Kanji worksheets (Kanken 10-2, radicals, antonyms, yojijukugo, wrong kanji). Review link, no login.
Scored across 14 tools
The kanji and math tools form clearly separate domains, and the three create_kanji_worksheet variants are distinguished by their input source (existing questions, manuscript, word list). The two math creation tools (create_math_worksheet vs create_math_difficulty_worksheets) overlap somewhat, and find_replacement_questions vs replace_question require reading the long descriptions to tell apart, but overall each tool has a discernible distinct purpose.
All tools follow a consistent verb_noun pattern (check_, create_, find_, get_, inspect_, list_, read_, replace_) with domain prefixes (kanji/math) where relevant. No mixed casing or stylistic deviations.
14 tools is well within the appropriate range and each tool maps to a distinct operation in the worksheet-creation workflow. No filler tools or obvious redundancy.
The surface covers discovery (find/check/list), creation (multiple create variants), inspection (inspect), and revision (replace_question) for both kanji and math domains, plus reading learning summaries. Minor gap: no tool to list or retrieve previously created kanji worksheets beyond the returned link, but saving/PDF is explicitly delegated to the linked site.
作れる漢字プリントの範囲（教育漢字・漢検の級）、形式、指定した字の問題の数を返します。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| chars | No |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations already declare readOnlyHint=true, idempotentHint=true, openWorldHint=false, and destructiveHint=false, so the safety profile is covered. The description adds that the tool returns information (ranges, formats, counts), but does not disclose any additional behavioral traits such as rate limits or authentication requirements.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single, front-loaded sentence with no wasted words. It packs the returned information efficiently, though the parenthetical about educational kanji and kanken levels adds slight density.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
With no output schema, the description should explain return values. It lists the main categories returned (range, format, question count), which is adequate for a simple query tool, but it lacks detail on the structure or format of those returns, leaving some gaps for the agent.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 0%, so the description must compensate. It references '指定した字' (specified characters), which gives meaning to the single 'chars' parameter as the characters to inspect, but it does not explain that the parameter is an array, that it is optional, or that it has a max of 24 items.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description states a specific verb ('返します' / returns) and resources (range of kanji worksheets, formats, question counts). It clearly identifies the tool's function as a query/check operation, but does not differentiate it from siblings like create_kanji_worksheet.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
There is no explicit when-to-use guidance or named alternative. However, the tool name and description imply it is used to check available ranges before creating worksheets, which is a reasonable implied usage context.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
既存の問題を組み合わせて A4 1枚のプリント案を作り、問題一覧（番号・種類・問題文・答え・字）と確認用の短いリンク（30日有効）を返します。形式を省くと書きと読みのテストになります。書き・読みのテストは字数と同じ問題数（1字1問）で作ります。足りなければ questionCount（24まで）を増やして作り直します。部首・画数テスト（format=test_strokes）・熟語の構成テスト（format=test_structure。1問の差し替えはできない）・対義語・類義語テスト（format=test_pairs。1問の差し替えはできない）・同音異字テスト（format=test_homophones。1問の差し替えはできない）・四字熟語テスト（format=test_yoji・意味つきは test_yoji_meaning。1問の差し替えはできない）・誤字訂正テスト（format=test_correction。4〜2級。1問の差し替えはできない）・同訓異字テスト（format=test_kun_homophones。1問の差し替えはできない）・音と訓テスト（format=test_onkun。4〜6年か7〜5級。4年・7級は1字の形。1問の差し替えはできない）・おなじなかまの漢字テスト（format=test_radical_group。2〜4年か9・8・7級。1問の差し替えはできない）・熟語の一字テスト（format=test_jukugo。5・6年か6・5級。1問の差し替えはできない）・二つの読みテスト（format=test_two_readings。1〜4年か10〜7級・準2・2級。1問の差し替えはできない）・漢字識別テスト（format=test_shikibetsu。4・3級。1問の差し替えはできない）・熟語作りテスト（format=test_tsukuri。4〜6年か7〜5級。1問の差し替えはできない）・よみがなの一字テスト（format=test_kana_blank。1・2年か10・9級）・正しいよみがなテスト（format=test_kana_choice。1年か10級。どちらも1問の差し替えはできない）・対となかまの字テスト（format=test_char_pair。1・2年か10・9級。1問の差し替えはできない）・正しい漢字テスト（format=test_kanji_choice。2年か9級。1問の差し替えはできない）も作れます。プリントの保存と PDF の作成はしません。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| chars | Yes | プリントに載せる字（重複なし）。テスト（書き・読み）は8〜24字、部首・画数テストは4〜6年相当（7〜5級）が6〜12字・ほかは12〜24字、練習は1〜6字。書き・読みのテストで25字以上・8字未満のときは、字の絞り方や分け方の案（proposals）を返す。部首・画数テスト（test_strokes）は6〜12・12〜24字の範囲外なら誤りを返すだけで、proposals は付かない。熟語の構成テスト（test_structure）と対義語・類義語テスト（test_pairs）は6〜22字、同音異字テスト（test_homophones）は3〜12字、四字熟語テスト（test_yoji）は6〜24字、意味つき（test_yoji_meaning）は6〜12字、誤字訂正テスト（test_correction）は6〜24字、同訓異字テスト（test_kun_homophones）は3〜12字、音と訓テスト（test_onkun）・おなじなかまの漢字テスト（test_radical_group）は6〜22字、熟語の一字テスト（test_jukugo）は6〜24字、二つの読みテスト（test_two_readings）は3〜12字、漢字識別テスト（test_shikibetsu）は5・10・15字、熟語作りテスト（test_tsukuri）は 4年・7級が6〜15字、5年・6級が2・4・6字、6年・5級が5・10・15字、よみがなの一字テスト（test_kana_blank）・正しいよみがなテスト（test_kana_choice）は6〜16字、対となかまの字テスト（test_char_pair）は6〜22字、正しい漢字テスト（test_kanji_choice）は6〜16字で、それ以外は誤りを返すだけ。 | |
| grade | No | 教育漢字のプリントの学年（1〜6）。省くと字の配当学年の最大。漢検のプリントでは使わない。 | |
| title | No | 紙面のタイトル（1〜60文字）。省くと自動で付く。テストのタイトルに出題する字が入っていると、答えが見えるため受け付けない。 | |
| format | No | practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は6〜22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は3〜12字（6〜24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は6〜24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji に語の意味の短い文を付ける。字数は6〜12字）・test_correction（誤字訂正テスト。文の中で同じ読みの別の字にすり替えた1字を見つけ、誤字と正しい字を書く。4〜2級だけ。字数は6〜24字で、誤字は自動で選ぶ）・test_kun_homophones（同訓異字テスト。同じ訓読みで字の違う2問を1組にして漢字を書く。学年か級が必要。字数は3〜12字で、相手の字は自動で選ぶ）・test_onkun（音と訓テスト。4年・7級は漢字1字の読みが音読みか訓読みか、5・6年と6・5級は二字熟語の読みが音と音・音と訓・訓と訓・訓と音のどれかを記号で答える。4〜6年か7〜5級だけ。字数は6〜22字で、4年・7級は音読み・訓読みの読みがある字を、ほかはイ・ウ・エの語がある字を14字なら2字ずつ、22字なら3字ずつ以上入れる）・test_radical_group（おなじなかまの漢字テスト。部首を示し、同じ部首の字を語の□に書く。2〜4年か9・8・7級だけ。字数は6〜22字で、同じ部首の字を2字以上ずつ入れる）・test_jukugo（熟語の一字テスト。語の1字をカタカナにし、その字を漢字で書く。5・6年か6・5級だけで、5年・6級は三字の語、6年・5級は四字の語。字数は6〜24字で、語は自動で選ぶ）・test_two_readings（二つの読みテスト。同じ字の音読みの語と訓読みの語を2つの文で1組にし、線を引いた語の読みを書く。1〜4年か10〜7級・準2・2級だけで、字数は3〜12字。語は自動で選ぶ）・test_shikibetsu（漢字識別テスト。三つの熟語の□に共通する1字を10字の群から選んで書く。4・3級だけで、字数は5・10・15字。語とはずれの字は自動で選ぶ）・test_tsukuri（熟語作りテスト。4年・7級は上の字の前と後ろに付く字を選び肢から選び、5年・6級は同じ読みの字を群から選んで熟語を作り、6年・5級は意味の文に合う熟語を群の字で作る。4〜6年か7〜5級だけで、字数は4年・7級が6〜15字、5年・6級が2・4・6字、6年・5級が5・10・15字。語・相手の字・はずれの字は自動で選ぶ）・test_kana_blank（よみがなの一字テスト。熟語の読みの1字を□にし、ひらがな1字を書く。1・2年か10・9級だけ）・test_kana_choice（正しいよみがなテスト。正しい読みと誤りの読みから正しいほうの番号を書く。1年か10級だけ）・test_char_pair（対となかまの字テスト。対やなかまの語を手がかりに□の漢字を書く。1・2年か10・9級だけで、字数は6〜22字。手がかりは自動で選び、答えが別の問題の手がかりに見える字の組み合わせは作らない）・test_kanji_choice（正しい漢字テスト。熟語の1字をひらがなにし、正しい漢字の語と形の似た字の語から正しいほうの番号を書く。2年か9級だけで、字数は6〜16字。語と誤りの字は自動で選ぶ）。省くと test_mixed。 | |
| practiceMax | No | 練習（format=practice）の1枚に載せる字数の上限。3字までなら3、6字までなら6（字の練習回数ではない）。練習のときは必須。 | |
| learningScope | No | 学習範囲。省くと小学校の教育漢字。漢検は {system:'kanken', level:10〜3、"pre2"（準2級）、2（2級）}。 | |
| questionCount | No | テスト（test_mixed・test_write・test_read）の問題数。字数〜24。省けば字数（1字1問）。足りなければ増やして作り直す。 |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Beyond the annotations (readOnlyHint=false, idempotentHint=false), it discloses return shape (number/type/question/answer/character list), the 30-day link validity, and validation behavior such as rejecting a test title that contains the tested characters. The format-specific error behavior (out-of-range character counts return only an error) is also stated, which is useful for a state-creating, non-idempotent tool.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The opening sentence is well front-loaded, but the middle is a several-hundred-character run-on enumerating all 22 formats and their per-format constraints, largely duplicating the enum description in the schema. This bloats the definition and buries the genuinely useful guidance.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a tool with 22 format modes, 7 parameters, and no output schema, the description is unusually complete on format constraints, defaults, retry behavior, and the absence of persistence/PDF. It omits pagination-like details only because none apply, making it nearly sufficient for correct invocation.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, so the schema already documents every parameter in depth; the description mostly restates the same format/count constraints. It adds only marginal semantics, such as the default behavior when format is omitted and the regenerate-with-higher-questionCount loop.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The first sentence states a precise verb and resource: it combines existing problems into a one-page A4 worksheet draft and returns a problem list plus a 30-day link. It is clear what the tool produces, but the sibling create_kanji_worksheet_from_words is never named, so differentiation is only implied by 'existing problems'.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
It gives substantial when-to-use guidance: omitting format yields a write/read test, questionCount should be raised and the sheet regenerated when questions are insufficient, and it explicitly states it does NOT save worksheets or create PDFs. However, it never routes the agent to a sibling tool, leaving alternative selection unaddressed.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
完成した問題文・正答と復習対象の宣言を含む1〜40項目の原稿を検査し、A4各24問以内・最大2枚のプリント案と問題・解答の確認リンクを返します。不備があるときは案を作らず、検査結果と全対象を返します。家族のプリントの保存とPDF化はリンク先で行われます。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| manuscript | No | 対象の一覧・問題文・正答・出所を含むschemaVersion=1の問題原稿。 |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations declare readOnlyHint=false and destructiveHint=false; the description adds substantive context beyond that: hard limits (1–40 items, ≤2 sheets, ≤24 questions per sheet) and an explicit failure contract where nothing is generated and all targets plus inspection results are returned. It also clarifies a scope boundary — saving and PDF conversion happen at the link destination, not here.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Three compact sentences, front-loaded with the operation and its output shape, then the failure branch, then the out-of-scope note. Dense but every sentence carries distinct information; no filler.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
With no output schema, the description does the work of describing both return shapes (draft + question/answer confirmation links, or inspection results + all targets) and the size limits that determine success. Adequate for an agent to call it correctly and interpret the result.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema coverage is 100% and the single 'manuscript' parameter's expected contents (target list, question text, answers, provenance, schemaVersion=1) are already documented in the schema. The description only adds the 1–40 item count constraint, so it is a modest supplement rather than a semantic gain — baseline 3 applies.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
States a specific verb+resource pair: inspecting a 1–40 item manuscript and producing a draft kanji worksheet (up to 2 A4 sheets, ≤24 questions each). The '原稿から' (from a manuscript) framing implicitly separates it from create_kanji_worksheet and create_kanji_worksheet_from_words, but those siblings are never named.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description makes clear this is the path when you already have a completed manuscript with answers and review targets, and it explains the defect branch (no draft is produced; inspection results are returned). It never states when to prefer create_kanji_worksheet or create_kanji_worksheet_from_words instead, so the routing decision is left to inference.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
語の一覧（8〜24語）から、1語1問の漢字テスト（書き取り・読み・読み書き）の A4 1枚のプリント案を作り、問題一覧（番号・種類・問題文・答え・字）と確認用の短いリンク（30日有効）を返します。小学校の教育漢字だけです。書き取りでは answers で語ごとの空欄の字を指定できます。問題にできない語や指定の空欄で作れない語が1つでもあると案を作らず、code: unresolved_words で作れない語（words・answersRejected と理由）と残りの語（remainingWords）を返し、作れない語ごとの代わりの語（alternatives。語・種類 kind・元の語と共有する漢字 focus。学年と形式で作れる語だけ）も返します。語を外すかどうかは利用者が決めるもので、このツールが語を外して案を作ることはありません。remainingWords が8語以上なら、その語で案を作れます。リンク先の画面でも空欄を選び直せます。プリントの保存と PDF の作成はしません。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| grade | Yes | プリントの学年（1〜6）。 | |
| title | No | 紙面のタイトル（1〜60文字）。省くと「小学n年 漢字の復習」。答えの字が入っていると受け付けない。 | |
| words | Yes | 問題にする語（8〜24語・1語1問）。 | |
| format | No | test_mixed（読み書き）・test_write（書き取り）・test_read（読み）。省くと test_mixed。 | |
| answers | No | 書き取り（test_write）だけ。語ごとの空欄の字（1〜4字。例：{"海岸":["岸"]}）。省いた語は、その学年で書ける字を空欄にする。 |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations only declare readOnlyHint=false and destructiveHint=false; the description adds the substantive behavior: the returned link expires in 30 days, the worksheet is not saved and no PDF is produced, words are never silently removed, and the failure path returns unresolved_words/remainingWords/alternatives with reasons. This goes well beyond what the annotations convey.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Purpose is front-loaded in the first sentence and every later sentence carries real information about the failure path. It is one dense unbroken block, though, and the error-handling detail could be tightened for faster scanning.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
With five parameters, a nested answers object, no output schema, and a non-idempotent creation behavior, the description covers both the success return (problem list shape, link lifetime) and the failure return (code, rejected words, alternatives). An agent has everything needed to invoke it and interpret either outcome.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, so grade limits, the 8–24 word bounds, title default, format enum, and the answers object are already documented. The description reinforces a few of these (answers only relevant for writing tests, elementary-kanji restriction) but adds little syntax or format detail beyond the schema; baseline 3 applies.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description names a specific verb and resource (build an A4 kanji-test draft from an 8–24 word list, returning a problem list and a 30-day link) and scopes it (elementary school kanji only, no saving/PDF). It never distinguishes itself from the sibling create_kanji_worksheet, which a reader must assume is the non-word-list variant.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
It clearly states the operating condition (one unresolved word aborts the draft; the tool will not drop words on its own; remainingWords ≥ 8 means you can proceed) and tells the agent what the caller must decide. It gives no sibling-level routing guidance (e.g. when to prefer create_kanji_worksheet or find_kanji_words), which is the remaining gap.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
難度別の在庫確認と同じ入力・previewFingerprintで確認リンクを作ります。問題や評価が変わったら再確認を返します。条件を満たす難度の案だけを作り、不足の難度は理由を返します。リンク先で問題を確認して保存するとPDF・画面でとくを利用できます。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| lang | Yes | ||
| seed | Yes | 再確認時も同じ種を指定する。 | |
| bands | Yes | 1基礎・2標準・3応用。各区分を別の案として返す。 | |
| grade | Yes | 通常の課程を履修済みとする対象学年。最初の基準は5・6年。 | |
| items | Yes | ||
| title | Yes | ||
| previewFingerprint | Yes |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations declare a non-read-only, non-destructive, non-idempotent operation, and the description adds real context beyond them: it is gated on the previewFingerprint, returns a re-confirmation request when problems or evaluations change, and only produces drafts for satisfiable bands while returning reasons for the rest. This partial-success semantics is exactly what an agent needs and is not in the annotations.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Four dense sentences, front-loaded with the fingerprint gating condition, then partial-result behavior, then downstream use. Every sentence carries information; no filler or repetition.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a 7-required-parameter mutation tool with no output schema, the description covers the ordering precondition, the staleness/re-confirmation path, and partial band results, but leaves the shape of the response (links, draft identifiers) and the meaning of items/title unaddressed. Adequate but with clear gaps an agent would have to discover by calling.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema coverage is only 43%, and the undocumented previewFingerprint is the critical gate; the description does add its meaning (must match the prior confirmation and input) and explains bands behavior (one draft per band, reasons for missing bands). However, items (variantId, patternCount, problemsPerPattern), title, and grade get no descriptive treatment, so it only partly compensates for the coverage gap.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description states a specific action (creating difficulty-banded draft worksheets plus a confirmation link) and ties it to the same input and previewFingerprint used by the difficulty inventory check, which implicitly distinguishes it from inspect_math_difficulty_worksheets. It is slightly muddled by leading with 'リンクを作ります' while the tool name says worksheets, but the verb+resource is still identifiable.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
It implies the correct workflow order ('難度別の在庫確認と同じ入力・previewFingerprintで') so an agent can infer this must follow a prior inspection, but it never names inspect_math_difficulty_worksheets or states when not to use this tool versus create_math_worksheet. Usage is implied rather than prescribed.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
算数の型（型を探した結果の variantId）と問題数から A4 の紙の案を作り、確認用の短いURL（shareUrl）・期限を含まない完成済みのMarkdownリンク（shareLink）・別項目の有効期限（expiresAt。30日後）と、行ごとの見出し・問題数・足りない分・見本を返します。count を省いた行は1枚が埋まるまで入れます。紙が5枚を超える案は作れません。紙の保存・PDF・画面でとくはリンク先のサイトで行われます。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| lang | Yes | 紙の言語（ja・en・zh・ko・es）。 | |
| items | Yes | 紙に並べる型（1〜10行。同じ型は1行にまとめる）。 | |
| title | Yes | 紙の題（1〜60文字）。 |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
The annotations only say this is a non-read-only, non-destructive, closed-world, non-idempotent call. The description adds real behavioral context: a 30-day expiresAt, a shareLink with no expiry, a hard 5-sheet cap, auto-fill behavior when count is omitted, and, importantly, that saving, PDF export and on-screen solving happen on the linked site rather than in this tool. That last point is exactly the kind of scope boundary an agent needs. What is missing is auth/permission needs and what happens to earlier drafts on repeat calls.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is compact and puts the output fields (shareUrl, shareLink, expiresAt, per-row heading/count/shortfall/sample) first. The opening sentence is dense and runs long, listing four return values plus two limits in one breath, which slightly hurts readability, but no sentence is filler.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
With no output schema, the description earns its keep by enumerating the return shape and the 30-day expiry. The sheet cap and auto-fill rule cover the main failure modes. It could still say what happens when a variantId is invalid or when the 5-sheet limit is exceeded, but it is complete enough to call correctly.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, so all three parameters (lang enum, title length bound, items[].variantId pattern, items[].count range) are already documented in the schema. The description echoes count-omitted behavior and adds the 5-sheet cap that ties items and count together, but adds no syntax or format detail beyond the schema. Baseline 3 applies.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description gives a specific verb and resource in Japanese – it builds an A4 worksheet draft from math problem type IDs (variantId) plus counts – and names the prerequisite (variantId comes from a type-search result). It is clearly distinct from find_math_problem_types, but it never explicitly contrasts itself with the close sibling create_math_difficulty_worksheets.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
There is an implied workflow: get variantId from a type search, then call this. Operational rules are also stated (omit count to auto-fill a sheet; drafts over 5 sheets are impossible). However, it gives no explicit when-to-use/when-not guidance against create_math_difficulty_worksheets or create_kanji_worksheet, so usage is inferred rather than directed.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
字か語で、小学校の学年とテストの形式で問題にできる語を最大20件探し、書き取り・読み書きでは各語の中でその学年の紙の空欄にできる字（blankable）を添えて返します。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| grade | Yes | プリントの学年（1〜6）。 | |
| query | Yes | 探す字か語（例：海・海岸）。 | |
| format | No | test_mixed（読み書き）・test_write（書き取り）・test_read（読み）。省くと test_mixed。 |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations already establish the safe read-only/idempotent profile, so the bar is lower. The description usefully adds behavioral detail: a hard maximum of 20 results and the fact that for writing/mixed formats each word is returned with its grade-appropriate blankable character, which annotates the output shape meaningfully.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The single sentence is front-loaded with the core action and packs result count plus return behavior without filler. It is dense but every clause carries information, though the run-on structure is slightly harder to parse.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
With no output schema, the description carries the burden and does explain the return content (up to 20 words with blankable characters per format). It stops short of clarifying edge cases like zero matches, but overall it is sufficient for calling the tool correctly.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, so the schema already documents grade, query, and the format enum. The description restates the same concept (grade + test format + character/word) without adding syntax or constraints beyond the schema, so the baseline 3 applies.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description gives a specific verb (探す/find) and resource (words usable as problems for a given grade and test format), plus a concrete cap of 20 results. It is clear what the tool returns, but it never distinguishes itself from siblings like create_kanji_worksheet_from_words or find_math_problem_types.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
There is no explicit when-to-use or when-not-to-use guidance, and no alternatives are named. The only implicit signal is that it takes a grade and test format, leaving the agent to infer this is a pre-worksheet search step from such context alone.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
学年の算数の型（出題の変種）を最大20件、問うこと・数の範囲・答えの形・作れる問題の数・見本1問（問題文と答え）とともに返します。unitId か keywords のどちらかが要ります。型の説明は日本語なので、keywords は日本語の言葉で当たります。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| lang | No | 見本と問題の数の言語（ja・en・zh・ko・es）。省くと ja。 | |
| grade | Yes | 学年（1〜6）。 | |
| unitId | No | 単元ID（MU-G1-… の形。単元の一覧が返す ID）。 | |
| keywords | No | 型の名前・説明・単元の名前に当てる日本語の言葉（例: くり上がり・2けた・時こく）。 |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations already declare readOnly/idempotent/non-destructive, so the safety bar is covered; the description adds real behavioral context beyond them: a hard cap of 20 results, the exact fields returned per type, and the language rule that type descriptions are Japanese so keywords must be Japanese. It does not mention what happens when no match is found, which keeps it short of a 5.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Three dense sentences with the return shape front-loaded, then the input requirement, then the language caveat — no filler. It is slightly congested (many fields and two languages mentioned in one breath), but nothing is wasted.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
There is no output schema, so the description correctly carries the return contract (fields per type plus a sample problem/answer) and the language behavior. It is nearly complete; it stops short of describing the 20-item cap's behavior (truncation) or fallback when neither unitId nor keywords yields matches.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, so the baseline is 3, but the description adds a cross-parameter constraint the schema cannot express: exactly one of unitId or keywords is required even though both are optional in the schema. It also reinforces that keywords match against Japanese type/unit names.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
States a specific verb and resource (算数の型/出題の変種を最大20件返す) plus the exact payload of each item, so the agent knows this is a lookup of problem-type variants rather than a unit list (list_math_units) or a worksheet generator. It is clearly distinguishable from every sibling without opening a schema.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
It gives a concrete usage constraint — unitId か keywords のどちらかが要ります — and notes that keywords must be Japanese, which helps the agent build a valid call. However, it names no alternative tool and gives no when-not guidance (e.g. use list_math_units first to obtain unitId, or find_replacement_questions for existing questions).
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
指定した字の既存の問題を最大20件、問題文と答え付きで返します。プリント案の1問を差し替える候補になります。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| char | Yes | 候補を調べる字（1字）。 | |
| type | No | 熟語（書き）・読み・送りがなで絞る。 | |
| grade | No | 教育漢字のとき、プリントの学年。省けば字の配当学年。 | |
| learningScope | No | 学習範囲。省くと教育漢字。漢検の級を指定すると、その級の範囲の問題だけを返す。 |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations already declare readOnly/idempotent/non-destructive/closed-world, so the safety profile is covered. The description adds non-annotation context: a hard cap of 20 results and the fact that returned items include both question text and answer. It omits error or permission behavior, but the added return-shape and limit info is genuinely useful.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Two sentences with no filler; the return behavior and cap are front-loaded, followed by the usage context. Every clause earns its place.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
No output schema exists, so the description must convey returns, and it does (max 20 items, question text and answer). For a read-only, fully schema-documented tool this is nearly complete; only edge behavior (e.g., what happens when fewer than 20 exist) is unstated.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, so char, type, grade and learningScope are already documented in the schema. The description only references '指定した字', adding no meaning beyond the schema baseline.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
States a concrete verb and resource ('指定した字の既存の問題を...返します'), a quantity bound (最大20件), and the return content (問題文と答え付き). The second sentence positions it as the candidate-gathering step for 'プリント案の1問を差し替える', which implicitly contrasts it with replace_question, though no sibling is named explicitly.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
'プリント案の1問を差し替える候補になります' gives a clear use context (gathering candidates before a swap). It does not spell out when NOT to use it or name an alternative tool directly, but the intent is unambiguous.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
小学校1〜6年の読み・書き取り・読み書きについて、問題原稿のデータ構造、字の配当、文字数・問数の上限、検査条件と短い作例を返します。形式の省略時は全問書き取りで、送りがなも解答に含めます。読み・混合は利用者が希望した場合だけ指定します。問題の生成はしません。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| grade | Yes | プリントの学年（1〜6）。 | |
| format | No | 省略時は書き取り。利用者が読み・混合を希望したときだけtest_read・test_mixedを指定。元写真の「読む」表示や赤青の区別は出題形式の指定ではありません。 | test_write |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations already declare readOnly/idempotent/non-destructive, and the description adds real context beyond them: that examples are included, that okurigana counts toward answers, and that the tool performs no generation. It does not describe output shape or size, but with annotations covering safety this is a solid contribution.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Content is front-loaded with what is returned, followed by default/format rules, with zero filler sentences. The final clause 「問題の生成はしません」 is well placed as a disambiguator, though the middle sentences are dense and slightly run-on.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
With no output schema, the description does the work of listing the return contents (structure, allocation, limits, conditions, examples), which is enough for an agent to know what to expect. Only the granularity/format of those returned rules is unspecified, a minor gap for a read-only lookup tool.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema coverage is 100%, so both parameters are documented in the schema, which already states the default of test_write and that photo reading/color cues are not format directives. The description largely restates those same points, adding emphasis but little new semantics. Baseline 3 is appropriate.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description names a specific resource (problem manuscript rules for grades 1–6) and enumerates what is returned: data structure, character allocation, character/question limits, inspection conditions, and short examples. It also distinguishes itself from the generation siblings by explicitly stating 「問題の生成はしません」.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
It gives concrete selection rules for the optional format: default is write, and read/mixed are specified only when the user requests them. It further warns that a 'read' label or red/blue distinction in the source photo is not a format specification. However, it never explicitly names the sibling create_* tools or states the workflow position (e.g., call this before creating a worksheet).
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
同じ学習目標の既存在庫から、難度ごとに複数パターンと各パターンの複数問を確認します。実問の有効な評価で絞ってからパターン数と問題数を数え、実際の問題ID・評価版・確認用指紋を返します。未評価・要確認・古い評価は難度指定の根拠にしません。パターン不足と各パターンの問題数不足を区別し、条件を自動で緩めません。難度区分の一致だけでは「同じくらい」「少し」の関係は保証しません。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| lang | Yes | ||
| seed | Yes | 再確認時も同じ種を指定する。 | |
| bands | Yes | 1基礎・2標準・3応用。各区分を別の案として返す。 | |
| grade | Yes | 通常の課程を履修済みとする対象学年。最初の基準は5・6年。 | |
| items | Yes |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations already declare readOnlyHint, idempotentHint, openWorldHint=false, and destructiveHint=false, so the safety profile is covered. The description adds substantial behavioral detail beyond that: it returns actual problem IDs, evaluation version, and a verification fingerprint, excludes stale evaluations, distinguishes pattern shortage from per-pattern problem shortage, and refuses to auto-relax conditions.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The purpose is front-loaded in the first clause, and each following sentence adds a distinct rule (evaluation filtering, shortage distinction, no auto-loosening, band-match caveat). The prose is dense but every sentence earns its place.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a read-only inspection tool with no output schema, the description covers what is returned (problem IDs, evaluation version, fingerprint) and the behavioral rules well. It stops short of explaining how this feeds into create_math_difficulty_worksheets, which is the main remaining gap.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema coverage is only 60%, and nested items fields (variantId, patternCount, problemsPerPattern) have no schema descriptions. The description explains conceptually what bands and items represent (patterns per difficulty and problems per pattern) but adds nothing about seed reuse semantics, grade defaults, or the MV-id format, so it does not compensate for the coverage gap.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description states a specific action: inspect existing stock for the same learning objective and confirm how many patterns exist per difficulty band and how many problems exist per pattern. It clearly marks itself as the read-and-verify counterpart to create_math_difficulty_worksheets, though it never names that sibling explicitly.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
It implies when the tool applies by saying unevaluated, needs-review, or stale evaluations are not used as basis, and that conditions are not automatically loosened. However, it never states when to choose this versus create_math_difficulty_worksheets or find_math_problem_types, leaving the workflow position inferred.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
学年（1〜6）の算数の単元を教科書の順に、単元ID・名前（日本語）・作れる型の数とともに返します。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| grade | Yes | 学年（1〜6）。 |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations already cover the safety profile (readOnly, idempotent, non-destructive, closed-world), so the bar is lower. The description still adds real behavior: results are ordered by textbook sequence and each entry carries a unit ID, Japanese name, and the number of creatable problem types — meaningful return-shape information given no output schema exists.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
One sentence with no filler, front-loading the scope (grade) before the returned fields. Nothing redundant is included, though it is terse enough that a little more routing guidance could have been added at near-zero cost.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a simple single-parameter read tool with no output schema, the description adequately explains what comes back and in what order. Minor gaps remain: nothing about list size, whether the grade parameter must be supplied (it is required in schema), or how this list relates to the problem-type discovery tool.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100% with a single required parameter whose bounds (1–6) are already declared in the schema, and the description restates '学年（1〜6）' without adding new semantics. Baseline 3 is correct when the schema fully documents the parameter.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
States a specific verb and resource ('returns the math units for a grade'), plus the scope (grades 1–6, textbook order) and the payload (unit ID, Japanese name, count of problem types creatable). It is clearly distinct from siblings like find_math_problem_types or create_math_worksheet, though it never names a sibling to sharpen that distinction.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Usage is only implied: an agent can infer you call this to see what units exist before picking one for a worksheet. There is no explicit when-to-use, no prerequisite (e.g. 'call before create_math_worksheet'), and no pointer to find_math_problem_types as the drill-down alternative.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
保護者が diglabo で作った算数の学習のまとめ（ページの URL か ID）を読み、最近の学年・苦手な型（まちがえた問題の文と子の答えと正解つき）・克服した型・単元ごとの取り組み・最近の回の一覧を返します。苦手な型の variantId は算数の案の型の ID と同じです。子の名前は含みません。まとめは作ってから7日で読めなくなります。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| url | Yes | まとめのページの URL（https://diglabo.com/…/math-drills/s/…）か ID（22文字）。 |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations already declare readOnly/idempotent/non-destructive, so the safety profile is covered; the description adds genuinely useful behavior beyond that: the 7-day readability expiry, the fact that the child's name is excluded from the response, and that weak-type variantId shares the math problem-type ID space. No contradictions with the annotations.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
A small number of dense sentences, front-loaded with the core action and followed by the return contents, all of which earn their place given the absence of an output schema. Slightly packed, but no redundant restatement.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
With no output schema, the description carries the burden of describing returns and does so thoroughly, plus adds the 7-day expiry and the privacy note about the child's name. The main remaining gap is the lack of explicit guidance on when this tool applies relative to its siblings.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100% and there is only one parameter, so the schema already documents that url accepts either a full page URL or a 22-character ID. The description restates 'page URL or ID' without adding format or edge-case detail, which is the expected baseline when the schema does the work.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
States a specific verb (読む/reads) and resource (算数の学習のまとめ) and then enumerates exactly what comes back: recent grade, weak problem types with the mistaken problem text plus the child's answer and correct answer, mastered types, per-unit progress, and recent session list. This is far more than a restatement of the name and clearly separates it from siblings like find_math_problem_types or list_math_units.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Usage is implied by the read-only retrieval framing and the required URL/ID, but the description never states when to reach for this tool versus the sibling analysis tools, nor any preconditions (e.g., that a summary must already exist and be within 7 days). Adequate but leaves selection to inference.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
プリント案の1問を同じ字の別の問題に差し替えた新しいプリント案を作り、新しい問題一覧と確認用リンクを返します。元のリンクは元の内容のまま残ります。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| index | Yes | 差し替えるマスの位置（問題一覧の index。0始まりで、番号とは別）。手本・空白のマスは差し替えられない。 | |
| proposalId | Yes | 差し替えるプリント案の ID（proposalId）。 | |
| replacement | Yes | 差し替え先の問題の ref（差し替え候補の検索結果に含まれるもの）。対象マスと同じ字に限る。 |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations already declare a non-destructive, non-idempotent mutation (readOnlyHint=false, destructiveHint=false, idempotentHint=false). The description adds genuinely new behavior: it creates a NEW proposal rather than editing in place ('新しいプリント案を作り'), and the original link retains its original contents. That immutability guarantee is not derivable from the annotations.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Two sentences, no padding, and the primary effect (new draft created) is front-loaded before the secondary guarantee (original link unchanged). Every clause earns its place.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
No output schema exists, so the description carries the return-value burden and does so: it names the new question list and the confirmation link. Combined with the immutability note and full schema coverage, an agent has everything needed to call it correctly.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, and the schema itself documents index (0-based, template/blank cells not replaceable), proposalId format, and the replacement ref structure. The description adds no parameter detail beyond that, so the baseline of 3 is appropriate.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
States a specific verb and resource: replacing one question in a worksheet draft with another using the same character, and producing a new draft. It also clarifies the output (new question list + confirmation link) and that the original link is untouched, which is a strong differentiator against find_replacement_questions. It stops short of naming sibling tools explicitly.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The workflow is implied: the replacement candidate comes from the search results ('差し替え候補の検索結果に含まれるもの'), which points the agent toward find_replacement_questions. However, the description never states when to use this over alternatives or any prerequisites, leaving routing to inference.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
get_kanji_manuscript_rules1 field changedInput schema / properties / format / descriptionPrevious value: -"読み・書き取り・読み書きの形式。"New value: +"省略時は書き取り。利用者が読み・混合を希望したときだけtest_read・test_mixedを指定。元写真の「読む」表示や赤青の区別は出題形式の指定ではありません。"create_kanji_worksheet_from_manuscriptget_kanji_manuscript_rulescreate_math_difficulty_worksheetscreate_math_worksheet1 field changedInput schema / properties / items / items / properties / count / descriptionPrevious value: -"問題数（1〜200）。省くと1枚が埋まるまで。"New value: +"問題数（1〜200）。省くと1枚の範囲で完全な行になる数（2列は偶数、3列は3の倍数）。"inspect_math_difficulty_worksheetscreate_math_difficulty_worksheetscreate_math_worksheet1 field changedInput schema / properties / items / items / properties / count / descriptionPrevious value: -"問題数（1〜200）。省くと1枚の範囲で完全な行になる数（2列は偶数、3列は3の倍数）。"New value: +"問題数（1〜200）。省くと1枚が埋まるまで。"inspect_math_difficulty_worksheetscreate_math_difficulty_worksheetscreate_math_worksheet1 field changedInput schema / properties / items / items / properties / count / descriptionPrevious value: -"問題数（1〜200）。省くと1枚が埋まるまで。"New value: +"問題数（1〜200）。省くと1枚の範囲で完全な行になる数（2列は偶数、3列は3の倍数）。"inspect_math_difficulty_worksheetscreate_kanji_worksheet_from_words2 fields changedInput schema / properties / answers / additionalProperties / maxItemsPrevious value: -2New value: +4Input schema / properties / answers / descriptionPrevious value: -"書き取り（test_write）だけ。語ごとの空欄の字（1〜2字。例：{\"海岸\":[\"岸\"]}）。省いた語は、その学年で書ける字を空欄にする。"New value: +"書き取り（test_write）だけ。語ごとの空欄の字（1〜4字。例：{\"海岸\":[\"岸\"]}）。省いた語は、その学年で書ける字を空欄にする。"create_kanji_worksheet2 fields changedInput schema / properties / questionCount / descriptionPrevious value: -"テスト（test_mixed・test_write・test_read）の問題数。字数〜24。省けば字数（1字1問）、words があれば字数と語の数の大きいほう。足りなければ増やして作り直す。"New value: +"テスト（test_mixed・test_write・test_read）の問題数。字数〜24。省けば字数（1字1問）。足りなければ増やして作り直す。"Input schema / properties / wordsRemoved value: -{
- "description": "優先して出題する語（例：想像・経験）。指定した字の問題に同じ語があれば先に選ぶ。語の字が chars に無い語は照らし合わせない。",
- "items": {
- "maxLength": 12,
- "minLength": 1,
- "type": "string"
- },
- "maxItems": 40,
- "minItems": 1,
- "type": "array"
-}create_kanji_worksheet_from_wordsfind_kanji_wordscreate_kanji_worksheet2 fields changedInput schema / properties / chars / descriptionPrevious value: -"プリントに載せる字（重複なし）。テスト（書き・読み）は8〜24字、部首・画数テストは4〜6年相当（7〜5級）が6〜12字・ほかは12〜24字、練習は1〜6字。書き・読みのテストで25字以上・8字未満のときは、字の絞り方や分け方の案（proposals）を返す。部首・画数テスト（test_strokes）は6〜12・12〜24字の範囲外なら誤りを返すだけで、proposals は付かない。熟語の構成テスト（test_structure）と対義語・類義語テスト（test_pairs）は14字か22字、同音異字テスト（test_homophones）は8字か12字、四字熟語テスト（test_yoji）は16字か24字、意味つき（test_yoji_meaning）は8字か12字、誤字訂正テスト（test_correction）は16字か24字、同訓異字テスト（test_kun_homophones）は8字か12字、音と訓テスト（test_onkun）・おなじなかまの漢字テスト（test_radical_group）は14字か22字、熟語の一字テスト（test_jukugo）は16字か24字、二つの読みテスト（test_two_readings）は8字か12字、漢字識別テスト（test_shikibetsu）は10字か15字、熟語作りテスト（test_tsukuri）は 4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字、6年・5級が10字か15字、よみがなの一字テスト（test_kana_blank）・正しいよみがなテスト（test_kana_choice）は8字か16字、対となかまの字テスト（test_char_pair）は14字か22字、正しい漢字テスト（test_kanji_choice）は8字か16字で、それ以外は誤りを返すだけ。"New value: +"プリントに載せる字（重複なし）。テスト（書き・読み）は8〜24字、部首・画数テストは4〜6年相当（7〜5級）が6〜12字・ほかは12〜24字、練習は1〜6字。書き・読みのテストで25字以上・8字未満のときは、字の絞り方や分け方の案（proposals）を返す。部首・画数テスト（test_strokes）は6〜12・12〜24字の範囲外なら誤りを返すだけで、proposals は付かない。熟語の構成テスト（test_structure）と対義語・類義語テスト（test_pairs）は6〜22字、同音異字テスト（test_homophones）は3〜12字、四字熟語テスト（test_yoji）は6〜24字、意味つき（test_yoji_meaning）は6〜12字、誤字訂正テスト（test_correction）は6〜24字、同訓異字テスト（test_kun_homophones）は3〜12字、音と訓テスト（test_onkun）・おなじなかまの漢字テスト（test_radical_group）は6〜22字、熟語の一字テスト（test_jukugo）は6〜24字、二つの読みテスト（test_two_readings）は3〜12字、漢字識別テスト（test_shikibetsu）は5・10・15字、熟語作りテスト（test_tsukuri）は 4年・7級が6〜15字、5年・6級が2・4・6字、6年・5級が5・10・15字、よみがなの一字テスト（test_kana_blank）・正しいよみがなテスト（test_kana_choice）は6〜16字、対となかまの字テスト（test_char_pair）は6〜22字、正しい漢字テスト（test_kanji_choice）は6〜16字で、それ以外は誤りを返すだけ。"Input schema / properties / format / descriptionPrevious value: -"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は14字か22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は8字（16問）か12字（24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji に語の意味の短い文を付ける。字数は8字か12字）・test_correction（誤字訂正テスト。文の中で同じ読みの別の字にすり替えた1字を見つけ、誤字と正しい字を書く。4〜2級だけ。字数は16字か24字で、誤字は自動で選ぶ）・test_kun_homophones（同訓異字テスト。同じ訓読みで字の違う2問を1組にして漢字を書く。学年か級が必要。字数は8字か12字で、相手の字は自動で選ぶ）・test_onkun（音と訓テスト。4年・7級は漢字1字の読みが音読みか訓読みか、5・6年と6・5級は二字熟語の読みが音と音・音と訓・訓と訓・訓と音のどれかを記号で答える。4〜6年か7〜5級だけ。字数は14字か22字で、4年・7級は音読み・訓読みの読みがある字を、ほかはイ・ウ・エの語がある字を14字なら2字ずつ、22字なら3字ずつ以上入れる）・test_radical_group（おなじなかまの漢字テスト。部首を示し、同じ部首の字を語の□に書く。2〜4年か9・8・7級だけ。字数は14字か22字で、同じ部首の字を2字以上ずつ入れる）・test_jukugo（熟語の一字テスト。語の1字をカタカナにし、その字を漢字で書く。5・6年か6・5級だけで、5年・6級は三字の語、6年・5級は四字の語。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_two_readings（二つの読みテスト。同じ字の音読みの語と訓読みの語を2つの文で1組にし、線を引いた語の読みを書く。1〜4年か10〜7級・準2・2級だけで、字数は8字か12字。語は自動で選ぶ）・test_shikibetsu（漢字識別テスト。三つの熟語の□に共通する1字を10字の群から選んで書く。4・3級だけで、字数は10字か15字。語とはずれの字は自動で選ぶ）・test_tsukuri（熟語作りテスト。4年・7級は上の字の前と後ろに付く字を選び肢から選び、5年・6級は同じ読みの字を群から選んで熟語を作り、6年・5級は意味の文に合う熟語を群の字で作る。4〜6年か7〜5級だけで、字数は4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字、6年・5級が10字か15字。語・相手の字・はずれの字は自動で選ぶ）・test_kana_blank（よみがなの一字テスト。熟語の読みの1字を□にし、ひらがな1字を書く。1・2年か10・9級だけ）・test_kana_choice（正しいよみがなテスト。正しい読みと誤りの読みから正しいほうの番号を書く。1年か10級だけ）・test_char_pair（対となかまの字テスト。対やなかまの語を手がかりに□の漢字を書く。1・2年か10・9級だけで、字数は14字か22字。手がかりは自動で選び、答えが別の問題の手がかりに見える字の組み合わせは作らない）・test_kanji_choice（正しい漢字テスト。熟語の1字をひらがなにし、正しい漢字の語と形の似た字の語から正しいほうの番号を書く。2年か9級だけで、字数は8字か16字。語と誤りの字は自動で選ぶ）。省くと test_mixed。"New value: +"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は6〜22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は3〜12字（6〜24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は6〜24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji に語の意味の短い文を付ける。字数は6〜12字）・test_correction（誤字訂正テスト。文の中で同じ読みの別の字にすり替えた1字を見つけ、誤字と正しい字を書く。4〜2級だけ。字数は6〜24字で、誤字は自動で選ぶ）・test_kun_homophones（同訓異字テスト。同じ訓読みで字の違う2問を1組にして漢字を書く。学年か級が必要。字数は3〜12字で、相手の字は自動で選ぶ）・test_onkun（音と訓テスト。4年・7級は漢字1字の読みが音読みか訓読みか、5・6年と6・5級は二字熟語の読みが音と音・音と訓・訓と訓・訓と音のどれかを記号で答える。4〜6年か7〜5級だけ。字数は6〜22字で、4年・7級は音読み・訓読みの読みがある字を、ほかはイ・ウ・エの語がある字を14字なら2字ずつ、22字なら3字ずつ以上入れる）・test_radical_group（おなじなかまの漢字テスト。部首を示し、同じ部首の字を語の□に書く。2〜4年か9・8・7級だけ。字数は6〜22字で、同じ部首の字を2字以上ずつ入れる）・test_jukugo（熟語の一字テスト。語の1字をカタカナにし、その字を漢字で書く。5・6年か6・5級だけで、5年・6級は三字の語、6年・5級は四字の語。字数は6〜24字で、語は自動で選ぶ）・test_two_readings（二つの読みテスト。同じ字の音読みの語と訓読みの語を2つの文で1組にし、線を引いた語の読みを書く。1〜4年か10〜7級・準2・2級だけで、字数は3〜12字。語は自動で選ぶ）・test_shikibetsu（漢字識別テスト。三つの熟語の□に共通する1字を10字の群から選んで書く。4・3級だけで、字数は5・10・15字。語とはずれの字は自動で選ぶ）・test_tsukuri（熟語作りテスト。4年・7級は上の字の前と後ろに付く字を選び肢から選び、5年・6級は同じ読みの字を群から選んで熟語を作り、6年・5級は意味の文に合う熟語を群の字で作る。4〜6年か7〜5級だけで、字数は4年・7級が6〜15字、5年・6級が2・4・6字、6年・5級が5・10・15字。語・相手の字・はずれの字は自動で選ぶ）・test_kana_blank（よみがなの一字テスト。熟語の読みの1字を□にし、ひらがな1字を書く。1・2年か10・9級だけ）・test_kana_choice（正しいよみがなテスト。正しい読みと誤りの読みから正しいほうの番号を書く。1年か10級だけ）・test_char_pair（対となかまの字テスト。対やなかまの語を手がかりに□の漢字を書く。1・2年か10・9級だけで、字数は6〜22字。手がかりは自動で選び、答えが別の問題の手がかりに見える字の組み合わせは作らない）・test_kanji_choice（正しい漢字テスト。熟語の1字をひらがなにし、正しい漢字の語と形の似た字の語から正しいほうの番号を書く。2年か9級だけで、字数は6〜16字。語と誤りの字は自動で選ぶ）。省くと test_mixed。"create_kanji_worksheet1 field changedInput schema / properties / questionCountAdded value: +{
+ "description": "テスト（test_mixed・test_write・test_read）の問題数。字数〜24。省けば字数（1字1問）、words があれば字数と語の数の大きいほう。足りなければ増やして作り直す。",
+ "maximum": 24,
+ "minimum": 1,
+ "type": "integer"
+}read_math_learning_summarycreate_kanji_worksheet1 field changedInput schema / properties / words / descriptionPrevious value: -"優先して出題する語（例：想像・経験）。指定した字の問題に同じ語があれば先に選ぶ。"New value: +"優先して出題する語（例：想像・経験）。指定した字の問題に同じ語があれば先に選ぶ。語の字が chars に無い語は照らし合わせない。"create_math_worksheetfind_math_problem_typeslist_math_unitscreate_kanji_worksheet3 fields changedInput schema / properties / chars / descriptionPrevious value: -"プリントに載せる字（重複なし）。テスト（書き・読み）は8〜24字、部首・画数テストは4〜6年相当（7〜5級）が6〜12字・ほかは12〜24字、練習は1〜6字。書き・読みのテストで25字以上・8字未満のときは、字の絞り方や分け方の案（proposals）を返す。部首・画数テスト（test_strokes）は6〜12・12〜24字の範囲外なら誤りを返すだけで、proposals は付かない。熟語の構成テスト（test_structure）と対義語・類義語テスト（test_pairs）は14字か22字、同音異字テスト（test_homophones）は8字か12字、四字熟語テスト（test_yoji）は16字か24字、意味つき（test_yoji_meaning）は8字か12字、誤字訂正テスト（test_correction）は16字か24字、同訓異字テスト（test_kun_homophones）は8字か12字、音と訓テスト（test_onkun）・おなじなかまの漢字テスト（test_radical_group）は14字か22字、熟語の一字テスト（test_jukugo）は16字か24字、二つの読みテスト（test_two_readings）は8字か12字、漢字識別テスト（test_shikibetsu）は10字か15字、熟語作りテスト（test_tsukuri）は 4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字、6年・5級が10字か15字、よみがなの一字テスト（test_kana_blank）・正しいよみがなテスト（test_kana_choice）は8字か16字、対となかまの字テスト（test_char_pair）は14字か22字で、それ以外は誤りを返すだけ。"New value: +"プリントに載せる字（重複なし）。テスト（書き・読み）は8〜24字、部首・画数テストは4〜6年相当（7〜5級）が6〜12字・ほかは12〜24字、練習は1〜6字。書き・読みのテストで25字以上・8字未満のときは、字の絞り方や分け方の案（proposals）を返す。部首・画数テスト（test_strokes）は6〜12・12〜24字の範囲外なら誤りを返すだけで、proposals は付かない。熟語の構成テスト（test_structure）と対義語・類義語テスト（test_pairs）は14字か22字、同音異字テスト（test_homophones）は8字か12字、四字熟語テスト（test_yoji）は16字か24字、意味つき（test_yoji_meaning）は8字か12字、誤字訂正テスト（test_correction）は16字か24字、同訓異字テスト（test_kun_homophones）は8字か12字、音と訓テスト（test_onkun）・おなじなかまの漢字テスト（test_radical_group）は14字か22字、熟語の一字テスト（test_jukugo）は16字か24字、二つの読みテスト（test_two_readings）は8字か12字、漢字識別テスト（test_shikibetsu）は10字か15字、熟語作りテスト（test_tsukuri）は 4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字、6年・5級が10字か15字、よみがなの一字テスト（test_kana_blank）・正しいよみがなテスト（test_kana_choice）は8字か16字、対となかまの字テスト（test_char_pair）は14字か22字、正しい漢字テスト（test_kanji_choice）は8字か16字で、それ以外は誤りを返すだけ。"Input schema / properties / format / descriptionPrevious value: -"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は14字か22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は8字（16問）か12字（24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji に語の意味の短い文を付ける。字数は8字か12字）・test_correction（誤字訂正テスト。文の中で同じ読みの別の字にすり替えた1字を見つけ、誤字と正しい字を書く。4〜2級だけ。字数は16字か24字で、誤字は自動で選ぶ）・test_kun_homophones（同訓異字テスト。同じ訓読みで字の違う2問を1組にして漢字を書く。学年か級が必要。字数は8字か12字で、相手の字は自動で選ぶ）・test_onkun（音と訓テスト。4年・7級は漢字1字の読みが音読みか訓読みか、5・6年と6・5級は二字熟語の読みが音と音・音と訓・訓と訓・訓と音のどれかを記号で答える。4〜6年か7〜5級だけ。字数は14字か22字で、4年・7級は音読み・訓読みの読みがある字を、ほかはイ・ウ・エの語がある字を14字なら2字ずつ、22字なら3字ずつ以上入れる）・test_radical_group（おなじなかまの漢字テスト。部首を示し、同じ部首の字を語の□に書く。2〜4年か9・8・7級だけ。字数は14字か22字で、同じ部首の字を2字以上ずつ入れる）・test_jukugo（熟語の一字テスト。語の1字をカタカナにし、その字を漢字で書く。5・6年か6・5級だけで、5年・6級は三字の語、6年・5級は四字の語。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_two_readings（二つの読みテスト。同じ字の音読みの語と訓読みの語を2つの文で1組にし、線を引いた語の読みを書く。1〜4年か10〜7級・準2・2級だけで、字数は8字か12字。語は自動で選ぶ）・test_shikibetsu（漢字識別テスト。三つの熟語の□に共通する1字を10字の群から選んで書く。4・3級だけで、字数は10字か15字。語とはずれの字は自動で選ぶ）・test_tsukuri（熟語作りテスト。4年・7級は上の字の前と後ろに付く字を選び肢から選び、5年・6級は同じ読みの字を群から選んで熟語を作り、6年・5級は意味の文に合う熟語を群の字で作る。4〜6年か7〜5級だけで、字数は4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字、6年・5級が10字か15字。語・相手の字・はずれの字は自動で選ぶ）・test_kana_blank（よみがなの一字テスト。熟語の読みの1字を□にし、ひらがな1字を書く。1・2年か10・9級だけ）・test_kana_choice（正しいよみがなテスト。正しい読みと誤りの読みから正しいほうの番号を書く。1年か10級だけ）・test_char_pair（対となかまの字テスト。対やなかまの語を手がかりに□の漢字を書く。1・2年か10・9級だけで、字数は14字か22字。手がかりは自動で選び、答えが別の問題の手がかりに見える字の組み合わせは作らない）。省くと test_mixed。"New value: +"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は14字か22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は8字（16問）か12字（24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji に語の意味の短い文を付ける。字数は8字か12字）・test_correction（誤字訂正テスト。文の中で同じ読みの別の字にすり替えた1字を見つけ、誤字と正しい字を書く。4〜2級だけ。字数は16字か24字で、誤字は自動で選ぶ）・test_kun_homophones（同訓異字テスト。同じ訓読みで字の違う2問を1組にして漢字を書く。学年か級が必要。字数は8字か12字で、相手の字は自動で選ぶ）・test_onkun（音と訓テスト。4年・7級は漢字1字の読みが音読みか訓読みか、5・6年と6・5級は二字熟語の読みが音と音・音と訓・訓と訓・訓と音のどれかを記号で答える。4〜6年か7〜5級だけ。字数は14字か22字で、4年・7級は音読み・訓読みの読みがある字を、ほかはイ・ウ・エの語がある字を14字なら2字ずつ、22字なら3字ずつ以上入れる）・test_radical_group（おなじなかまの漢字テスト。部首を示し、同じ部首の字を語の□に書く。2〜4年か9・8・7級だけ。字数は14字か22字で、同じ部首の字を2字以上ずつ入れる）・test_jukugo（熟語の一字テスト。語の1字をカタカナにし、その字を漢字で書く。5・6年か6・5級だけで、5年・6級は三字の語、6年・5級は四字の語。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_two_readings（二つの読みテスト。同じ字の音読みの語と訓読みの語を2つの文で1組にし、線を引いた語の読みを書く。1〜4年か10〜7級・準2・2級だけで、字数は8字か12字。語は自動で選ぶ）・test_shikibetsu（漢字識別テスト。三つの熟語の□に共通する1字を10字の群から選んで書く。4・3級だけで、字数は10字か15字。語とはずれの字は自動で選ぶ）・test_tsukuri（熟語作りテスト。4年・7級は上の字の前と後ろに付く字を選び肢から選び、5年・6級は同じ読みの字を群から選んで熟語を作り、6年・5級は意味の文に合う熟語を群の字で作る。4〜6年か7〜5級だけで、字数は4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字、6年・5級が10字か15字。語・相手の字・はずれの字は自動で選ぶ）・test_kana_blank（よみがなの一字テスト。熟語の読みの1字を□にし、ひらがな1字を書く。1・2年か10・9級だけ）・test_kana_choice（正しいよみがなテスト。正しい読みと誤りの読みから正しいほうの番号を書く。1年か10級だけ）・test_char_pair（対となかまの字テスト。対やなかまの語を手がかりに□の漢字を書く。1・2年か10・9級だけで、字数は14字か22字。手がかりは自動で選び、答えが別の問題の手がかりに見える字の組み合わせは作らない）・test_kanji_choice（正しい漢字テスト。熟語の1字をひらがなにし、正しい漢字の語と形の似た字の語から正しいほうの番号を書く。2年か9級だけで、字数は8字か16字。語と誤りの字は自動で選ぶ）。省くと test_mixed。"Input schema / properties / format / enumPrevious value: -[
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+ "test_kanji_choice"
+]create_kanji_worksheet2 fields changedInput schema / properties / chars / descriptionPrevious value: -"プリントに載せる字（重複なし）。テスト（書き・読み）は8〜24字、部首・画数テストは4〜6年相当（7〜5級）が6〜12字・ほかは12〜24字、練習は1〜6字。書き・読みのテストで25字以上・8字未満のときは、字の絞り方や分け方の案（proposals）を返す。部首・画数テスト（test_strokes）は6〜12・12〜24字の範囲外なら誤りを返すだけで、proposals は付かない。熟語の構成テスト（test_structure）と対義語・類義語テスト（test_pairs）は14字か22字、同音異字テスト（test_homophones）は8字か12字、四字熟語テスト（test_yoji）は16字か24字、意味つき（test_yoji_meaning）は8字か12字、誤字訂正テスト（test_correction）は16字か24字、同訓異字テスト（test_kun_homophones）は8字か12字、音と訓テスト（test_onkun）・おなじなかまの漢字テスト（test_radical_group）は14字か22字、熟語の一字テスト（test_jukugo）は16字か24字、二つの読みテスト（test_two_readings）は8字か12字、漢字識別テスト（test_shikibetsu）は10字か15字、熟語作りテスト（test_tsukuri）は 4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字、よみがなの一字テスト（test_kana_blank）・正しいよみがなテスト（test_kana_choice）は8字か16字、対となかまの字テスト（test_char_pair）は14字か22字で、それ以外は誤りを返すだけ。"New value: +"プリントに載せる字（重複なし）。テスト（書き・読み）は8〜24字、部首・画数テストは4〜6年相当（7〜5級）が6〜12字・ほかは12〜24字、練習は1〜6字。書き・読みのテストで25字以上・8字未満のときは、字の絞り方や分け方の案（proposals）を返す。部首・画数テスト（test_strokes）は6〜12・12〜24字の範囲外なら誤りを返すだけで、proposals は付かない。熟語の構成テスト（test_structure）と対義語・類義語テスト（test_pairs）は14字か22字、同音異字テスト（test_homophones）は8字か12字、四字熟語テスト（test_yoji）は16字か24字、意味つき（test_yoji_meaning）は8字か12字、誤字訂正テスト（test_correction）は16字か24字、同訓異字テスト（test_kun_homophones）は8字か12字、音と訓テスト（test_onkun）・おなじなかまの漢字テスト（test_radical_group）は14字か22字、熟語の一字テスト（test_jukugo）は16字か24字、二つの読みテスト（test_two_readings）は8字か12字、漢字識別テスト（test_shikibetsu）は10字か15字、熟語作りテスト（test_tsukuri）は 4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字、6年・5級が10字か15字、よみがなの一字テスト（test_kana_blank）・正しいよみがなテスト（test_kana_choice）は8字か16字、対となかまの字テスト（test_char_pair）は14字か22字で、それ以外は誤りを返すだけ。"Input schema / properties / format / descriptionPrevious value: -"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は14字か22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は8字（16問）か12字（24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji に語の意味の短い文を付ける。字数は8字か12字）・test_correction（誤字訂正テスト。文の中で同じ読みの別の字にすり替えた1字を見つけ、誤字と正しい字を書く。4〜2級だけ。字数は16字か24字で、誤字は自動で選ぶ）・test_kun_homophones（同訓異字テスト。同じ訓読みで字の違う2問を1組にして漢字を書く。学年か級が必要。字数は8字か12字で、相手の字は自動で選ぶ）・test_onkun（音と訓テスト。4年・7級は漢字1字の読みが音読みか訓読みか、5・6年と6・5級は二字熟語の読みが音と音・音と訓・訓と訓・訓と音のどれかを記号で答える。4〜6年か7〜5級だけ。字数は14字か22字で、4年・7級は音読み・訓読みの読みがある字を、ほかはイ・ウ・エの語がある字を14字なら2字ずつ、22字なら3字ずつ以上入れる）・test_radical_group（おなじなかまの漢字テスト。部首を示し、同じ部首の字を語の□に書く。2〜4年か9・8・7級だけ。字数は14字か22字で、同じ部首の字を2字以上ずつ入れる）・test_jukugo（熟語の一字テスト。語の1字をカタカナにし、その字を漢字で書く。5・6年か6・5級だけで、5年・6級は三字の語、6年・5級は四字の語。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_two_readings（二つの読みテスト。同じ字の音読みの語と訓読みの語を2つの文で1組にし、線を引いた語の読みを書く。1〜4年か10〜7級・準2・2級だけで、字数は8字か12字。語は自動で選ぶ）・test_shikibetsu（漢字識別テスト。三つの熟語の□に共通する1字を10字の群から選んで書く。4・3級だけで、字数は10字か15字。語とはずれの字は自動で選ぶ）・test_tsukuri（熟語作りテスト。4年・7級は上の字の前と後ろに付く字を選び肢から選び、5年・6級は同じ読みの字を群から選んで熟語を作る。4・5年か7・6級だけで、字数は4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字。語・相手の字・はずれの字は自動で選ぶ）・test_kana_blank（よみがなの一字テスト。熟語の読みの1字を□にし、ひらがな1字を書く。1・2年か10・9級だけ）・test_kana_choice（正しいよみがなテスト。正しい読みと誤りの読みから正しいほうの番号を書く。1年か10級だけ）・test_char_pair（対となかまの字テスト。対やなかまの語を手がかりに□の漢字を書く。1・2年か10・9級だけで、字数は14字か22字。手がかりは自動で選び、答えが別の問題の手がかりに見える字の組み合わせは作らない）。省くと test_mixed。"New value: +"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は14字か22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は8字（16問）か12字（24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji 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test_mixed。"create_kanji_worksheet3 fields changedInput schema / properties / chars / descriptionPrevious value: -"プリントに載せる字（重複なし）。テスト（書き・読み）は8〜24字、部首・画数テストは4〜6年相当（7〜5級）が6〜12字・ほかは12〜24字、練習は1〜6字。書き・読みのテストで25字以上・8字未満のときは、字の絞り方や分け方の案（proposals）を返す。部首・画数テスト（test_strokes）は6〜12・12〜24字の範囲外なら誤りを返すだけで、proposals は付かない。熟語の構成テスト（test_structure）と対義語・類義語テスト（test_pairs）は14字か22字、同音異字テスト（test_homophones）は8字か12字、四字熟語テスト（test_yoji）は16字か24字、意味つき（test_yoji_meaning）は8字か12字、誤字訂正テスト（test_correction）は16字か24字、同訓異字テスト（test_kun_homophones）は8字か12字、音と訓テスト（test_onkun）・おなじなかまの漢字テスト（test_radical_group）は14字か22字、熟語の一字テスト（test_jukugo）は16字か24字、二つの読みテスト（test_two_readings）は8字か12字、漢字識別テスト（test_shikibetsu）は10字か15字、熟語作りテスト（test_tsukuri）は 4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字、よみがなの一字テスト（test_kana_blank）・正しいよみがなテスト（test_kana_choice）は8字か16字で、それ以外は誤りを返すだけ。"New value: +"プリントに載せる字（重複なし）。テスト（書き・読み）は8〜24字、部首・画数テストは4〜6年相当（7〜5級）が6〜12字・ほかは12〜24字、練習は1〜6字。書き・読みのテストで25字以上・8字未満のときは、字の絞り方や分け方の案（proposals）を返す。部首・画数テスト（test_strokes）は6〜12・12〜24字の範囲外なら誤りを返すだけで、proposals は付かない。熟語の構成テスト（test_structure）と対義語・類義語テスト（test_pairs）は14字か22字、同音異字テスト（test_homophones）は8字か12字、四字熟語テスト（test_yoji）は16字か24字、意味つき（test_yoji_meaning）は8字か12字、誤字訂正テスト（test_correction）は16字か24字、同訓異字テスト（test_kun_homophones）は8字か12字、音と訓テスト（test_onkun）・おなじなかまの漢字テスト（test_radical_group）は14字か22字、熟語の一字テスト（test_jukugo）は16字か24字、二つの読みテスト（test_two_readings）は8字か12字、漢字識別テスト（test_shikibetsu）は10字か15字、熟語作りテスト（test_tsukuri）は 4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字、よみがなの一字テスト（test_kana_blank）・正しいよみがなテスト（test_kana_choice）は8字か16字、対となかまの字テスト（test_char_pair）は14字か22字で、それ以外は誤りを返すだけ。"Input schema / properties / format / descriptionPrevious value: -"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は14字か22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は8字（16問）か12字（24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji に語の意味の短い文を付ける。字数は8字か12字）・test_correction（誤字訂正テスト。文の中で同じ読みの別の字にすり替えた1字を見つけ、誤字と正しい字を書く。4〜2級だけ。字数は16字か24字で、誤字は自動で選ぶ）・test_kun_homophones（同訓異字テスト。同じ訓読みで字の違う2問を1組にして漢字を書く。学年か級が必要。字数は8字か12字で、相手の字は自動で選ぶ）・test_onkun（音と訓テスト。4年・7級は漢字1字の読みが音読みか訓読みか、5・6年と6・5級は二字熟語の読みが音と音・音と訓・訓と訓・訓と音のどれかを記号で答える。4〜6年か7〜5級だけ。字数は14字か22字で、4年・7級は音読み・訓読みの読みがある字を、ほかはイ・ウ・エの語がある字を14字なら2字ずつ、22字なら3字ずつ以上入れる）・test_radical_group（おなじなかまの漢字テスト。部首を示し、同じ部首の字を語の□に書く。2〜4年か9・8・7級だけ。字数は14字か22字で、同じ部首の字を2字以上ずつ入れる）・test_jukugo（熟語の一字テスト。語の1字をカタカナにし、その字を漢字で書く。5・6年か6・5級だけで、5年・6級は三字の語、6年・5級は四字の語。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_two_readings（二つの読みテスト。同じ字の音読みの語と訓読みの語を2つの文で1組にし、線を引いた語の読みを書く。1〜4年か10〜7級・準2・2級だけで、字数は8字か12字。語は自動で選ぶ）・test_shikibetsu（漢字識別テスト。三つの熟語の□に共通する1字を10字の群から選んで書く。4・3級だけで、字数は10字か15字。語とはずれの字は自動で選ぶ）・test_tsukuri（熟語作りテスト。4年・7級は上の字の前と後ろに付く字を選び肢から選び、5年・6級は同じ読みの字を群から選んで熟語を作る。4・5年か7・6級だけで、字数は4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字。語・相手の字・はずれの字は自動で選ぶ）・test_kana_blank（よみがなの一字テスト。熟語の読みの1字を□にし、ひらがな1字を書く。1・2年か10・9級だけ）・test_kana_choice（正しいよみがなテスト。正しい読みと誤りの読みから正しいほうの番号を書く。1年か10級だけ）。省くと test_mixed。"New value: +"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は14字か22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は8字（16問）か12字（24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji 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test_mixed。"Input schema / properties / format / enumPrevious value: -[
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+]create_kanji_worksheet1 field changedInput schema / properties / format / descriptionPrevious value: -"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は14字か22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は8字（16問）か12字（24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji に語の意味の短い文を付ける。字数は8字か12字）・test_correction（誤字訂正テスト。文の中で同じ読みの別の字にすり替えた1字を見つけ、誤字と正しい字を書く。4〜2級だけ。字数は16字か24字で、誤字は自動で選ぶ）・test_kun_homophones（同訓異字テスト。同じ訓読みで字の違う2問を1組にして漢字を書く。学年か級が必要。字数は8字か12字で、相手の字は自動で選ぶ）・test_onkun（音と訓テスト。二字熟語の読みが音と音・音と訓・訓と訓・訓と音のどれかを記号で答える。5・6年か6・5級だけ。字数は14字か22字で、イ・ウ・エの語がある字を14字なら2字ずつ、22字なら3字ずつ以上入れる）・test_radical_group（おなじなかまの漢字テスト。部首を示し、同じ部首の字を語の□に書く。2〜4年か9・8・7級だけ。字数は14字か22字で、同じ部首の字を2字以上ずつ入れる）・test_jukugo（熟語の一字テスト。語の1字をカタカナにし、その字を漢字で書く。5・6年か6・5級だけで、5年・6級は三字の語、6年・5級は四字の語。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_two_readings（二つの読みテスト。同じ字の音読みの語と訓読みの語を2つの文で1組にし、線を引いた語の読みを書く。1〜4年か10〜7級・準2・2級だけで、字数は8字か12字。語は自動で選ぶ）・test_shikibetsu（漢字識別テスト。三つの熟語の□に共通する1字を10字の群から選んで書く。4・3級だけで、字数は10字か15字。語とはずれの字は自動で選ぶ）・test_tsukuri（熟語作りテスト。4年・7級は上の字の前と後ろに付く字を選び肢から選び、5年・6級は同じ読みの字を群から選んで熟語を作る。4・5年か7・6級だけで、字数は4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字。語・相手の字・はずれの字は自動で選ぶ）・test_kana_blank（よみがなの一字テスト。熟語の読みの1字を□にし、ひらがな1字を書く。1・2年か10・9級だけ）・test_kana_choice（正しいよみがなテスト。正しい読みと誤りの読みから正しいほうの番号を書く。1年か10級だけ）。省くと test_mixed。"New value: +"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は14字か22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は8字（16問）か12字（24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji に語の意味の短い文を付ける。字数は8字か12字）・test_correction（誤字訂正テスト。文の中で同じ読みの別の字にすり替えた1字を見つけ、誤字と正しい字を書く。4〜2級だけ。字数は16字か24字で、誤字は自動で選ぶ）・test_kun_homophones（同訓異字テスト。同じ訓読みで字の違う2問を1組にして漢字を書く。学年か級が必要。字数は8字か12字で、相手の字は自動で選ぶ）・test_onkun（音と訓テスト。4年・7級は漢字1字の読みが音読みか訓読みか、5・6年と6・5級は二字熟語の読みが音と音・音と訓・訓と訓・訓と音のどれかを記号で答える。4〜6年か7〜5級だけ。字数は14字か22字で、4年・7級は音読み・訓読みの読みがある字を、ほかはイ・ウ・エの語がある字を14字なら2字ずつ、22字なら3字ずつ以上入れる）・test_radical_group（おなじなかまの漢字テスト。部首を示し、同じ部首の字を語の□に書く。2〜4年か9・8・7級だけ。字数は14字か22字で、同じ部首の字を2字以上ずつ入れる）・test_jukugo（熟語の一字テスト。語の1字をカタカナにし、その字を漢字で書く。5・6年か6・5級だけで、5年・6級は三字の語、6年・5級は四字の語。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_two_readings（二つの読みテスト。同じ字の音読みの語と訓読みの語を2つの文で1組にし、線を引いた語の読みを書く。1〜4年か10〜7級・準2・2級だけで、字数は8字か12字。語は自動で選ぶ）・test_shikibetsu（漢字識別テスト。三つの熟語の□に共通する1字を10字の群から選んで書く。4・3級だけで、字数は10字か15字。語とはずれの字は自動で選ぶ）・test_tsukuri（熟語作りテスト。4年・7級は上の字の前と後ろに付く字を選び肢から選び、5年・6級は同じ読みの字を群から選んで熟語を作る。4・5年か7・6級だけで、字数は4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字。語・相手の字・はずれの字は自動で選ぶ）・test_kana_blank（よみがなの一字テスト。熟語の読みの1字を□にし、ひらがな1字を書く。1・2年か10・9級だけ）・test_kana_choice（正しいよみがなテスト。正しい読みと誤りの読みから正しいほうの番号を書く。1年か10級だけ）。省くと test_mixed。"create_kanji_worksheet1 field changedInput schema / properties / format / descriptionPrevious value: -"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は14字か22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は8字（16問）か12字（24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji に語の意味の短い文を付ける。字数は8字か12字）・test_correction（誤字訂正テスト。文の中で同じ読みの別の字にすり替えた1字を見つけ、誤字と正しい字を書く。4〜2級だけ。字数は16字か24字で、誤字は自動で選ぶ）・test_kun_homophones（同訓異字テスト。同じ訓読みで字の違う2問を1組にして漢字を書く。学年か級が必要。字数は8字か12字で、相手の字は自動で選ぶ）・test_onkun（音と訓テスト。二字熟語の読みが音と音・音と訓・訓と訓・訓と音のどれかを記号で答える。5・6年か6・5級だけ。字数は14字か22字で、イ・ウ・エの語がある字を14字なら2字ずつ、22字なら3字ずつ以上入れる）・test_radical_group（おなじなかまの漢字テスト。部首を示し、同じ部首の字を語の□に書く。2〜4年か9・8・7級だけ。字数は14字か22字で、同じ部首の字を2字以上ずつ入れる）・test_jukugo（熟語の一字テスト。語の1字をカタカナにし、その字を漢字で書く。5・6年か6・5級だけで、5年・6級は三字の語、6年・5級は四字の語。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_two_readings（二つの読みテスト。同じ字の音読みの語と訓読みの語を2つの文で1組にし、線を引いた語の読みを書く。1〜4年か10〜7級だけで、字数は8字か12字。語は自動で選ぶ）・test_shikibetsu（漢字識別テスト。三つの熟語の□に共通する1字を10字の群から選んで書く。4・3級だけで、字数は10字か15字。語とはずれの字は自動で選ぶ）・test_tsukuri（熟語作りテスト。4年・7級は上の字の前と後ろに付く字を選び肢から選び、5年・6級は同じ読みの字を群から選んで熟語を作る。4・5年か7・6級だけで、字数は4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字。語・相手の字・はずれの字は自動で選ぶ）・test_kana_blank（よみがなの一字テスト。熟語の読みの1字を□にし、ひらがな1字を書く。1・2年か10・9級だけ）・test_kana_choice（正しいよみがなテスト。正しい読みと誤りの読みから正しいほうの番号を書く。1年か10級だけ）。省くと test_mixed。"New value: +"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は14字か22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は8字（16問）か12字（24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji に語の意味の短い文を付ける。字数は8字か12字）・test_correction（誤字訂正テスト。文の中で同じ読みの別の字にすり替えた1字を見つけ、誤字と正しい字を書く。4〜2級だけ。字数は16字か24字で、誤字は自動で選ぶ）・test_kun_homophones（同訓異字テスト。同じ訓読みで字の違う2問を1組にして漢字を書く。学年か級が必要。字数は8字か12字で、相手の字は自動で選ぶ）・test_onkun（音と訓テスト。二字熟語の読みが音と音・音と訓・訓と訓・訓と音のどれかを記号で答える。5・6年か6・5級だけ。字数は14字か22字で、イ・ウ・エの語がある字を14字なら2字ずつ、22字なら3字ずつ以上入れる）・test_radical_group（おなじなかまの漢字テスト。部首を示し、同じ部首の字を語の□に書く。2〜4年か9・8・7級だけ。字数は14字か22字で、同じ部首の字を2字以上ずつ入れる）・test_jukugo（熟語の一字テスト。語の1字をカタカナにし、その字を漢字で書く。5・6年か6・5級だけで、5年・6級は三字の語、6年・5級は四字の語。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_two_readings（二つの読みテスト。同じ字の音読みの語と訓読みの語を2つの文で1組にし、線を引いた語の読みを書く。1〜4年か10〜7級・準2・2級だけで、字数は8字か12字。語は自動で選ぶ）・test_shikibetsu（漢字識別テスト。三つの熟語の□に共通する1字を10字の群から選んで書く。4・3級だけで、字数は10字か15字。語とはずれの字は自動で選ぶ）・test_tsukuri（熟語作りテスト。4年・7級は上の字の前と後ろに付く字を選び肢から選び、5年・6級は同じ読みの字を群から選んで熟語を作る。4・5年か7・6級だけで、字数は4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字。語・相手の字・はずれの字は自動で選ぶ）・test_kana_blank（よみがなの一字テスト。熟語の読みの1字を□にし、ひらがな1字を書く。1・2年か10・9級だけ）・test_kana_choice（正しいよみがなテスト。正しい読みと誤りの読みから正しいほうの番号を書く。1年か10級だけ）。省くと test_mixed。"create_kanji_worksheet3 fields changedInput schema / properties / chars / descriptionPrevious value: -"プリントに載せる字（重複なし）。テスト（書き・読み）は8〜24字、部首・画数テストは4〜6年相当（7〜5級）が6〜12字・ほかは12〜24字、練習は1〜6字。書き・読みのテストで25字以上・8字未満のときは、字の絞り方や分け方の案（proposals）を返す。部首・画数テスト（test_strokes）は6〜12・12〜24字の範囲外なら誤りを返すだけで、proposals は付かない。熟語の構成テスト（test_structure）と対義語・類義語テスト（test_pairs）は14字か22字、同音異字テスト（test_homophones）は8字か12字、四字熟語テスト（test_yoji）は16字か24字、意味つき（test_yoji_meaning）は8字か12字、誤字訂正テスト（test_correction）は16字か24字、同訓異字テスト（test_kun_homophones）は8字か12字、音と訓テスト（test_onkun）・おなじなかまの漢字テスト（test_radical_group）は14字か22字、熟語の一字テスト（test_jukugo）は16字か24字、二つの読みテスト（test_two_readings）は8字か12字、漢字識別テスト（test_shikibetsu）は10字か15字、熟語作りテスト（test_tsukuri）は 4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字で、それ以外は誤りを返すだけ。"New value: +"プリントに載せる字（重複なし）。テスト（書き・読み）は8〜24字、部首・画数テストは4〜6年相当（7〜5級）が6〜12字・ほかは12〜24字、練習は1〜6字。書き・読みのテストで25字以上・8字未満のときは、字の絞り方や分け方の案（proposals）を返す。部首・画数テスト（test_strokes）は6〜12・12〜24字の範囲外なら誤りを返すだけで、proposals は付かない。熟語の構成テスト（test_structure）と対義語・類義語テスト（test_pairs）は14字か22字、同音異字テスト（test_homophones）は8字か12字、四字熟語テスト（test_yoji）は16字か24字、意味つき（test_yoji_meaning）は8字か12字、誤字訂正テスト（test_correction）は16字か24字、同訓異字テスト（test_kun_homophones）は8字か12字、音と訓テスト（test_onkun）・おなじなかまの漢字テスト（test_radical_group）は14字か22字、熟語の一字テスト（test_jukugo）は16字か24字、二つの読みテスト（test_two_readings）は8字か12字、漢字識別テスト（test_shikibetsu）は10字か15字、熟語作りテスト（test_tsukuri）は 4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字、よみがなの一字テスト（test_kana_blank）・正しいよみがなテスト（test_kana_choice）は8字か16字で、それ以外は誤りを返すだけ。"Input schema / properties / format / descriptionPrevious value: -"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は14字か22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は8字（16問）か12字（24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji に語の意味の短い文を付ける。字数は8字か12字）・test_correction（誤字訂正テスト。文の中で同じ読みの別の字にすり替えた1字を見つけ、誤字と正しい字を書く。4〜2級だけ。字数は16字か24字で、誤字は自動で選ぶ）・test_kun_homophones（同訓異字テスト。同じ訓読みで字の違う2問を1組にして漢字を書く。学年か級が必要。字数は8字か12字で、相手の字は自動で選ぶ）・test_onkun（音と訓テスト。二字熟語の読みが音と音・音と訓・訓と訓・訓と音のどれかを記号で答える。5・6年か6・5級だけ。字数は14字か22字で、イ・ウ・エの語がある字を14字なら2字ずつ、22字なら3字ずつ以上入れる）・test_radical_group（おなじなかまの漢字テスト。部首を示し、同じ部首の字を語の□に書く。2〜4年か9・8・7級だけ。字数は14字か22字で、同じ部首の字を2字以上ずつ入れる）・test_jukugo（熟語の一字テスト。語の1字をカタカナにし、その字を漢字で書く。5・6年か6・5級だけで、5年・6級は三字の語、6年・5級は四字の語。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_two_readings（二つの読みテスト。同じ字の音読みの語と訓読みの語を2つの文で1組にし、線を引いた語の読みを書く。1〜4年か10〜7級だけで、字数は8字か12字。語は自動で選ぶ）・test_shikibetsu（漢字識別テスト。三つの熟語の□に共通する1字を10字の群から選んで書く。4・3級だけで、字数は10字か15字。語とはずれの字は自動で選ぶ）・test_tsukuri（熟語作りテスト。4年・7級は上の字の前と後ろに付く字を選び肢から選び、5年・6級は同じ読みの字を群から選んで熟語を作る。4・5年か7・6級だけで、字数は4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字。語・相手の字・はずれの字は自動で選ぶ）。省くと test_mixed。"New value: +"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は14字か22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は8字（16問）か12字（24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji に語の意味の短い文を付ける。字数は8字か12字）・test_correction（誤字訂正テスト。文の中で同じ読みの別の字にすり替えた1字を見つけ、誤字と正しい字を書く。4〜2級だけ。字数は16字か24字で、誤字は自動で選ぶ）・test_kun_homophones（同訓異字テスト。同じ訓読みで字の違う2問を1組にして漢字を書く。学年か級が必要。字数は8字か12字で、相手の字は自動で選ぶ）・test_onkun（音と訓テスト。二字熟語の読みが音と音・音と訓・訓と訓・訓と音のどれかを記号で答える。5・6年か6・5級だけ。字数は14字か22字で、イ・ウ・エの語がある字を14字なら2字ずつ、22字なら3字ずつ以上入れる）・test_radical_group（おなじなかまの漢字テスト。部首を示し、同じ部首の字を語の□に書く。2〜4年か9・8・7級だけ。字数は14字か22字で、同じ部首の字を2字以上ずつ入れる）・test_jukugo（熟語の一字テスト。語の1字をカタカナにし、その字を漢字で書く。5・6年か6・5級だけで、5年・6級は三字の語、6年・5級は四字の語。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_two_readings（二つの読みテスト。同じ字の音読みの語と訓読みの語を2つの文で1組にし、線を引いた語の読みを書く。1〜4年か10〜7級だけで、字数は8字か12字。語は自動で選ぶ）・test_shikibetsu（漢字識別テスト。三つの熟語の□に共通する1字を10字の群から選んで書く。4・3級だけで、字数は10字か15字。語とはずれの字は自動で選ぶ）・test_tsukuri（熟語作りテスト。4年・7級は上の字の前と後ろに付く字を選び肢から選び、5年・6級は同じ読みの字を群から選んで熟語を作る。4・5年か7・6級だけで、字数は4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字。語・相手の字・はずれの字は自動で選ぶ）・test_kana_blank（よみがなの一字テスト。熟語の読みの1字を□にし、ひらがな1字を書く。1・2年か10・9級だけ）・test_kana_choice（正しいよみがなテスト。正しい読みと誤りの読みから正しいほうの番号を書く。1年か10級だけ）。省くと test_mixed。"Input schema / properties / 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- "practice",
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+ "test_kana_blank",
+ "test_kana_choice"
+]create_kanji_worksheet3 fields changedInput schema / properties / chars / descriptionPrevious value: -"プリントに載せる字（重複なし）。テスト（書き・読み）は8〜24字、部首・画数テストは4〜6年相当（7〜5級）が6〜12字・ほかは12〜24字、練習は1〜6字。書き・読みのテストで25字以上・8字未満のときは、字の絞り方や分け方の案（proposals）を返す。部首・画数テスト（test_strokes）は6〜12・12〜24字の範囲外なら誤りを返すだけで、proposals は付かない。熟語の構成テスト（test_structure）と対義語・類義語テスト（test_pairs）は14字か22字、同音異字テスト（test_homophones）は8字か12字、四字熟語テスト（test_yoji）は16字か24字、意味つき（test_yoji_meaning）は8字か12字、誤字訂正テスト（test_correction）は16字か24字、同訓異字テスト（test_kun_homophones）は8字か12字、音と訓テスト（test_onkun）・おなじなかまの漢字テスト（test_radical_group）は14字か22字、熟語の一字テスト（test_jukugo）は16字か24字、二つの読みテスト（test_two_readings）は8字か12字、漢字識別テスト（test_shikibetsu）は10字か15字で、それ以外は誤りを返すだけ。"New value: +"プリントに載せる字（重複なし）。テスト（書き・読み）は8〜24字、部首・画数テストは4〜6年相当（7〜5級）が6〜12字・ほかは12〜24字、練習は1〜6字。書き・読みのテストで25字以上・8字未満のときは、字の絞り方や分け方の案（proposals）を返す。部首・画数テスト（test_strokes）は6〜12・12〜24字の範囲外なら誤りを返すだけで、proposals は付かない。熟語の構成テスト（test_structure）と対義語・類義語テスト（test_pairs）は14字か22字、同音異字テスト（test_homophones）は8字か12字、四字熟語テスト（test_yoji）は16字か24字、意味つき（test_yoji_meaning）は8字か12字、誤字訂正テスト（test_correction）は16字か24字、同訓異字テスト（test_kun_homophones）は8字か12字、音と訓テスト（test_onkun）・おなじなかまの漢字テスト（test_radical_group）は14字か22字、熟語の一字テスト（test_jukugo）は16字か24字、二つの読みテスト（test_two_readings）は8字か12字、漢字識別テスト（test_shikibetsu）は10字か15字、熟語作りテスト（test_tsukuri）は 4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字で、それ以外は誤りを返すだけ。"Input schema / properties / format / descriptionPrevious value: -"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は14字か22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は8字（16問）か12字（24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji に語の意味の短い文を付ける。字数は8字か12字）・test_correction（誤字訂正テスト。文の中で同じ読みの別の字にすり替えた1字を見つけ、誤字と正しい字を書く。4〜2級だけ。字数は16字か24字で、誤字は自動で選ぶ）・test_kun_homophones（同訓異字テスト。同じ訓読みで字の違う2問を1組にして漢字を書く。学年か級が必要。字数は8字か12字で、相手の字は自動で選ぶ）・test_onkun（音と訓テスト。二字熟語の読みが音と音・音と訓・訓と訓・訓と音のどれかを記号で答える。5・6年か6・5級だけ。字数は14字か22字で、イ・ウ・エの語がある字を14字なら2字ずつ、22字なら3字ずつ以上入れる）・test_radical_group（おなじなかまの漢字テスト。部首を示し、同じ部首の字を語の□に書く。2〜4年か9・8・7級だけ。字数は14字か22字で、同じ部首の字を2字以上ずつ入れる）・test_jukugo（熟語の一字テスト。語の1字をカタカナにし、その字を漢字で書く。5・6年か6・5級だけで、5年・6級は三字の語、6年・5級は四字の語。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_two_readings（二つの読みテスト。同じ字の音読みの語と訓読みの語を2つの文で1組にし、線を引いた語の読みを書く。1〜4年か10〜7級だけで、字数は8字か12字。語は自動で選ぶ）・test_shikibetsu（漢字識別テスト。三つの熟語の□に共通する1字を10字の群から選んで書く。4・3級だけで、字数は10字か15字。語とはずれの字は自動で選ぶ）。省くと test_mixed。"New value: +"practice（練習）・test_mixed（書きと読み）・test_write（書きだけ）・test_read（読みだけ）・test_strokes（部首・画数テスト。学年か級が必要）・test_structure（熟語の構成テスト。二字熟語の組み立てを記号で答える。5・6年か6〜2級だけ。6・5級は4型、4〜2級は5型）・test_pairs（対義語・類義語テスト。熟語の空いた字を後のひらがなから選んで漢字で書く。4〜6年か7〜2級だけ。4年・7級は対義語だけ、準2・2級は熟語まるごと。字数は14字か22字）・test_homophones（同音異字テスト。同じ音読みで字の違う2問を1組にし、カタカナの読みの漢字を書く。3〜6年か8〜2級だけ。字数は8字（16問）か12字（24問）で、相手の字は自動で選ぶ）・test_yoji（四字熟語テスト。1字をカタカナにした四字熟語の、その字を漢字で書く。6年か5〜2級だけ。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_yoji_meaning（test_yoji に語の意味の短い文を付ける。字数は8字か12字）・test_correction（誤字訂正テスト。文の中で同じ読みの別の字にすり替えた1字を見つけ、誤字と正しい字を書く。4〜2級だけ。字数は16字か24字で、誤字は自動で選ぶ）・test_kun_homophones（同訓異字テスト。同じ訓読みで字の違う2問を1組にして漢字を書く。学年か級が必要。字数は8字か12字で、相手の字は自動で選ぶ）・test_onkun（音と訓テスト。二字熟語の読みが音と音・音と訓・訓と訓・訓と音のどれかを記号で答える。5・6年か6・5級だけ。字数は14字か22字で、イ・ウ・エの語がある字を14字なら2字ずつ、22字なら3字ずつ以上入れる）・test_radical_group（おなじなかまの漢字テスト。部首を示し、同じ部首の字を語の□に書く。2〜4年か9・8・7級だけ。字数は14字か22字で、同じ部首の字を2字以上ずつ入れる）・test_jukugo（熟語の一字テスト。語の1字をカタカナにし、その字を漢字で書く。5・6年か6・5級だけで、5年・6級は三字の語、6年・5級は四字の語。字数は16字か24字で、語は自動で選ぶ）・test_two_readings（二つの読みテスト。同じ字の音読みの語と訓読みの語を2つの文で1組にし、線を引いた語の読みを書く。1〜4年か10〜7級だけで、字数は8字か12字。語は自動で選ぶ）・test_shikibetsu（漢字識別テスト。三つの熟語の□に共通する1字を10字の群から選んで書く。4・3級だけで、字数は10字か15字。語とはずれの字は自動で選ぶ）・test_tsukuri（熟語作りテスト。4年・7級は上の字の前と後ろに付く字を選び肢から選び、5年・6級は同じ読みの字を群から選んで熟語を作る。4・5年か7・6級だけで、字数は4年・7級が10字か15字、5年・6級が4字か6字。語・相手の字・はずれの字は自動で選ぶ）。省くと test_mixed。"Input schema / properties / format / enumPrevious value: -[
- "practice",
- "test_mixed",
- "test_write",
- "test_read",
- "test_strokes",
- "test_structure",
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- "test_homophones",
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- "test_yoji_meaning",
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- "test_onkun",
- "test_radical_group",
- "test_jukugo",
- "test_two_readings",
- "test_shikibetsu"
-]New value: +[
+ "practice",
+ "test_mixed",
+ "test_write",
+ "test_read",
+ "test_strokes",
+ "test_structure",
+ "test_pairs",
+ "test_homophones",
+ "test_yoji",
+ "test_yoji_meaning",
+ "test_correction",
+ "test_kun_homophones",
+ "test_onkun",
+ "test_radical_group",
+ "test_jukugo",
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