sf-flow
Salesforceのフローを作成・検証し、110項目のスコアリングで品質を評価するスキルです。レコードトリガー、画面フロー、自動起動フロー、スケジュールフローの作成・編集時、または `.flow-meta.xml` ファイルを操作する際に使用してください。Apexによる自動化(sf-apex を使用)やProcess Builderの移行相談のみの場合、フロー以外の宣言的設定(sf-metadata を使用)には適用しません。
description の原文を見る
> Creates and validates Salesforce Flows with 110-point scoring. TRIGGER when: user builds or edits record-triggered, screen, autolaunched, or scheduled flows, or touches .flow-meta.xml files. DO NOT TRIGGER when: Apex automation (use sf-apex), process builder migration questions only, or non-Flow declarative config (use sf-metadata).
SKILL.md 本文
sf-flow: Salesforce Flow作成と検証
このスキルは、ユーザーがFlow設計またはFlow XMLの作業が必要な場合に使用します:レコード連動、画面、自動起動、スケジュール済み、またはプラットフォームイベントFlow。検証、アーキテクチャの選択、および安全なデプロイメントシーケンスを含みます。
このスキルがタスクを担当する場合
sf-flowは以下の作業に使用します:
.flow-meta.xmlファイル- Flow Builderアーキテクチャとxml生成
- レコード連動、画面、スケジュール済み、自動起動、またはプラットフォームイベントフロー
- Flow固有のバルク安全性、フォルトパス、およびサブフロー編成
以下の場合は他に委譲します:
- Apex優先の自動化を記述 →
sf-apex - オブジェクト/フィールドを最初に作成 →
sf-metadata - メタデータをデプロイ →
sf-deploy - デプロイ後のテストデータをシード →
sf-data
最初に収集すべき必須コンテキスト
以下を質問するか推定します:
- フロータイプ
- トリガーオブジェクト/エントリ条件
- コア業務目標
- これが新規、リファクタ、または修復であるかどうか
- デプロイまたは検証が必要な場合のターゲットorgエイリアス
- 関連オブジェクト/フィールドが既に存在するかどうか
推奨ワークフロー
1. 正しい自動化ツールを選択する
構築前に、Flow以外の以下の選択肢がないか確認します:
- 数式フィールド
- 検証ルール
- ロールアップサマリー
- Apex
2. 正しいFlowタイプを選択する
| 必要な機能 | デフォルトFlowタイプ |
|---|---|
| 保存前の同一レコード更新 | 保存前レコード連動 |
| 関連レコード作業/メール/呼び出し | 保存後レコード連動 |
| ガイド付きUI | 画面フロー |
| 再利用可能なバックグラウンドロジック | 自動起動/サブフロー |
| スケジュール済み処理 | スケジュール済みフロー |
| イベント駆動宣言型応答 | プラットフォームイベントフロー |
| AI評価ルーティング(感情、意図、トーン) | AI Decision要素を持つ自動起動 |
3. テンプレートから開始する
提供されているアセットを優先します:
assets/record-triggered-before-save.xmlassets/record-triggered-after-save.xmlassets/screen-flow-template.xmlassets/autolaunched-flow-template.xmlassets/scheduled-flow-template.xmlassets/platform-event-flow-template.xmlassets/ai-decision-template.xmlassets/subflows/
4. Flowガードレールに対して検証する
以下に焦点を当てます:
- ループ内のDMLなし
- ループ内のGet Recordsなし
- 適切なフォルトパス
- 正しいトリガー条件
- 安全なサブフロー構成
- AI Decision要素がループ内に配置されていない(反復ごとのクレジットコスト)
- AI Decisionプロンプトにデータコンテキスト用のマージフィールド参照を含む
5. デプロイメントとテストに引き継ぐ
以下を使用します:
sf-deployデプロイ/ドライラン用sf-data高ボリュームテストデータ用
高シグナルルール
Flowアーキテクチャ
- 保存前:同一レコードフィールド更新用
- 保存後:関連レコード、メール、呼び出し用
$Recordをループしない- ロジックが複雑または反復的になったときはサブフローを使用
バルク安全性
- ループ内のDMLなし
- ループ内のGet Recordsなし
- バルク動作が重要な場合は251+レコードでテストする
- レコード単位の分岐ではなくデータ成形が目的の場合はTransformを優先
エラーハンドリング
- データ変更するすべてのパスにはフォルトハンドリングが必要
- 自己参照フォルトコネクタを回避
- 起動リスクが大きい場合はFlowをドラフトとしてデプロイ
出力フォーマット
完了時は以下の順序でレポートします:
- Flowタイプと目標
- 作成または更新されたファイル
- アーキテクチャの選択
- バルク/エラーハンドリング注記
- デプロイ/テストの次のステップ
推奨される形式:
Flow: <name>
Type: <flow type>
Files: <paths>
Design: <trigger choice, subflows, key decisions>
Risks: <bulk safety, fault paths, dependencies>
Next step: <dry-run deploy, activate, or test>
Flow テスト (CLI)
VS CodeなしでコマンドラインからFlowテストを実行します:
# すべてのflowテストを実行
sf flow run test --target-org <alias> --json
# 特定のflowのテストを実行
sf flow run test --class-names MyFlow --target-org <alias> --json
# 非同期実行の結果を取得
sf flow get test --test-run-id <id> --target-org <alias> --json
Flowテストは orgで実行され、1~5分かかります。sf flow run testは非同期実行のテスト実行IDを返します。後でsf flow get testを使用して結果を取得します。常に--jsonで実行し、より長い実行にはバックグラウンド実行を使用します。
クロススキル統合
| 必要な作業 | 委譲先 | 理由 |
|---|---|---|
| オブジェクト/フィールドを最初に作成 | sf-metadata | スキーマの準備状況 |
| flowをデプロイ/起動 | sf-deploy | 安全なデプロイメントシーケンス |
| リアルなバルクテストデータを作成 | sf-data | デプロイ後の検証 |
| Apexアクション/呼び出し可能オブジェクトを作成 | sf-apex | 命令型ロジック |
| LWCを画面flowに埋め込む | sf-lwc | カスタムUIコンポーネント |
| FlowをAgentforceに公開 | sf-ai-agentscript | エージェントアクション編成 |
リファレンスマップ
ここから開始
references/flow-best-practices.mdreferences/flow-quick-reference.mdreferences/orchestration.mdreferences/testing-guide.md
設計/編成
references/subflow-library.mdreferences/governance-checklist.mdreferences/transform-vs-loop-guide.mdreferences/orchestration-guide.mdreferences/orchestration-parent-child.mdreferences/orchestration-sequential.mdreferences/orchestration-conditional.md
AI Decision
references/ai-decision-guide.md
画面/統合/トラブルシューティング
references/form-building-guide.mdreferences/integration-patterns.mdreferences/lwc-integration-guide.mdreferences/agentforce-flow-integration.mdreferences/xml-gotchas.mdreferences/testing-checklist.mdreferences/wait-patterns.mdassets/
スコアガイド
| スコア | 意味 |
|---|---|
| 88+ | 本番環境対応Flow |
| 75–87 | 優れたFlowですが、いくつかの確認項目あり |
| 60–74 | 機能的だが、より強力なガードレールが必要 |
| < 60 | デプロイメント向けに安全でない/不完全 |
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- jaganpro
- リポジトリ
- jaganpro/sf-skills
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/jaganpro/sf-skills / ライセンス: MIT
関連スキル
newsblur-cli
ターミナルからNewsBlurを管理できます。フィードの閲覧、ストーリーの検索、記事の保存・共有、インテリジェンス分類器の学習、新しいフィードの発見、ワークフローの自動化がNewsBlur CLIで実現します。ユーザーがNewsBlurアカウントを操作したい場合、フィードの確認、購読管理、またはニュース読み込みに関するスクリプト構築時に活用してください。
caveman-compress
自然言語のメモリファイル(CLAUDE.md、todos、preferences)を「原始人形式」に圧縮し、入力トークンを削減します。技術的な内容、コード、URL、構造はすべて保持したまま圧縮します。圧縮版が元のファイルを上書きし、人間が読める形のバックアップはFILE.original.mdとして保存されます。トリガー:/caveman-compress FILEPATH または「compress memory file」
find-skills
日本語の意図から Agent Skills を発見する。「楽天SEOのスキル探して」「PDFを処理したい」「データ分析を自動化したい」などの日本語リクエストに対応。Claude Code (CLI)、Codex、Gemini CLI、claude.ai (Web) いずれでも動作。日本最大の Agent Skills データベース「Agent Skills by ALSEL」(11,000件超、全件日本語化、ダウンロード可能スキル8,600件超) から、ユーザーの意図に合うスキルを推薦・インストール案内する。
planning-and-task-breakdown
仕事を順序立てたタスクに分割します。仕様書や要件が明確にあり、実装可能なタスクに分解する必要がある場合に利用してください。タスクが大きすぎて着手しづらい場合、スコープを見積もる必要がある場合、または並列で作業を進められる場合に活用できます。
docx
このスキルは、ユーザーがWord文書(.docxファイル)を作成、読み込み、編集、操作したいときに使用します。以下の場合に実行してください:「Word文書」「.docx」などの記述、または目次・見出し・ページ番号・レターヘッドなどのフォーマットを含む専門的な文書の作成リクエスト。また、.docxファイルのコンテンツ抽出・再編成、文書への画像挿入・置換、Word形式での検索置換、変更履歴やコメント機能の使用、コンテンツを整形したWord文書への変換の場合も対象です。ユーザーが「レポート」「メモ」「手紙」「テンプレート」などの成果物をWord形式または.docxファイルで求める場合はこのスキルを使用してください。PDF、スプレッドシート、Google Docs、文書作成と無関係なコーディングタスクには使用しないでください。
idea-refine
アイデアを反復的に改善します。構造化された発散的思考と収束的思考を通じて、アイデアを洗練させることができます。「idea-refine」または「ideate」を使用してトリガーします。