agentsclimarketplace
Sign in

Stakeholder translation

Skill thinkyou0714/claude-lab-skills/lab-communication-translation/skills/stakeholder-translation

技術的な実装内容・判断・リスクを、非エンジニアのステークホルダーが理解できる言葉に変換する。「何が起きているか」「何が必要か」「何を決めてほしいか」を明確に伝える。非エンジニアへ報告・説明するときに使う。From its SKILL.md

Install
npx -y skills add thinkyou0714/claude-lab-skills --skill stakeholder-translation

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • 0 stars0 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

SKILL.md

5.6 KB, ~2.1k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

Purpose

「エンジニアの報告が技術用語ばかりで意思決定できない」を防ぐ。 施工AIや開発者が出力した技術的な内容を、意思決定者・事業担当者が行動できる形式に翻訳する。

Use When

  • 実装結果・進捗を非エンジニアに報告する場合
  • ブロッカーや技術的リスクについて承認・判断を求める場合
  • 設計決定（ADR）の背景・トレードオフを説明する場合
  • インシデント・障害の原因と対処を報告する場合

Inputs

以下を準備すること。不足している場合は推測せず、不足を明示する。

  • 原文（技術内容）: 翻訳元の技術的な説明・レポート・コード変更サマリー
  • 受け手の役割: 誰に向けた翻訳か（経営者 / 事業担当者 / 顧客 / チームメンバー）
  • 目的: 報告のみ / 判断を求める / 承認を求める / 理解を促す
  • 背景: 受け手がすでに知っていること・知らないこと

Output Contract

以下の順で出力すること。順序を変えない。

  1. 論点: この翻訳で最も重要な伝達すべき核心
  2. 根拠: その論点をそう判断した理由
  3. 翻訳結果: ステークホルダー向けの説明文
  4. 含意: この内容を正確に伝えないと起きうる意思決定ミス・誤解
  5. 改善案: 翻訳の明確さ・簡潔さを高めるための調整案
  6. 代替案: 受け手の役割・目的が異なる場合の別バージョン
  7. 判断材料: 「この翻訳で送る / 追加確認が必要 / 別の形式にする」を選ぶための情報

翻訳結果 フォーマット

状況（What）: 何が起きているか（1〜2文）

影響（Impact）: 事業・ユーザー・スケジュールへの影響（箇条書き）

必要なこと（Need）: 受け手に求めること（判断 / 承認 / 情報提供 / なし）

期限（Deadline）: 判断・対応が必要な期限（あれば）

Review Lens

  • 目的妥当性: 受け手の役割に対して適切な言葉・粒度か
  • 範囲の過不足: 技術詳細が不要に含まれていないか / 必要な文脈が省略されていないか
  • 中長期リスク: 翻訳による情報の歪み・誤解のリスクはないか
  • LAB全体との整合性: 主力プロダクト（LMS）の事業文脈と一致しているか
  • 非エンジニア理解可能性: 受け手が追加質問なく行動できるか
  • 他LLM移植耐性: 翻訳フレームワークが Claude 固有の解釈に依存していないか

Instructions

  1. 原文の技術内容を「事実 / 影響 / 必要なアクション」に分解する
  2. 受け手の役割に合わせて専門用語を日常語に置き換える
  3. 「何を決めてほしいか」が明確でない場合は明示的に記載する
  4. 数値・日付・条件は具体的に保つ（「近日中」「大幅に」は使わない）
  5. 感情的なトーン（緊急感の誇張・過小評価）を排除する
  6. 受け手が「次に何をすべきか」で終われるよう構成する
  7. 最終判断は人間に委ねる

Guardrails

  • 技術的正確性を犠牲にして分かりやすさを優先しない
  • 「問題ない」「大丈夫」等の曖昧な安心文句を使わない
  • 受け手を不安にさせないために不都合な情報を省略しない
  • 翻訳者（AI）の意見・推奨を受け手の判断として混同させない
  • 期限・影響範囲が不明な場合は「未確定」と明示する

LAB Cross-Check

観点状態備考
自動化フロー—自動化フローの状態変化が含まれているか
データ / 認証 / ログ—DB・認証・ログの問題が事業影響として説明されているか
実装 / 運用フロー—実装進捗・ブロッカーが行動可能な形で伝わるか
非エンジニア理解可能性—追加質問なく行動できる説明か
会員共有 / 再利用耐性—翻訳フォーマットが他の報告にも転用できるか
他LLM移植耐性—フレームワークが Claude 固有に依存していないか

状態は OK / 注意 / NG / 対象外 で記入すること。

Handoff Notes

  • 要件: 翻訳結果（What / Impact / Need / Deadline を含む）
  • 成功条件: 受け手が追加質問なく判断・行動できる
  • 失敗条件: 受け手が内容を誤解し、誤った判断を下す
  • 実行範囲: 翻訳・言い換えのみ（情報の追加・削除は行わない）
  • 影響範囲: 受け手の意思決定・アクションへの影響
  • ロールバック方針: 誤訳・誤解が判明した場合は即座に訂正文を送付
  • コスト比較: 翻訳コスト vs 技術的誤解による意思決定ミスのコスト

Further Reading

  • summary-structuring skill — 長文の技術内容を構造化して要約する
  • onboarding-readability skill — ドキュメントの読みやすさチェック
  • docs/CONTEXT.md — 主力プロダクト（LMS）の事業文脈
  • docs/DECISIONS.md — 設計決定記録（ADR）

What ships with it

Read from the repository

Just SKILL.md. No reference files, no scripts.

Gives 0 of the 12 instructions most operations skills give in ~2.1k tokens

Counted across 483 of the 484 authors here whose files we hold, read 2026-08-07

  • Collect monitoring data throughout the simulationin 14 of 483, across 6 files
  • Set the random seed for reproducibilityin 14 of 483, across 6 files
  • Validate simulations against analytical solutionsin 12 of 483, across 4 files
  • Clarify goals, constraints, and inputsin 11 of 483, across 2 files
  • Implement contract tests for integration pointsin 11 of 483, across 2 files
  • Implement strangler fig infrastructure with API gatewayin 11 of 483, across 2 files
  • Audit modernized components for security vulnerabilitiesin 11 of 483, across 2 files
  • Avoid Python blocking calls in processesin 10 of 483, across 3 files
  • Use resource context managers for automatic cleanupin 9 of 483, across 2 files
  • Maintain consistent time unitsin 9 of 483, across 2 files
  • Validate outcomes against success criteriain 8 of 483, across 1 file
  • Analyze the legacy codebase for technical debtin 8 of 483, across 1 file

Said here and by no other author read

  • Break down technical content into facts, impacts, and actions
  • Replace technical terms with everyday language
  • State required decisions explicitly
  • Keep numbers, dates, and conditions specific
  • Remove exaggerated or minimising emotional tones
  • Structure output so the recipient knows the next step

Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.

Keep looking

Skills are one crate of 325,949. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.