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name: serena description: トークン効率重視のSerena MCP統合スキル。問題タイプを自動検出し、Debug/Design/Implementation/Optimize パターンから適切なアプローチを選択。複数オプション（-q快速, -d深層, -c重点分析, -s段階的）をサポート。

Serena MCP 統合スキル

Claude Code を強化する Serena MCP を活用した、トークン効率重視のコード開発・問題解決スキルです。

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🚀 クイックスタート

Copy# 基本的な使用方法
/serena <問題> [オプション]

# 例
/serena "ログインバグを修正"           # 基本モード
/serena "ログインバグを修正" -q        # 高速モード
/serena "認証システムを設計" -d        # 深層分析
/serena "パフォーマンスを改善" -c      # コード重視分析
/serena "ダッシュボード機能を実装" -s  # 段階的実装

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📋 使用タイミング

このスキルを使用すべき場面：

• バグ修正: エラーの原因不明、修正方針が不明確
• 設計: アーキテクチャ、システム構成の決定が必要
• 実装: 新機能の開発、複雑な処理の実装
• 最適化: パフォーマンス改善、リファクタリング
• 分析: コード品質評価、改善点の特定
• 意思決定: 技術選定、方針の検討

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🎯 オプション一覧

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📖 使用パターン

パターン1: シンプルなバグ修正

Copy/serena "ボタンクリックで状態が更新されない" -q

実行内容:

1. エラー症状の分析
2. 関連コード確認
3. 最可能性の高い3つ原因をリスト化
4. 修正案1つを提示
5. 実装ステップ提案

出力結果: 短時間で具体的な修正アクションが提供される

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パターン2: 複雑なシステム設計

Copy/serena "マイクロサービスアーキテクチャに移行" -d -r -v

実行内容:

1. 要件の明確化
2. 制約条件と前提の確認
3. 複数のアーキテクチャ候補を比較
4. 技術スタックの比較検討
5. 段階的な移行計画作成
6. リスク評価と対策検討

出力結果: 詳細な設計書と実装ロードマップ

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パターン3: 段階的な機能開発

Copy/serena "ユーザーダッシュボード機能を実装" -s -c

実行内容:

1. 機能仕様の確認
2. 技術アプローチの選定
3. コンポーネント・モジュール設計
4. 実装順序の決定
5. 各ステップの詳細タスク化
6. テスト戦略の提案

出力結果: 実行可能なTodoリスト付き実装計画

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パターン4: パフォーマンス最適化

Copy/serena "ページロード時間が10秒かかる" -c

実行内容:

1. ボトルネック候補の分析
2. 現在のコード読み込み
3. 最適化対象の特定
4. 複数の改善案を提示
5. 実装優先度の提案

出力結果: 具体的な最適化テクニックと実装例

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🧠 問題タイプの自動検出

キーワードから自動的にアプローチが選択されます：

Debug パターン（5-8思考）

トリガーキーワード: error, bug, issue, broken, failing, crash, 動かない, エラー

流れ:

1. 症状分析と再現
2. エラーコンテキスト確認
3. 根本原因仮説生成
4. エビデンス収集と検証
5. 解決策設計とリスク評価
6. 実装計画
7. 検証戦略
8. 予防対策

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Design パターン（8-12思考）

トリガーキーワード: architecture, system, design, structure, plan, 設計, システム

流れ:

1. 要件の明確化
2. 制約条件の確認
3. 複数案の生成
4. 各案の評価
5. 技術選定
6. 設計意思決定
7. 実装フェーズ計画
8. リスク評価
9. 成功指標
10. 検証計画
11. ドキュメント化

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Implementation パターン（6-10思考）

トリガーキーワード: build, create, add, feature, implement, 実装, 追加

流れ:

1. 機能仕様と範囲
2. 技術アプローチ選定
3. コンポーネント設計
4. 依存関係と統合ポイント
5. 実装順序
6. テスト戦略
7. エッジケース対応
8. パフォーマンス考慮
9. エラーハンドリング
10. デプロイ計画

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Review/Optimize パターン（4-7思考）

トリガーキーワード: optimize, improve, refactor, review, performance, slow, 最適化, 改善

流れ:

1. 現状分析
2. ボトルネック特定
3. 改善機会の洗出
4. 解決案と実現性評価
5. 実装優先度
6. パフォーマンス影響予測
7. 検証と監視計画

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🔧 高度なオプション

Copy# 思考ステップ数を明示的に指定
/serena "複雑な問題" --max-thoughts=20

# 特定領域に焦点を当てる
/serena "パフォーマンス課題" --focus=backend

# 特定ファイルから分析開始
/serena "型チェックエラー" --context=src/types.ts,src/models.ts

# トークン予算を意識した最適化
/serena "大規模リファクタリング" --token-budget=50000

# JSON形式で結果を出力（自動化向け）
/serena "API設計" --json

# 要約のみ（詳細は要求時）
/serena "プロジェクト概要" --summary

# 段階的表示（サマリー先出し）
/serena "複合的な分析" --progressive

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🎓 実行フロー

Serena スキルが呼ばれた時の内部フロー：

Copy入力
  ↓
[1] 問題タイプの自動検出
  ├─ キーワード分析
  └─ 適切なパターン選択（Debug/Design/Implement/Review）
  ↓
[2] オプションの解析
  ├─ -q/-d/-c/-s の適用
  ├─ -v/-r/-t の有効化
  └─ 思考ステップ数の決定
  ↓
[3] Serena MCP の実行
  ├─ セマンティック コード解析
  ├─ シンボル検索と参照追跡
  └─ パターンに沿った思考プロセス
  ↓
[4] 出力形式の適用
  ├─ デフォルト: キーアクションとレコメンデーション
  ├─ Verbose (-v): 全思考プロセス表示
  ├─ Todo (-t): 実行可能なタスク化
  └─ JSON (--json): 自動化向けフォーマット
  ↓
結果出力

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💡 活用のコツ

トークン効率を最大化する

Copy# ❌ 非効率: 長い説明を含む
/serena "何か複雑なことをしたいのだが、詳しい背景はこうで、これまでこう試してきた"

# ✅ 効率的: 簡潔+オプション指定
/serena "複雑な問題" -d    # キーワードだけで十分

段階的な問題解決

Copy# 1. まず概要をつかむ
/serena "新しい技術の導入" --summary

# 2. 詳細が必要ならフル実行
/serena "新しい技術の導入" -d -r

# 3. 実装段階では段階的実装
/serena "新しい技術の導入" -s -t

チームでの活用

Copy# 技術検討会向け: JSON出力で共有可能な形に
/serena "アーキテクチャ選定" -d --json

# ドキュメント作成向け: 詳細出力を記録
/serena "システム設計" -d -v > design-doc.md

# 実装計画作成向け: Todo自動作成
/serena "機能実装計画" -s -t

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🤖 AI アシスタント指示

このスキルが有効な場合、以下を実行：

1. 問題の理解

   • ユーザー入力から問題タイプを自動検出
   • キーワード分析で Debug/Design/Implement/Review を判定
   • 不明確な点は質問して明確化

2. Serena MCP の実行

   • 選択したパターンに対応する思考ステップ数で実行
   • セマンティック コード解析ツールで深く理解
   • 関連シンボル、参照、パターンを追跡

3. トークン最適化

   • -q オプション時は不要な詳細を削除
   • -d オプション時は隅々まで分析
   • 思考の効率化に集中

4. 出力の最適化

   • Default: 主要な発見 + 推奨アクションをコンパクトに
   • Verbose: 全思考プロセスを透明に表示
   • Todo: 実行可能なタスクリスト化
   • JSON: 構造化形式で自動処理可能に

5. 実装の指南

   • 具体的な実装例を提供
   • 必要に応じてコード修正を実施
   • テスト戦略も含める

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⚙️ 設定と統合

推奨される組み合わせ

Copy# バグ修正フロー
/serena <問題> -q  → 高速で原因特定

# システム設計フロー
/serena <要件> -d -r -v  → 詳細な検討

# 機能開発フロー
/serena <仕様> -s -t -c  → 実行可能計画を作成

# パフォーマンス改善フロー
/serena <課題> -c --focus=backend  → コード重視分析

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📚 参考資料

• Serena MCP: https://github.com/oraios/serena
• Claude Code: https://claude.com/claude-code
• トークン効率ベストプラクティス: セマンティック解析で必要なコード部分のみ読み込み