AgentSkillsCN

data-model-designer

该技能可分阶段设计并输出概念数据模型（CDM）、逻辑数据模型（LDM）和物理数据模型（PDM）。 当用户提出“创建数据模型”“绘制 ER 图”“进行表结构设计”“生成 DDL”“梳理实体关系”“编写数据字典”等需求时，此技能即可被触发。 输出形式包括 Mermaid ER 图、Markdown 格式文档（术语表、数据字典、设计文档），以及 SQL DDL。

SKILL.md
--- frontmatter
name: data-model-designer
description: |
  概念データモデル（CDM）、論理データモデル（LDM）、物理データモデル（PDM）を段階的に設計・出力するSkill。
  「データモデルを作って」「ER図を書いて」「テーブル設計して」「DDLを生成して」「エンティティを整理して」「データ辞書を作って」
  「概念モデル」「論理モデル」「物理モデル」などの依頼で発動する。
  出力はMermaid ER図、Markdown（用語集・データ辞書・設計書）、SQL DDL。

Data Model Designer

概念→論理→物理の3段階でデータモデルを設計し、ER図・データ辞書・DDLを出力するSkill。

Goals

  • •ユーザーの業務要件から 概念/論理/物理データモデル を段階的に設計する
  • •Mermaid ER図（概念ERD・論理ERD・物理ERD）を生成する
  • •データ辞書（属性定義・制約・型）を整理する
  • •DDL（CREATE TABLE等）を生成する
  • •各段階で チェックリストによる品質担保 を行う

Non-goals

  • •実際のDB構築・マイグレーション実行
  • •性能チューニングの実測・ベンチマーク
  • •特定ツール（ERwin、A5:SQL等）のファイル出力

Inputs（入力の期待形式）

以下のいずれか、または組み合わせ：

  1. •業務要件の説明（自然言語）
    • •例：「ECサイトの注文管理。顧客が商品を注文し、配送先を指定する」
  2. •エンティティ候補のリスト
    • •例：「顧客、注文、商品、配送先」
  3. •既存テーブル定義/DDL（リバース用）
  4. •作成する段階の指定（任意）
    • •「概念だけ」「論理まで」「物理まで全部」
  5. •DBMS指定（物理の場合）
    • •例：「PostgreSQL」「MySQL 8」「SQLite」

Outputs（成果物）

概念データモデル（CDM）

  • •概念ER図（Mermaid erDiagram）
  • •用語集（エンティティ定義）
  • •スコープ/前提メモ

論理データモデル（LDM）

  • •論理ER図（属性・PK/FK・カーディナリティ付き）
  • •データ辞書（属性定義・型・制約・必須/任意）
  • •業務ルール一覧

物理データモデル（PDM）

  • •物理ER図（テーブル・カラム・型・索引）
  • •DDL一式（CREATE TABLE/INDEX/制約）
  • •インデックス設計根拠
  • •運用設計メモ（監査カラム、論理削除等）

Instructions（設計手順）

Phase 1: 概念データモデル

  1. •

    エンティティ抽出

    • •業務要件から主要な「もの」「概念」を洗い出す
    • •名詞に注目（顧客、注文、商品…）
  2. •

    関係の整理

    • •エンティティ間の関係を「〜する」「〜を持つ」で記述
    • •多重度は大まかに（1対多、多対多）
  3. •

    用語の統一

    • •同義語を潰す（ユーザー=会員=アカウント？）
    • •用語集として定義を明文化
  4. •

    概念ERD出力

    • •Mermaid erDiagramで出力
    • •属性は書かない（エンティティと関係のみ）
  5. •

    検証

    • •代表ユースケースでエンティティが足りているか確認

Phase 2: 論理データモデル

  1. •

    属性の定義

    • •各エンティティに属性を追加
    • •属性ごとに「意味」「例」を明記
  2. •

    キーの決定

    • •主キー（PK）：自然キー or サロゲートキー
    • •外部キー（FK）：関係をキーで表現
  3. •

    カーディナリティ詳細化

    • •1:1, 1:N, N:M を明確に
    • •N:Mは中間エンティティで解決
  4. •

    正規化

    • •第3正規形を目指す
    • •冗長・更新異常を排除
  5. •

    論理ERD・データ辞書出力

Phase 3: 物理データモデル

  1. •

    DBMS決定

    • •対象DBMSを確認（PostgreSQL/MySQL/SQLite等）
  2. •

    型マッピング

    • •論理型→物理型へ変換
    • •桁数、NULL、デフォルト決定
  3. •

    テーブル/カラム命名

    • •snake_case統一
    • •予約語回避
  4. •

    インデックス設計

    • •想定クエリから逆算
    • •WHERE/JOIN/ORDER BY条件を考慮
  5. •

    運用カラム追加

    • •created_at, updated_at
    • •論理削除（deleted_at）必要なら
  6. •

    DDL生成

    • •CREATE TABLE/INDEX/制約

Quality Checklist

概念モデル

  • • 業務用語で書かれている（DB用語なし）
  • • エンティティの境界・スコープが明確
  • • 同義語/多義語が整理されている
  • • 代表ユースケースで検証済み

論理モデル

  • • 全属性に定義（意味）がある
  • • PK/FKが明確
  • • カーディナリティが正確
  • • N:Mは中間エンティティで解決
  • • 正規化されている（理由なき冗長なし）

物理モデル

  • • DBMS前提が明記
  • • データ型・NULL・デフォルトが具体的
  • • インデックスに根拠がある
  • • 運用カラム（監査/論理削除等）考慮済み
  • • DDLが実行可能

Examples

発動する例

  • •「ECサイトのデータモデルを作って」
  • •「顧客・注文・商品のER図を書いて」
  • •「このシステムのテーブル設計をして」
  • •「論理データモデルを作成して」
  • •「PostgreSQLでDDLを生成して」
  • •「データ辞書を整理して」
  • •「概念ERDをMermaidで」

発動しない例

  • •「SQLクエリを書いて」（クエリ作成は別タスク）
  • •「DBのパフォーマンスを改善して」（チューニングは別タスク）
  • •「マイグレーションを実行して」（実行は別タスク）

References

詳細な設計指針は reference.md を参照。 テンプレートは templates/ ディレクトリを参照。