@nahisaho/spread1000-builder

v0.7.9

Published

7 days ago

文部科学省 AI for Science 萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）公募支援 GitHub Copilot / Claude Code スキルスイート

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nahisaho

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SPReAD Builder

文部科学省「AI for Science 萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）」公募支援 GitHub Copilot / Claude Code スキルスイート。

インストール

npm install @nahisaho/spread1000-builder

インストール時に以下のファイルがプロジェクトへ自動配置されます。

| 配置先 | 内容 | |--------|------| | .github/skills/spread1000-*/ | GitHub Copilot 用の 12 サブスキル | | .github/agents/*.agent.md | GitHub Copilot 用カスタムエージェント定義 | | .github/AGENTS.md | 共有オーケストレーター（WHEN/DO ルーティング） | | .github/copilot-instructions.md | GitHub Copilot 用の追加規約 | | .claude/skills/spread1000-*/ | Claude Code 用の 12 サブスキル | | .claude/agents/*.md | Claude Code 用 subagent 定義 | | CLAUDE.md | Claude Code のプロジェクト指示。共有ルールを import する |

.github/AGENTS.md、.github/copilot-instructions.md、CLAUDE.md は既存ファイルがある場合スキップされます。

アンインストール

npm uninstall @nahisaho/spread1000-builder

スキルとエージェント定義が .github/ と .claude/ から削除されます（.github/AGENTS.md、.github/copilot-instructions.md、CLAUDE.md は保持）。

概要

AI を自身の研究に組み込みたいがアプローチがわからない研究者を対象に、以下のワークフローを一貫して支援します。

コンテキスト収集 — 1問1答で不足情報を収集しメタプロンプトを生成（shikigami パターン）
研究プラン策定 — Web リサーチを通じた AI 活用研究計画の作成
Azure 構成設計 — 研究プランに最適な Microsoft Azure アーキテクチャの設計
システム構成図 — draw.io MCP による Azure 構成図生成（Azure 設計直後に実行）
コスト算出 — Azure 構成に基づく費用の見積もり
申請書作成 — SPReAD 公募申請書の作成支援
最終レビュー — 全フェーズ横断検証・6審査観点スコアリング・提出可否判定
応募手続き — AIインタビュー・e-Rad提出・応募資格確認
IaC / CI/CD — Bicep テンプレート生成とデプロイパイプライン構築
Azure デプロイ — Bicep デプロイ実行・OIDC設定・デプロイ後検証
実験手順書 — デプロイ済み基盤での実験実施手順（環境構築・学習・推論・再現性管理）
採択後管理 — 交付申請・中間報告・最終報告・予算変更

サブスキル一覧

| スキル | 概要 | |--------|------| | spread1000-context-collector | 1問1答コンテキスト収集・メタプロンプト生成 | | spread1000-research-planner | AI 活用研究プランの策定支援 | | spread1000-azure-architect | Azure アーキテクチャ設計 | | spread1000-cost-estimator | Azure コスト算出 | | spread1000-proposal-writer | SPReAD 申請書作成支援 | | spread1000-final-reviewer | 提出前最終レビュー・6審査観点スコアリング・提出可否判定 | | spread1000-submission-guide | 応募手続き・ AIインタビュー・e-Rad・資格確認 | | spread1000-diagram-generator | draw.io MCP によるシステム構成図生成 | | spread1000-post-award | 採択後管理・中間報告・最終報告・予算変更 | | spread1000-iac-deployer | Bicep / CI/CD パイプライン生成 | | spread1000-azure-deployer | Azure デプロイ実行・OIDC設定・デプロイ後検証 | | spread1000-experiment-guide | 実験手順書生成（環境構築・学習・推論・再現性管理） |

デプロイ後のディレクトリ構成

.github/
├── AGENTS.md                          # オーケストレーター
├── copilot-instructions.md            # スイート規約
├── agents/
│   ├── research-advisor.agent.md      # フルツールエージェント
│   └── proposal-reviewer.agent.md     # 読み取り専用レビューア
└── skills/
    ├── spread1000-context-collector/
    ├── spread1000-research-planner/
    ├── spread1000-azure-architect/
    ├── spread1000-cost-estimator/
    ├── spread1000-proposal-writer/
    ├── spread1000-submission-guide/
    ├── spread1000-diagram-generator/
    ├── spread1000-final-reviewer/
    ├── spread1000-post-award/
    ├── spread1000-iac-deployer/
    ├── spread1000-azure-deployer/
    └── spread1000-experiment-guide/

  .claude/
  ├── agents/
  │   ├── research-advisor.md            # Claude Code 用 subagent
  │   └── proposal-reviewer.md           # Claude Code 用 subagent
  └── skills/
    ├── spread1000-context-collector/
    ├── spread1000-research-planner/
    ├── spread1000-azure-architect/
    ├── spread1000-cost-estimator/
    ├── spread1000-proposal-writer/
    ├── spread1000-submission-guide/
    ├── spread1000-diagram-generator/
    ├── spread1000-final-reviewer/
    ├── spread1000-post-award/
    ├── spread1000-iac-deployer/
    ├── spread1000-azure-deployer/
    └── spread1000-experiment-guide/

  CLAUDE.md                              # .github/AGENTS.md を import する Claude Code 指示

draw.io MCP Server のセットアップ

spread1000-diagram-generator スキルで Azure システム構成図を生成するには、draw.io MCP Server（simonkurtz-MSFT）のセットアップが必要です。700+ の Azure 公式アイコンが内蔵されており、ブラウザや draw.io インスタンスは不要です。

ワンコマンドセットアップ（推奨）

# Docker 方式（推奨）— スイート配備 + イメージ取得 + コンテナ起動 + VS Code MCP 設定を一括実行
npx @nahisaho/spread1000-builder init

# Deno 方式 — スイート配備 + リポジトリクローン → VS Code MCP 設定
npx @nahisaho/spread1000-builder init deno

init コマンドは以下を自動実行します:

| ステップ | Docker | Deno | |---------|--------|------| | 1. スイート配備 | .github/、.claude/、CLAUDE.md を配置 | .github/、.claude/、CLAUDE.md を配置 | | 2. 前提チェック | docker コマンド確認 | deno コマンド確認 | | 3. インストール | docker pull + コンテナ起動 | git clone → .drawio-mcp-server/ | | 4. ヘルスチェック | curl http://localhost:8080/health | — | | 5. VS Code 設定 | .vscode/mcp.json に HTTP 設定追加 | .vscode/mcp.json に stdio 設定追加 | | 6. .gitignore | — | .drawio-mcp-server/ を追加 |

手動セットアップ

以下は init コマンドを使わず手動でセットアップする場合の手順です。

方法比較

| | Docker（推奨） | ソースから実行 | |---|---|---| | セットアップ | docker pull のみ | Deno v2.3+ をインストール | | Azure アイコン | 700+ 内蔵 | 700+ 内蔵 | | オフライン対応 | ✅ | ✅ | | トランスポート | HTTP (port 8080) | stdio / HTTP / 両方 |

方法 1: Docker（推奨）

# Docker Hub からプル
docker pull simonkurtzmsft/drawio-mcp-server:latest

# 起動（HTTP トランスポート、ポート 8080）
docker run -d --name drawio-mcp-server -p 8080:8080 simonkurtzmsft/drawio-mcp-server:latest

# ヘルスチェック
curl http://localhost:8080/health

.vscode/mcp.json:

{
  "servers": {
    "drawio": {
      "url": "http://localhost:8080/mcp"
    }
  }
}

方法 2: ソースから実行

Deno v2.3 以上が必要です。

git clone https://github.com/simonkurtz-MSFT/drawio-mcp-server.git
cd drawio-mcp-server
deno run --allow-net --allow-read --allow-env src/index.ts

.vscode/mcp.json（stdio トランスポート）:

{
  "servers": {
    "drawio": {
      "command": "deno",
      "args": [
        "run", "--allow-net", "--allow-read", "--allow-env",
        "/path/to/drawio-mcp-server/src/index.ts"
      ]
    }
  }
}

利用可能な MCP ツール

| カテゴリ | ツール | 説明 | |---------|--------|------| | シェイプ検索 | search-shapes | 700+ Azure アイコンをファジー検索。正確な style 文字列を返す | | | get-shape-categories | シェイプカテゴリ一覧を取得 | | | get-shapes-in-category | カテゴリ内の全シェイプを取得 | | | get-style-presets | Azure/フローチャート等のスタイルプリセットを取得 | | 図の操作 | add-cells | 頂点・エッジを一括追加（バッチ対応） | | | edit-cells | セルのプロパティ（位置・サイズ・テキスト・スタイル）を更新 | | | create-groups | グループ/コンテナ（VNet、Subnet、RG 等）を作成 | | | add-cells-to-group | セルをグループに追加 | | 図の出力 | export-diagram | draw.io XML としてエクスポート | | | import-diagram | draw.io XML をインポート | | レイヤー | create-layer / list-layers | レイヤー管理 | | ページ | create-page / list-pages | マルチページ管理 |

パフォーマンス Tips: add-cells は配列を受け付けるため、全セルを1回の呼び出しで追加できます。ツールを繰り返し呼ぶのではなく、バッチで渡してください。

使用例

@research-advisor Phase 1 の Azure 構成設計書からシステム構成図を
draw.io 形式で生成してください。Azure 公式アイコンを使用してください。

エージェントが search-shapes で Azure 公式アイコンの style を取得し、create-groups でネットワーク構造を作成、add-cells でリソースを配置してプロフェッショナルな構成図を生成します。出力先は output/{project-name}/diagrams/ です。

バージョン

v0.7.0