Claude Code スキルでマークダウンを繰り返し処理するときのトークン節約 6 Tips

## ステップ 1: textlint による形式チェック

以下のコマンドを実行する:

\`\`\`bash
npx textlint --format json target.md
\`\`\`

エラーがあれば修正案を提示する。

import re

def check_markdown(text: str) -> list[dict]:
    results = []

    # 必須セクションの存在確認
    for section in ["## はじめに", "## まとめ"]:
        if section not in text:
            results.append({"status": "ERROR", "message": f"必須セクション「{section}」がない"})

    # URL 未記入のリンク
    empty_links = re.findall(r"\[.+?\]\(\s*\)", text)
    if empty_links:
        results.append({"status": "WARN", "message": f"空の URL リンクが {len(empty_links)} 件"})

    # 見出しの階層飛ばし（h2 の次に h4 など）
    headings = re.findall(r"^(#{1,6}) ", text, re.MULTILINE)
    for i in range(1, len(headings)):
        prev_level = len(headings[i - 1])
        curr_level = len(headings[i])
        if curr_level > prev_level + 1:
            results.append({"status": "WARN", "message": f"見出し階層が飛んでいる（h{prev_level} → h{curr_level}）"})

    return results

| NG 表現 | 推奨表現 | 理由 |
| --- | --- | --- |
| 行う | 実施する | 漢字が続くと読みにくい |
| 及び | および | 常用漢字外 |
| 又は | または | 常用漢字外 |
| 但し | ただし | 常用漢字外 |
| ...（以下多数） |

def check_ng_expressions(text: str, ng_file: str) -> list[dict]:
    """NG 表現ファイルをパースして対象テキストを走査"""
    ng_table = parse_markdown_table(ng_file)  # [(ng, recommended, reason), ...]
    results = []
    for ng, recommended, reason in ng_table:
        if ng in text:
            results.append({
                "status": "WARN",
                "message": f"「{ng}」→「{recommended}」（{reason}）"
            })
    return results

def extract_section(text: str, heading: str) -> str | None:
    """マークダウンから指定した h2 セクションの本文を抽出"""
    lines = text.splitlines()
    target = f"## {heading}"
    capturing = False
    buffer = []
    for line in lines:
        if line.strip() == target:
            capturing = True
            continue
        elif capturing and line.startswith("## "):
            break  # 次の h2 に到達したら終了
        elif capturing:
            buffer.append(line)
    return "\n".join(buffer).strip() if buffer else None

{
    "summary_section": "今回は○○を使って△△を実装しました。結果として..."
}

import re
import urllib.request

def fetch_section(base_url: str, section_id: str) -> dict:
    """URL からページを取得し、指定セクションだけを抽出"""
    try:
        req = urllib.request.Request(base_url, headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"})
        with urllib.request.urlopen(req, timeout=15) as resp:
            html = resp.read().decode("utf-8")
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}

    # id 属性で該当セクションを特定し、次の h2 まで抽出
    pattern = re.compile(
        rf'<h2[^>]*\bid="{re.escape(section_id)}"[^>]*>(.*?)(?=<h2\s|$)',
        re.DOTALL,
    )
    m = pattern.search(html)
    if not m:
        return {"error": f"{section_id} が見つかりません"}

    # HTML タグを除去してプレーンテキスト化
    text = re.sub(r"<[^>]+>", "", m.group(1))
    # トークン節約のため長すぎる場合は切り詰め
    if len(text) > 2000:
        text = text[:2000] + "\n...(省略)"
    return {"content": text.strip()}

[EC2.1] Amazon EBS スナップショットはパブリックに復元できないようにすることをお勧めします
        関連する要件: PCI DSS v3.2.1/1.2.1、PCI DSS v3.2.1/1.3.1、PCI DSS v3.2.1/1.3.4、PCI DSS v3.2.1/7.2.1、NIST.800-53.r5 AC-21、NIST.800-53.r5 AC-3、NIST.800-53.r5 AC-3(7)、NIST.800-53.r5 AC-4、NIST.800-53.r5 AC-4(21)、NIST.800-53.r5 AC-6、NIST.800-53.r5 SC-7、NIST.800-53.r5 SC-7(11)、NIST.800-53.r5 SC-7(16)、NIST.800-53.r5 SC-7(20)、NIST.800-53.r5 SC-7(21)、NIST.800-53.r5 SC-7(3)、NIST.800-53.r5 SC-7(9)
        カテゴリ: 保護 > セキュアなネットワーク設定
        重要度: 非常事態
        リソースタイプ : AWS::::Account
        AWS Config ルール : ebs-snapshot-public-restorable-check
        スケジュールタイプ : 定期的
        パラメータ : なし
        このコントロールは、Amazon Elastic Block Store スナップショットがパブリックではないかどうかをチェックします。Amazon EBS スナップショットを誰でも復元できる場合、コントロールは失敗します。
        EBS スナップショットは、特定の時点の EBS ボリュームのデータを Amazon S3 にバックアップするために使用されます。スナップショットを使用して、EBS ボリュームを以前の状態に復元できます。スナップショットのパブリックへの共有は滅多に認められていません。一般的に、スナップショットを公開する決定は、誤って行われたか、影響を完全に理解せずに行われています。このチェックは、そのような共有がすべて完全に計画され、意図的であったことを確認するのに役立ちます。


            修正
            パブリック EBS スナップショットをプライベートにするには、「Amazon EC2 ユーザーガイド」の「スナップショットの共有」を参照してください。[アクション、権限の変更] で、[非公開] を選択します。

VAGUE_PATTERNS = ["と思います", "かもしれません", "おそらく", "たぶん"]

def check_vague_expressions(text: str) -> list[dict]:
    results = []
    for pattern in VAGUE_PATTERNS:
        for i, line in enumerate(text.splitlines(), 1):
            if pattern in line:
                results.append({
                    "status": "WARN",
                    "message": f"曖昧表現「{pattern}」(行 {i})",
                    "line": i,
                    "context": line.strip(),
                    "needs_llm_review": True  # Claude に文脈確認を依頼
                })
    return results

`needs_llm_review` フラグ付きの項目は、`context` の内容を読んで
文脈判断し、偽陽性であれば最終レポートから除外すること。
たとえば「かもしれません」が読者への注意喚起として使われている場合は問題ない。