EventStorming／DDD のドメインモデリングを 対話で進めるためのファシリテータースキル一式 を抱えるナレッジリポジトリ。アプリケーションコードは持たず、AI（Claude Code）と人間がモデルを育てるための仕組みと、その生成物だけを管理する。
「このドメインを整理したい」と話しかけると、Claude Code が EventStorming の流儀でドメインイベント・コマンド・集約・ポリシー・リードモデル・境界づけられたコンテキストを会話から発見し、DML（Domain Modeling Language、YAML） に情報圧縮していく。DML から閲覧用の HTML が自動生成され、ストーリー・フロー図・意思決定ログなどが一望できる。
呼び出しの合図（例）:
- 「ドメインモデリングしたい」「イベントストーミングやろう」
- 「DDD で整理したい」「DML を育てたい」
- 既存 DML のリファイン、新機能のドメインモデル起こし
| 種類 | パス | 役割 |
|---|---|---|
| DML（真実源） | docs/eventstorming/<session>.dml.yaml |
手で書く／AI が育てる唯一のソース |
| HTML（派生物） | dist/eventstorming/<session>.html |
DML から機械生成。dist/ は gitignore 済み、手編集しない |
セッションは eventstorming-YYYYMMDD-HHMM 形式で保存する。
DML → HTML の 片方向 パイプライン。AI も人間も DML 側だけを触る。
docs/eventstorming/*.dml.yaml ──┬──→ eventstorming_build.py ──→ dist/eventstorming/*.html
├──→ validate_dml.py (JSON Schema 構文検証)
└──→ dmlctl.py (views / checks / set / add / remove)
docs/eventstorming/*.dml.yaml を Write/Edit すると PostToolUse hook（.claude/settings.json）が自動で HTML 再生成と Schema 検証を実行する。
.
├── CLAUDE.md # Claude Code 向けの運用ガイド（開発者も必読）
├── docs/
│ ├── eventstorming/ # DML セッションファイル（真実源）
│ └── skill-improvements/ # スキル改善メモ
├── dist/eventstorming/ # 生成 HTML（gitignore）
└── .claude/skills/eventstorming-facilitator/
├── SKILL.md # ファシリテーション ワークフロー（9 フェーズ）
├── references/
│ ├── ddd-playbook.md # DDD モデリングルールの正典（概念軸で横断集約）
│ ├── dml.schema.yaml # DML の JSON Schema（Draft 2020-12）
│ ├── checks/*.md # 意味チェック 6 観点（LLM ベース）
│ └── ... # quality-check / causal-check / session-guide ほか
├── scripts/
│ ├── eventstorming_build.py # DML → HTML レンダラ（全 9 セクション）
│ ├── validate_dml.py # Schema 構文検証
│ ├── dmlctl.py # 観点別スライス I/O・構造チェック
│ └── dml_filters/ # views（16）/ checks（18）の実装
├── templates/event-flow.html
└── examples/sample.dml.yaml
リポジトリルートから実行。Python 3 と以下が必要:
pip install pyyaml jsonschema ruamel.yamlpyyaml/jsonschema— 検証・ビルド用ruamel.yaml—dmlctlの構造化編集（set/add/remove、コメント・引用形式を維持）用
SKILL=.claude/skills/eventstorming-facilitator/scripts
# 観点別スライス取得（コンテキスト節約。大きい DML は全文 Read しない）
python3 $SKILL/dmlctl.py views # view 名一覧
python3 $SKILL/dmlctl.py view <file> --view=<name> [--ctx=... --name=...]
# 構造化編集
python3 $SKILL/dmlctl.py set <file> --path=<a.b.c> --value=<yaml-literal>
python3 $SKILL/dmlctl.py add <file> --to=<list-path> --item=<yaml-literal>
python3 $SKILL/dmlctl.py remove <file> --path=<a.b.c>
# パスの期待型ヒント（書き込み前の型確認。ファイル引数不要）
python3 $SKILL/dmlctl.py hint --path=<a.b.c> # 例: queries.users / scenarios[].brs[].pol
# セッション進行（phase 前進・action 完了トグル）
python3 $SKILL/dmlctl.py advance <file> [--phase=<v>] [--status=<text>]
python3 $SKILL/dmlctl.py action <file> --id=<id> [--not-done]
# 識別子の横断検索 / 一括リネーム（用語統一・state 改名。--ctx で BC 内に限定可）
python3 $SKILL/dmlctl.py refs <file> --name=<identifier>
python3 $SKILL/dmlctl.py rename <file> --from=<old> --to=<new> [--ctx=<bc>] [--dry-run]
# 構造チェック（LLM 不要）
python3 $SKILL/dmlctl.py checks # check 名一覧
python3 $SKILL/dmlctl.py check <file> --all # 全観点を一括実行（clean/results サマリ）
python3 $SKILL/dmlctl.py check <file> --check=<name> # 個別観点
# 検証 / ビルド（通常は hook が自動実行。手動は補助用途）
python3 $SKILL/validate_dml.py <file>.dml.yaml
python3 $SKILL/eventstorming_build.py <file>.dml.yaml
python3 $SKILL/eventstorming_build.py --all # 全件
python3 $SKILL/eventstorming_build.py --watch # 監視モード- 構文 validity —
validate_dml.pyが JSON Schema で機械検証。Schema 通過は必要条件であって十分条件ではない - 意味 validity — 参照の実在・因果整合・モデル品質は
references/checks/*.mdの 6 観点を LLM（Agent tool）で 1 つずつチェックする。詳細はreferences/quality-check.md
- 運用原則・命名規約・アーキテクチャ詳細 → CLAUDE.md
- ファシリテーションの進め方 →
.claude/skills/eventstorming-facilitator/SKILL.md - DDD モデリングルール（定義・命名・設計判断・検証観点）→
references/ddd-playbook.md - DML の構文（型・enum・命名 pattern）→
references/dml.schema.yaml