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name: masterdata-releasekey-reporter description: GLOWマスタデータのリリースキー別抽出とレポート生成。テーブル別CSV・統計JSON・DuckDBクエリで柔軟な分析が可能。「リリースキー」「release key」「マスタデータ抽出」「データ投入」「リリース内容」などのキーワードで使用します。

Masterdata Release Key Reporter

概要

GLOWプロジェクトのマスタデータから特定のリリースキーに関連するデータを抽出し、包括的なレポートを生成するスキルです。93テーブル以上のマスタデータから該当データを自動抽出し、テーブル別CSV・統計JSON・DuckDBクエリによる柔軟な分析が可能です。

使用タイミング

• 特定リリースで投入されたデータの全容を確認したい
• リリース前後の影響範囲を調査したい
• データ投入内容をドキュメント化したい
• 運営施策の実装内容をレビューしたい
• テーブル間の関連データをJOINして分析したい

出力構造

リリースキーごとに以下のディレクトリ構造で出力します:

Copyマスタデータ/リリース/{RELEASE_KEY}/
├── stats/
│   ├── summary.json          # 全体統計（テーブル数、行数、カテゴリ集計）
│   └── tables.json           # テーブル別詳細統計
├── tables/
│   └── {TableName}.csv       # テーブル別CSVファイル（ヘッダー付き）
└── release_{KEY}_report.md   # Markdownレポート

stats/summary.json の例

Copy{
  "release_key": "202512020",
  "extraction_date": "2026-01-10T00:35:00Z",
  "total_tables": 93,
  "total_rows": 2901,
  "categories": {
    "Mst": { "tables": 75, "rows": 2500 },
    "Opr": { "tables": 10, "rows": 300 },
    "I18n": { "tables": 8, "rows": 101 }
  },
  "largest_tables": [
    { "name": "MstAutoPlayerSequence", "rows": 354 },
    { "name": "OprGachaPrize", "rows": 247 }
  ]
}

stats/tables.json の例

Copy{
  "MstAdventBattle": {
    "rows": 1,
    "columns": 22,
    "category": "Mst",
    "file_size_kb": 1
  },
  "MstAdventBattleClearReward": {
    "rows": 5,
    "columns": 10,
    "category": "Mst",
    "file_size_kb": 1
  }
}

ワークフロー

Phase 1: データ抽出

スクリプトを実行してテーブル別CSV、統計JSONを一括生成します:

Copy.claude/skills/masterdata-releasekey-reporter/scripts/extract_release_data.sh <RELEASE_KEY>

例:

Copy.claude/skills/masterdata-releasekey-reporter/scripts/extract_release_data.sh 202512020

処理内容:

1. projects/glow-masterdata/*.csv から該当リリースキーを含むデータを検索
2. テーブル別CSVファイルを tables/ ディレクトリに生成
3. 統計JSONを stats/ ディレクトリに生成

Phase 2: 統計確認

stats/summary.json を読み込んで全体像を把握します:

Copycat マスタデータ/リリース/202512020/stats/summary.json | jq .

確認すべき情報:

• 総テーブル数・総行数
• カテゴリ別集計（Mst/Opr/I18n）
• 最大行数のテーブルTOP10

Phase 3: 詳細分析

方法1: 個別テーブルCSVの読み込み

各テーブルCSVは平均4KB程度で、Readツールの256KB制限内に収まります:

Copy# Readツールで直接読み込み
/Users/.../マスタデータ/リリース/202512020/tables/MstEvent.csv

方法2: DuckDBクエリ

柔軟なSQL分析が可能です:

基本的なクエリ:

Copy# query_release.sh経由（推奨）
.claude/skills/masterdata-releasekey-reporter/scripts/query_release.sh 202512020 table MstEvent

# DuckDB直接起動
duckdb -init .claude/skills/masterdata-releasekey-reporter/.duckdbrc

JOIN分析:

Copy-- イベントと多言語名称を結合
SELECT
  e.id,
  e.start_at,
  e.end_at,
  i.name
FROM read_csv('マスタデータ/リリース/202512020/tables/MstEvent.csv',
  AUTO_DETECT=TRUE, nullstr='__NULL__') e
LEFT JOIN read_csv('マスタデータ/リリース/202512020/tables/MstEventI18n.csv',
  AUTO_DETECT=TRUE, nullstr='__NULL__') i
  ON e.id = i.mst_event_id
WHERE i.language = 'ja';

集計分析:

Copy-- リソースタイプ別報酬集計
SELECT
  resource_type,
  COUNT(*) as count,
  SUM(resource_amount) as total
FROM read_csv('マスタデータ/リリース/202512020/tables/MstAdventBattleReward.csv',
  AUTO_DETECT=TRUE, nullstr='__NULL__')
GROUP BY resource_type
ORDER BY count DESC;

詳細なクエリ例は references/query-examples.md を参照してください。

Phase 4: レポート生成

統計JSONと分析結果をもとに、Markdownレポートを作成します。

レポート保存先: マスタデータ/リリース/{リリースキー}/release_{RELEASE_KEY}_report.md

レポートに含める内容:

1. 概要セクション: リリースキー、テーブル数、総行数、抽出日時
2. データ投入サマリー: このリリースで何が追加されたか
3. 主要な機能追加: 大きな機能単位でまとめる
4. 機能別データ詳細: カテゴリごとに整理
5. 多言語対応: I18nテーブルの一覧
6. まとめ: リリースの特徴や規模感

I18n日本語名の活用（重要）:

レポート作成時は、IDだけでなくI18nテーブルから日本語名を取得して併記することで、内容を分かりやすくします。

日本語名の取得方法:

1. 該当するI18nテーブルが存在するか確認（例: MstEvent → MstEventI18n）
2. DuckDBでJOINクエリを実行して日本語名を取得（language = 'ja' でフィルタ）
3. レポートにID + 日本語名を併記

併記フォーマット例:

Copy- event_osh_00001（【推しの子】 いいジャン祭）
- chara_osh_00001（B小町不動のセンター アイ）

よく使うI18nテーブルとカラム:

• MstUnitI18n: mst_unit_id → name（キャラクター名）
• MstEventI18n: mst_event_id → name（イベント名）
• MstStageI18n: mst_stage_id → name（ステージ名）
• MstQuestI18n: mst_quest_id → name（クエスト名）
• MstItemI18n: mst_item_id → name（アイテム名）
• MstEmblemI18n: mst_emblem_id → name（エンブレム名）
• MstAdventBattleI18n: mst_advent_battle_id → name（降臨バトル名）
• OprGachaI18n: opr_gacha_id → name（ガチャ名）
• MstMissionEventI18n: mst_mission_event_id → description（ミッション説明）
• MstAttackI18n: mst_attack_id → description（攻撃説明）

JOINクエリ例:

Copy# イベント + 日本語名
.claude/skills/masterdata-releasekey-reporter/scripts/query_release.sh {KEY} sql \
  "SELECT e.id, i.name FROM read_csv('マスタデータ/リリース/{KEY}/tables/MstEvent.csv', AUTO_DETECT=TRUE) e \
   LEFT JOIN read_csv('マスタデータ/リリース/{KEY}/tables/MstEventI18n.csv', AUTO_DETECT=TRUE) i \
   ON e.id = i.mst_event_id AND i.language = 'ja'"

詳細なクエリパターンは references/query-examples.md を参照してください。

レポートのトーン:

• 簡潔かつ分かりやすく
• 具体的な数値を含める
• IDには必ず日本語名を併記する（I18nテーブルが存在する場合）
• 投入されたデータの目的や内容を推測して記載
• 技術者と非技術者の両方が理解できる言葉で

Phase 5: 結果の提示

ユーザーに以下を報告します:

• 抽出されたテーブル数と総行数
• レポートの要約（主要な機能追加や特徴）
• 生成されたファイルのパス

DuckDBクエリツール

query_release.sh

便利なクエリコマンドを提供します:

Copy# 特定テーブルの全データ取得
./scripts/query_release.sh 202512020 table MstEvent

# カテゴリ別テーブル一覧
./scripts/query_release.sh 202512020 category Mst

# パターン検索（IDやasset_keyで）
./scripts/query_release.sh 202512020 search quest_raid

# 統計情報の表示
./scripts/query_release.sh 202512020 stats

# 任意のSQLクエリ
./scripts/query_release.sh 202512020 sql "SELECT COUNT(*) FROM read_csv(...)"

DuckDB直接起動

Copyduckdb -init .claude/skills/masterdata-releasekey-reporter/.duckdbrc

初期化ファイルで以下が設定されます:

• CSV出力モード
• ヘッダー表示ON
• 使用方法のヘルプメッセージ

エラーハンドリング

リリースキーが見つからない場合

Copyエラー: リリースキー {RELEASE_KEY} を含むデータが見つかりませんでした

対処方法:

1. リリースキーの桁数や形式が正しいか確認
2. マスタデータが最新の状態か確認
3. 類似のリリースキーを検索して提案

マスタデータディレクトリが見つからない場合

Copyエラー: マスタデータディレクトリが見つかりません: projects/glow-masterdata

対処方法:

1. glow-brainリポジトリのルートディレクトリで実行しているか確認
2. projects/glow-masterdata ディレクトリが存在するか確認

jqコマンドが見つからない場合

Copyエラー: jqコマンドが見つかりません。インストールしてください。

対処方法:

Copy# macOS
brew install jq

# Linux
sudo apt-get install jq

DuckDBが見つからない場合

Copyエラー: duckdbコマンドが見つかりません。

対処方法:

Copy# macOS
brew install duckdb

# Linux
https://duckdb.org/docs/installation/

スクリプト詳細

extract_release_data.sh

入力:

• 第1引数: リリースキー（必須）

処理:

1. マスタデータディレクトリの存在確認
2. jqコマンドの存在確認
3. 全CSVファイルから該当リリースキーを含む行を抽出
4. テーブル別CSVファイルを生成
5. 統計JSON（summary.json / tables.json）を生成

出力:

• マスタデータ/リリース/{リリースキー}/tables/{テーブル名}.csv
• マスタデータ/リリース/{リリースキー}/stats/summary.json
• マスタデータ/リリース/{リリースキー}/stats/tables.json

query_release.sh

入力:

• 第1引数: リリースキー（必須）
• 第2引数: コマンド（table/category/search/sql/stats）
• 第3引数以降: コマンド固有のパラメータ

処理:

• DuckDBを使用してテーブルCSVをクエリ
• コマンドに応じた出力を生成

使用例

例1: 基本的な使用

ユーザー:

リリースキー202512020のデータを抽出して

応答フロー:

1. スクリプトを実行してテーブル別CSV・統計JSONを生成

Copy.claude/skills/masterdata-releasekey-reporter/scripts/extract_release_data.sh 202512020

1. stats/summary.json を読み込んで全体像を把握
2. 必要なテーブルCSVを選択的に読み込んで分析
3. レポートを作成して保存
4. レポートの要約をユーザーに提示

例2: DuckDBでJOIN分析

ユーザー:

リリースキー202512020の降臨バトルと報酬を紐付けて分析したい

応答フロー:

1. DuckDBで複数テーブルをJOINするクエリを実行

CopySELECT
  ab.id as battle_id,
  r.resource_type,
  SUM(r.resource_amount) as total
FROM read_csv('マスタデータ/リリース/202512020/tables/MstAdventBattle.csv', ...) ab
JOIN ...
GROUP BY ab.id, r.resource_type;

1. クエリ結果を解釈してユーザーに提示

例3: 統計情報の確認

ユーザー:

リリースキー202512020の統計を教えて

応答フロー:

1. stats/summary.json を読み込む
2. 主要な統計情報（テーブル数、行数、カテゴリ別内訳）を提示
3. 最大行数のテーブルTOP10を表示

注意事項

• projects/glow-masterdata は参照専用です。このスキルは読み取り専用で動作します。
• 大量のデータを抽出する場合、処理に時間がかかることがあります。
• 各テーブルCSVファイルは平均4KB程度で、Readツールの256KB制限内に収まります。
• DuckDBを使用することで、大規模なデータでもメモリ効率よく分析できます。
• レポートはClaudeが統計JSONとテーブルCSVを分析して作成するため、データの内容を理解した質の高いレポートが生成されます。

テーブル命名規則

GLOWプロジェクトのマスタデータテーブル:

レポートではこれらのカテゴリ別に集計されます。

参考資料

• DuckDBクエリ例集
• masterdata-explorer スキル - DBスキーマ調査用