Documentation and ADRs

Document decisions, not just code. The most valuable documentation captures the why — the context, constraints, and tradeoffs that led to a decision. Code shows what was built; documentation explains why it was built this way and what alternatives were considered.

概要

The Documentation and ADRs skill, part of the TerminalSkills/skills repository, provides AI agents like Claude and Gemini with a framework for capturing architectural decision records (ADRs). Rather than focusing solely on code output, this skill emphasizes the preservation of technical context, including the specific constraints and tradeoffs encountered during development. By documenting the rationale behind design choices, the skill ensures that the "why" of a project is as accessible as the "what." This approach helps maintain long-term project health by recording rejected alternatives and decision-making logic. As a component of the TerminalSkills collection, which has garnered 72 stars on GitHub, this skill facilitates structured data validation and comprehensive documentation workflows across various compatible AI platforms.

ユースケース

Recording the rationale and tradeoffs for specific architectural choices in a software project.
Generating structured documentation that captures the context and constraints of a technical decision.
Tracking rejected alternatives during the design phase to prevent future redundant discussions.

導入方法

# Review source first
open https://github.com/TerminalSkills/skills/blob/main/skills/documentation-and-adrs/SKILL.md

Copy or clone the skill folder into your agent skills directory after reviewing its instructions and scripts.

セキュリティ

Users should ensure that any architectural decision records generated do not inadvertently include sensitive credentials or internal infrastructure secrets. Since this skill focuses on documenting the logic and constraints of a project within the TerminalSkills/skills repository, standard data validation practices should be applied to all output to maintain security compliance across compatible agents.

関連Skills

Skill Creator

anthropics/skills

コーディング

新しいスキルの作成、既存スキルの修正と改善、およびスキルパフォーマンスの測定を行います。ユーザーがスキルをゼロから作成、既存スキルの編集や最適化、スキルテストのための評価(evals)の実行、分散分析によるスキルパフォーマンスのベンチマーク、またはトリガー精度の向上のためのスキル説明の最適化を行いたい場合に使用します。

Claude CodeClaude
pythondesign
165,880 StarsApache-2.0

Claude API

anthropics/skills

コーディング

Claude API / Anthropic SDK のリファレンス — model ids、pricing、params、streaming、tool use、MCP、agents、caching、token counting、model migration。TRIGGER — ターゲットファイルを開く BEFORE を読み取ります。「1行のように見える」という理由でスキップしないでください。— 次の場合:プロンプトに Claude/Anthropic が何らかの形式(Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku、`anthropic`、`@anthropic-ai`、`claude-*`、`us.anthropic.*`、`[1m]`)で指定されている場合、またはユーザーが LLM(pricing/model choice/limits/caching)について質問した場合 — 決して回答しないでください

Claude CodeClaude
typescriptpython
165,880 StarsApache-2.0

MCP Builder

anthropics/skills

コーディング

適切に設計されたツールを通じて、LLMが外部サービスと連携できるようにする高品質な MCP (Model Context Protocol) サーバーを作成するためのガイドです。Python (FastMCP) または Node/TypeScript (MCP SDK) を使用して、外部APIやサービスを統合する MCP サーバーを構築する際に使用します。

CodexClaude
typescriptpython
165,880 StarsApache-2.0

CI Cd And Automation

addyosmani/agent-skills

DevOps

CI/CDパイプラインのセットアップを自動化します。ビルドおよびデプロイパイプラインの設定や変更時に使用します。クオリティゲートの自動化、CIでのテストランナーの設定、またはデプロイ戦略の確立が必要な場合に使用してください。

typescriptsecurity
81,373 StarsMIT

API And Interface Design

addyosmani/agent-skills

コーディング

安定した API とインターフェース設計をガイドします。API、モジュールの境界、またはパブリックインターフェースの設計時に使用します。REST や GraphQL エンドポイントの作成、モジュール間の型コントラクトの定義、フロントエンドとバックエンドの境界設定に活用してください。

typescriptfrontend
81,373 StarsMIT

Browser Testing With Devtools

addyosmani/agent-skills

コーディング

Chrome DevTools MCP を介して実際のブラウザでテストを実行します。ブラウザで動作するものの構築やデバッグ時に使用します。DOM の検査、コンソールエラーのキャプチャ、ネットワークリクエストの分析、パフォーマンスのプロファイリング、または実際のランタイムデータによる視覚的出力の検証が必要な場合に使用してください。chrome-devtools MCP サーバーの設定が必要です。

Claude CodeClaude
javascriptreact
81,373 StarsMIT