provider-docs
について
このスキルは、HashiCorpの標準とtfplugindocsを使用して、Terraformレジストリ向けのTerraformプロバイダードキュメントを作成および維持する開発者を支援します。リソース、データソース、関数などのプロバイダーコンポーネントを追加または変更する際や、ドキュメントの検証やトラブルシューティングに使用されます。ワークフローは、正確に生成されたドキュメントを保証するために、スキーマの記述とテンプレートの使用に焦点を当てています。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add hashicorp/agent-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/hashicorp/agent-skillsgit clone https://github.com/hashicorp/agent-skills.git ~/.claude/skills/provider-docsこのコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします
ドキュメント
Terraform Provider Docs
Follow This Workflow
- Confirm scope and documentation targets.
- Map code changes to the exact doc targets: provider index, resources, data sources, ephemeral resources, list resources, functions, or guides.
- Decide whether content should come from schema descriptions, templates, or both.
- Write schema descriptions first.
- Add precise user-facing descriptions to schema fields so generated docs stay aligned with behavior.
- Keep wording specific to argument purpose, constraints, defaults, and computed behavior.
- Add or update template files in
docs/.
- Create only files that map to implemented provider objects.
- Use HashiCorp-recommended template paths:
docs/index.md.tmpldocs/data-sources/<name>.md.tmpldocs/resources/<name>.md.tmpldocs/ephemeral-resources/<name>.md.tmpldocs/list-resources/<name>.md.tmpldocs/functions/<name>.md.tmpldocs/guides/<name>.md.tmpl
- Keep templates focused on overview and examples; rely on generated sections for field-by-field details.
- Generate documentation with
tfplugindocs.
- Prefer repository defaults when configured:
go generate ./...
- Otherwise run the generator directly:
go run github.com/hashicorp/terraform-plugin-docs/cmd/tfplugindocs generate --provider-name <provider_name>
- Re-run generation after every schema or template edit.
- Validate the generated markdown.
- Verify files in
docs/match the current provider implementation. - Verify examples are valid HCL and reflect current argument/attribute names.
- Verify required/optional/computed semantics in docs match schema behavior.
- Apply Registry publication rules before release.
- Use semantic version tags prefixed with
v(for examplev1.2.3). - Create release tags from the default branch.
- Keep
terraform-registry-manifest.jsonin the repository root. - Expect docs to be versioned in Registry and switchable with the version selector.
- Preview or troubleshoot publication when needed.
- Use the HashiCorp preview process to inspect rendered docs before release when accuracy risk is high.
- If docs are missing in Registry, check tag format, tag source branch, manifest file presence, and provider publication status.
Enforce Quality Bar
- Keep documentation behaviorally accurate; never describe unsupported arguments or attributes.
- Keep examples minimal, realistic, and runnable.
- Keep terminology and naming consistent across provider, resources, and data sources.
- Avoid duplicating generated argument/attribute blocks in manual templates.
- Keep doc changes tied to the same PR as schema/API changes whenever possible.
Load References On Demand
- Read
references/hashicorp-provider-docs.mdfor source-backed rules and official links. - Load only the sections needed for the current change to keep context lean.
GitHub リポジトリ
関連スキル
content-collections
メタこのスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。
polymarket
メタこのスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。
creating-opencode-plugins
メタこのスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。
sglang
メタSGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。
