Documentation Lookup

affaan-m/ECC/docs/ja-JP/skills/documentation-lookup

作者 affaan-mef648e01899ba3e8dc6371642deaaf64b4477775无许可证275K 个星标收录于 2026年10月9日更新于 2026年10月9日仓库4天前更新

訓練データの代わりにContext7 MCP経由で最新のライブラリとフレームワークドキュメント使用。セットアップの質問、APIリファレンス、コード例、またはユーザーがフレームワーク(例:React、Next.js、Prisma)に名前を付けるときにアクティベーション。

仅含说明AI & Agents
AI 生成的概览

通过 Context7 MCP 服务器获取最新的库与框架文档,而不是依赖训练数据。

功能
该技能指导智能体通过查询 Context7 MCP 服务器来回答有关库、框架和 API 的问题。它定义了一套流程:调用 resolve-library-id 获取 Context7 兼容的库 ID,再按名称、基准分数、来源声誉和版本选出最佳匹配,然后调用 query-docs 获取文档和代码片段。每个问题最多调用三次,并指示智能体在不确定时说明不确定性而非猜测。
适用场景
当请求依赖某个库、框架或 API 准确且最新的行为时使用。适用于安装或配置问题、API 参考查询、涉及某个库的代码请求,或任何提到具名框架(如 React、Next.js、Prisma)的情况。
运行要求
需要一个已配置 Context7 MCP 服务器(提供 resolve-library-id 和 query-docs 工具)的运行环境,并能访问该服务器的网络。不附带脚本。

ドキュメント ルックアップ(Context7)

ユーザーがライブラリ、フレームワーク、またはAPIについて尋ねるときは、訓練データに依存する代わりにContext7 MCP(ツールresolve-library-idおよびquery-docs)を通じて現在のドキュメントをフェッチします。

コア概念

  • Context7:ライブドキュメントを公開するMCPサーバー;ライブラリとAPI用の訓練データの代わりに使用。
  • resolve-library-id:ライブラリ名とクエリからContext7互換のライブラリID(例:/vercel/next.js)を返す。
  • query-docs:指定されたライブラリIDと質問のドキュメントとコードスニペットをフェッチ。有効なライブラリIDを取得するため、最初にresolve-library-idを呼び出す必須。

使用時期

ユーザーが以下の場合にアクティベーション:

  • セットアップまたは構成の質問(例:「Next.jsミドルウェアを構成する方法は?」)
  • ライブラリに依存するコードをリクエスト(「Prismaクエリを書いて...」)
  • APIまたはリファレンス情報が必要(「Supabase認証方法は何ですか?」)
  • 特定のフレームワークまたはライブラリに言及(React、Vue、Svelte、Express、Tailwind、Prisma、Supabaseなど)

リクエストがライブラリ、フレームワーク、またはAPIの正確で最新の動作に依存するときはいつでもこのスキルを使用。Context7 MCPが構成されたハーネス全体に適用されます(例:Claude Code、Cursor、Codex)。

動作方法

ステップ1:ライブラリIDを解決

resolve-library-id MCPツールを以下で呼び出す:

  • libraryName:ユーザーの質問から取得したライブラリまたはプロダクト名(例:Next.js、Prisma、Supabase)。
  • query:ユーザーの完全な質問。これにより結果の関連性ランキングが改善。

クエリドキュメントを呼び出す前に、Context7互換のライブラリID(形式/org/projectまたは/org/project/version)を取得する必要があります。このステップから有効なライブラリIDなしでquery-docsを呼び出さないでください。

ステップ2:最適なマッチを選択

解決結果から、以下を使用して1つの結果を選択:

  • 名前マッチ:ユーザーが尋ねたものに対する正確なまたは最も近いマッチを好む。
  • ベンチマークスコア:より高いスコアはより良いドキュメント品質を示す(100は最高)。
  • ソース評判:利用可能な場合はHigh またはMedium評判を好む。
  • バージョン:ユーザーがバージョンを指定した場合(例:「React 19」、「Next.js 15」)、バージョン固有のライブラリIDを好む(例:/org/project/v1.2.0)。

ステップ3:ドキュメントをフェッチ

query-docs MCPツールを以下で呼び出す:

  • libraryId:ステップ2から選択したContext7ライブラリID(例:/vercel/next.js)。
  • query:ユーザーの特定の質問またはタスク。関連スニペットを取得するために具体的にする。

制限:質問ごとにquery-docs(またはresolve-library-id)を3回以上呼び出さない。3回の呼び出し後も答えが不明確の場合は、不確実性を述べ、推測するのではなく最良の情報を使用。

ステップ4:ドキュメントを使用

  • フェッチされた現在の情報を使用してユーザーの質問に答える。
  • 役立つ場合はドキュメントからの関連するコード例を含める。
  • 重要な場合はライブラリまたはバージョンを引用(例:「Next.js 15では...」)。

例

例:Next.jsミドルウェア

  1. libraryName: "Next.js"、query: "Next.jsミドルウェアを設定する方法は?"でresolve-library-idを呼び出す。
  2. 結果から、名前とベンチマークスコアで最良のマッチ(例:/vercel/next.js)を選択。
  3. libraryId: "/vercel/next.js"、query: "Next.jsミドルウェアを設定する方法は?"でquery-docsを呼び出す。
  4. 返されたスニペットとテキストを使用して答え、関連する場合はドキュメントの最小middleware.ts例を含める。

例:Prismaクエリ

  1. libraryName: "Prisma"、query: "関係を持つクエリ方法は?"でresolve-library-idを呼び出す。
  2. 公式Prismaライブラリ ID(例:/prisma/prisma)を選択。
  3. そのlibraryIdとクエリでquery-docsを呼び出す。
  4. Prisma Clientパターン(例:includeまたはselect)とドキュメントの短いコードスニペットを返す。

来源与署名

来源:affaan-m/ECC位于docs/ja-JP/skills/documentation-lookup提交ef648e0

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