💼 Goal Plan
目標達成に向けた行動計画を、必要な条件やコスト
📺 まず動画で見る(YouTube)
▶ 【自動化】AIガチ勢の最新活用術6選がこれ1本で丸分かり!【ClaudeCode・AIエージェント・AI経営・Skills・MCP】 ↗
※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。
📜 元の英語説明(参考)
Create and execute Goal-Oriented Action Plans (GOAP) with precondition analysis, cost optimization, and adaptive replanning
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
目標達成に向けた行動計画を、必要な条件やコスト
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o goal-plan.zip https://jpskill.com/download/2246.zip && unzip -o goal-plan.zip && rm goal-plan.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/2246.zip -OutFile "$d\goal-plan.zip"; Expand-Archive "$d\goal-plan.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\goal-plan.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
goal-plan.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
goal-planフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 同梱ファイル
- 1
💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト
- › Goal Plan で、私のビジネスを分析して改善案を3つ提案して
- › Goal Plan を使って、来週の会議用の資料を作って
- › Goal Plan で、現状の課題を整理してアクションプランに落として
これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
ゴールプラン
ゴール指向アクションプランニング(GOAP)を使用して、インテリジェントな計画を作成し、実行します。
使用する場面
複数のステップが必要で、ステップ間に依存関係があり、状況の変化に応じて適応的な再計画が必要となる複雑な目標がある場合に使用します。
ステップ
- 目標状態の定義 — 「完了」とはどのような状態か?具体的な成功基準をリストアップします。
- 現在の状態の評価 — 現在何が真実か?どのようなアセット、コード、インフラストラクチャが存在するか?
- ギャップの特定 — 現在の状態と目標状態の間で何が変わる必要があるか?
- アクションの棚卸し — 利用可能なアクションを以下とともにリストアップします。
- 事前条件(このアクションの前に真である必要があること)
- 効果(このアクションの後に真となること)
- コスト見積もり(時間、複雑さ、リスク)
- 計画の生成 — 状態空間をA*で探索し、最適なアクションシーケンスを見つけます。
- 軌跡の記録 —
mcp__claude-flow__hooks_intelligence_trajectory-startを呼び出して追跡を開始します。 - タスクの作成 — 計画内の各アクションに対して
mcp__claude-flow__task_createを呼び出します。 - 実行 — 依存関係の順序でタスクを進めます。
- 各アクションの前に:事前条件がまだ満たされていることを確認します。
- 各アクションの後に:効果が達成されたことを確認します。
mcp__claude-flow__hooks_intelligence_trajectory-stepを介して各ステップを記録します。
- 監視と再計画 — アクションが失敗したり、予期せぬ結果を生み出したりした場合:
- 現在の状態を再評価します。
- 新しい状態から最適なパスを再計算します。
- 残りのタスクを更新します。
- 軌跡の完了 —
mcp__claude-flow__hooks_intelligence_trajectory-endを呼び出します。 - 成功した計画の保存 —
mcp__claude-flow__memory_storeを名前空間goap-plansで呼び出します。
計画出力形式
Goal: [concrete objective]
Current State: [key facts]
Plan Cost: [estimated effort]
Steps:
1. [action] — precondition: [X], effect: [Y], cost: [Z]
2. [action] — precondition: [Y], effect: [W], cost: [Z]
...
Risk Factors: [what could force a replan]
Fallback: [alternative approach if primary path fails]
再計画のトリガー
- アクションの失敗(事前条件が満たされなくなった)
- 予期せぬ副作用の検出
- 新しい情報による目標定義の変更
- コストがしきい値を超える
- 外部依存関係が利用不能になる
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Goal Plan
Create and execute intelligent plans using Goal-Oriented Action Planning (GOAP).
When to use
When you have a complex objective that requires multiple steps, has dependencies between steps, and may need adaptive replanning as conditions change.
Steps
- Define goal state — what does "done" look like? List concrete success criteria
- Assess current state — what's true now? What assets, code, infrastructure exist?
- Identify gap — what must change between current and goal state?
- Inventory actions — list available actions with:
- Preconditions (what must be true before this action)
- Effects (what becomes true after this action)
- Cost estimate (time, complexity, risk)
- Generate plan — find the optimal action sequence using A* through the state space
- Record trajectory — call
mcp__claude-flow__hooks_intelligence_trajectory-startto begin tracking - Create tasks — call
mcp__claude-flow__task_createfor each action in the plan - Execute — work through tasks in dependency order:
- Before each action: verify preconditions still hold
- After each action: verify effects achieved
- Record each step via
mcp__claude-flow__hooks_intelligence_trajectory-step
- Monitor & replan — if an action fails or produces unexpected results:
- Reassess current state
- Recalculate optimal path from new state
- Update remaining tasks
- Complete trajectory — call
mcp__claude-flow__hooks_intelligence_trajectory-end - Store successful plan — call
mcp__claude-flow__memory_storewith namespacegoap-plans
Plan output format
Goal: [concrete objective]
Current State: [key facts]
Plan Cost: [estimated effort]
Steps:
1. [action] — precondition: [X], effect: [Y], cost: [Z]
2. [action] — precondition: [Y], effect: [W], cost: [Z]
...
Risk Factors: [what could force a replan]
Fallback: [alternative approach if primary path fails]
Replanning triggers
- Action fails (precondition no longer met)
- Unexpected side effects detected
- New information changes goal definition
- Cost exceeds threshold
- External dependency becomes unavailable