in repo
- 42
- Repo updated
- First seen
- Licence
- MIT
At a glance
環境変数、アーキテクチャ設計、ビルド・テストコマンドを定義。環境設定、アーキテクチャ設計時に使用. An agent skill from shinpr/ai-coding-project-boilerplate.
- Works in 3 steps: 単一データソース: 同じ情報は1箇所にのみ保存する → 構造化データ優先: JSON文字列ではなくパース済みオブジェクトを使用 → 責務の分離:…
- SKILL.md covers 前提条件の検出, 技術スタックの基本方針, 環境変数管理とセキュリティ and アーキテクチャ設計, plus 2 more sections
- Instructions only: no scripts, shell commands, URLs or credentials in SKILL.md
What it does
Technical Spec is an agent skill from shinpr/ai-coding-project-boilerplate. 環境変数、アーキテクチャ設計、ビルド・テストコマンドを定義。環境設定、アーキテクチャ設計時に使用。
Its SKILL.md is about 730 tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. It is a single SKILL.md file with no bundled scripts.
The repository describes itself as: Agentic coding TypeScript boilerplate for Claude Code: sub-agent workflows with built-in quality checks and context engineering. The licence is MIT.
Example prompts
- “/technical-spec”
Workflow steps
3 steps, taken from the first numbered list in SKILL.md.
- 単一データソース: 同じ情報は1箇所にのみ保存する
- 構造化データ優先: JSON文字列ではなくパース済みオブジェクトを使用
- 責務の分離: 各層が所有するデータまたは振る舞いと、他の層が利用するための境界を明記する
What it can do on your machine
Read from SKILL.md and the folder at commit 56913a2. It shows what the files ask for, not the result of running them.
Tool permissions
Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.
From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.
Runs code
No scripts in the folder and no shell commands in SKILL.md.
From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.
Network
No URLs in SKILL.md.
From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.
Credentials
Names no API keys, tokens, secrets or passwords.
From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.
Context cost
Technical Spec loads about 729 tokens when it runs. Until then it costs about 16 tokens; SKILL.md has 108 words of instructions outside code blocks.
Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.
Safety
Auto-check: notes
The automated check noted patterns worth knowing about, such as sudo or a known installer.
- NoteMentions a .env fileSKILL.md:23
- ローカルの`.env`ファイルはバージョン管理の対象外とし、必要な変数名はシークレットを含まないサンプルファイルで示す
Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.
SKILL.md
The full file from shinpr/ai-coding-project-boilerplate at commit 56913a2, republished under its MIT licence (© shinpr). 108 words, ~729 tokens.
Download SKILL.mdSave it as
.claude/skills/technical-spec/SKILL.md (or your agent's skills folder).- name
- technical-spec
- description
- 環境変数、アーキテクチャ設計、ビルド・テストコマンドを定義。環境設定、アーキテクチャ設計時に使用。
技術設計ルール
前提条件の検出
技術やコマンドに固有のルールを適用する前に、マニフェスト、ロックファイル、ビルド・テスト設定、CI定義、代表的なソースファイルを確認する。ツール、スクリプト、パスエイリアス、ランタイムは、リポジトリ内の根拠に明記されている場合にのみ確認済みとして扱う。周辺のパターンから導いた結論には推測であることを明記する。不足している判断によってアーキテクチャ、互換性、セキュリティ、検証方法が変わる場合は作業を止め、必要な設定またはユーザー判断を具体的に示す。
技術スタックの基本方針
リポジトリ設定からTypeScriptアプリケーションであることを確認できる場合に、このルールを適用する。現行要件と合意済みの制約を、モジュールの責務、依存方向、データフロー、検証境界へ明示的に対応付けてアーキテクチャを選択する。
環境変数管理とセキュリティ
環境変数管理
- 環境変数と、その型安全性を担保するビルド時の検証機構を一元管理する
- 環境変数は1つの型付き設定境界で読み取り、アプリケーションコードでは検証済みの設定値を使用する
- 要件で未設定時の有効な振る舞いが定義されている場合にのみデフォルト値を設ける。それ以外は、変数名と期待する形式を示して設定検証を失敗させる
セキュリティ
- ローカルの
.envファイルはバージョン管理の対象外とし、必要な変数名はシークレットを含まないサンプルファイルで示す - APIキーやシークレットは、設定済みのシークレットストアまたはランタイム環境との境界から読み込む
- 現在の信頼境界で許可されたフィールドだけをログおよびレスポンスに含める。認証情報、トークン、個人データ、内部診断情報は、信頼されていない相手に返す前に除去する
アーキテクチャ設計
アーキテクチャ設計の原則
以下の観測可能な判断に基づいてアーキテクチャを選択する：
- 責務: 各モジュールや層について、自身が担う振る舞いと委譲する振る舞いを明記する
- 依存方向: importとランタイム呼び出しは、設定または代表的な実装から確認したプロジェクトの境界ルールに従う
- 状態・データの所有者: 永続化される値または可変値ごとに、唯一の正規の所有者を定める
- 検証境界: 公開契約ごとに、それを観測できるUnit、Integration、E2Eいずれかのチェックを設ける
データフロー統一原則
基本原則
- 単一データソース: 同じ情報は1箇所にのみ保存する
- 構造化データ優先: JSON文字列ではなくパース済みオブジェクトを使用
- 責務の分離: 各層が所有するデータまたは振る舞いと、他の層が利用するための境界を明記する
データフローのベストプラクティス
- 入力時点での検証: データは入力層で検証し、型安全な形で内部に渡す
- 変換の一元化: データ変換ロジックは専用のユーティリティに集約
- ログの構造化: データフローの各段階で構造化ログを出力
ビルドとテスト
packageManagerフィールド、ロックファイル、確立済みのCIコマンドの順にパッケージマネージャーを判定する。選択したマニフェストに存在するスクリプトだけを実行する。
ビルドコマンド
build- TypeScriptビルドtype-check- 型チェック（emit なし）
テストコマンド
test- テスト実行
品質保証メカニズムの認識
品質チェック実行前に、変更対象領域にどのような品質メカニズムが存在するかを特定する:
- 一次検出: 変更対象のファイル種別、プロジェクトマニフェスト、設定から適用可能な品質ツールを特定
- 影響パスをカバーするCIパイプライン定義を確認
- ドメイン固有のlinterやバリデータ設定（スキーマバリデータ、API specバリデータ、設定ファイルリンター等）を確認
- プロジェクト設定におけるドメイン固有の制約（命名規約、文字数制限、フォーマット要件）を確認
- タスクファイルが Operation Verification Methods を提供している場合、それらをタスク固有のチェックとして実行する
- 検出したドメイン固有チェックを以下の標準品質フェーズに併せて実行
品質チェック要件
品質チェックは実装完了時に必須：
Phase 1-3: コード品質チェック
- package.jsonから以下に該当するスクリプトを自動検出して実行:
- lint + format チェック
- 未使用エクスポートの検出
- 循環依存の検出
- TypeScriptビルド
フェーズ移行条件: 適用対象となる静的チェックとドメイン固有チェックがすべて正常終了していること。必須スクリプトが存在しない場合はマニフェストまたは設定のパスとともに報告し、残りのチェックは引き続き実行する。そのチェックがないことで必要な証明が得られなくなるかどうかは、quality-fixerの結果で判断する。
Phase 4: テスト
test- テスト実行
フェーズ移行条件: 適用対象として設定されているテストスイートがすべて成功していること。環境依存のテストスイートを実行できない場合は、ブロック要因となる前提条件を具体的に記録する。
Phase 5: コード品質再検証
check:code- コード品質の再検証（Phase 4でのテスト修正による副作用を解消）
完了条件: テストに伴う修正後も静的チェックとドメイン固有チェックが成功し、ビルドが成功していること。必須テストはすべて成功しているか、実行を妨げる要因が明示されていること。
補助コマンド
check:all- 全体統合チェック（check:code + test）※手動一括確認用format- フォーマット修正lint:fix- Lint修正
トラブルシューティング
- 依存関係エラー: まず、失敗した依存解決処理の出力、選択したパッケージマネージャー、マニフェスト、ロックファイルの状態を記録する。ロックファイルと生成物を維持できる、リポジトリで確立済みのクリーンインストールコマンドだけを使用する。依存関係の状態を削除または再生成する操作には事前承認を得る
© shinpr, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file
Files
Just SKILL.md in .claude/skills-ja/technical-spec of shinpr/ai-coding-project-boilerplate.
Open the folder on GitHubat commit 56913a2
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Questions about Technical Spec
What does Technical Spec do?
環境変数、アーキテクチャ設計、ビルド・テストコマンドを定義。環境設定、アーキテクチャ設計時に使用. An agent skill from shinpr/ai-coding-project-boilerplate. Technical Spec is an agent skill from shinpr/ai-coding-project-boilerplate.
How do I install Technical Spec in Claude Code?
Run `npx skills add shinpr/ai-coding-project-boilerplate --skill technical-spec -a claude-code`. Or copy the skill folder (.claude/skills-ja/technical-spec in shinpr/ai-coding-project-boilerplate) into .claude/skills/technical-spec in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.
How do I install Technical Spec in Codex?
Run `npx skills add shinpr/ai-coding-project-boilerplate --skill technical-spec -a codex`. Or copy the skill folder (.claude/skills-ja/technical-spec in shinpr/ai-coding-project-boilerplate) into .agents/skills/technical-spec in your project. Codex loads it when a task matches its description.
Can I use Technical Spec in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?
Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add shinpr/ai-coding-project-boilerplate --skill technical-spec -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/technical-spec, .gemini/skills/technical-spec, .github/skills/technical-spec and .opencode/skills/technical-spec in your project.
What does Technical Spec need to run?
SKILL.md names no scripts, command-line tools or credentials: Technical Spec is instructions for the agent only.
Does Technical Spec access the network?
SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.
Is Technical Spec safe to install?
Our automated static check of SKILL.md found notes only (mentions a .env file), nothing it rates as a warning. It is not a guarantee. Review the folder before installing.
What licence does Technical Spec use?
Technical Spec is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.
How many tokens does Technical Spec use?
About 729 tokens (SKILL.md is roughly 2.9k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full.
Who maintains Technical Spec?
shinpr (a GitHub user) maintains it in shinpr/ai-coding-project-boilerplate, which has 232 GitHub stars. The repository holds 42 skills in this directory. The repository was last updated on October 4, 2026.
Source: shinpr/ai-coding-project-boilerplate on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.