backlog（atoms/pipeline/outputs）と skill ヘルス（usage/duration/unused）を統合分析し 1 レポートで提示する。kawai 氏型 analytics ループの起点。
「次に何やる？」「atom 整理」「放置案件」「stale」「振り返り」「retro」「skill 使用統計」「unused skill」「atom-suggest」で発動。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
See how to installReview the instructions the agent will receive before you install.
bin/atom-suggest を実行して、データレイヤーの状態から「次にやるべきこと」を抽出する。
.claude/atoms.csv — アイデアバックログ.claude/pipeline.csv — 要件化フェーズ.claude/outputs.csv — 完了履歴${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/skill-usage.csv — skill 使用ログ${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/skill-duration.csv — skill 実行時間ログ.claude/context.md — セッション間引き継ぎ（Next 欄）Backlog issues（要件化判断）
| カテゴリ | 検出条件 | アクション例 |
|---|---|---|
| stale-atoms | 30 日以上 atom 状態 | archive 化 or pipeline 昇格判断 |
| promote-ready | next に具体的 action verb | bin/atoms promote <id> |
| stuck-pipeline | 14 日以上 status 変化なし | ブロッカー特定 or 取り下げ |
| orphan-next | context.md Next にあるが atoms に無い | atoms に登録 or 無視確認 |
Skill health（プラグイン保守）
| カテゴリ | 検出条件 | アクション例 |
|---|---|---|
| top-skills | 累計使用回数 top 10 | 使用頻度の把握 |
| duration-stats | 実行時間 sum_ms 降順 top 10 | 重い skill の最適化候補 |
| unused-skills | 累計使用 ≤ 1 回 | description 改善 or 削除判断 |
| gotcha-ranking | AUTO-GOTCHAS 直近 30 日 + 累計 | 累計多 = bin/atoms add で atom 化候補 |
Activity pulse（直近 7 日）
| カテゴリ | 検出条件 | アクション例 |
|---|---|---|
| recent-atoms | 直近 7 日に追加された atom | 引き継ぎ参考 |
| recent-skills | 直近 7 日のトップ skill | 集中分野の把握 |
!CLAUDE_PLUGIN_DATA="${CLAUDE_PLUGIN_DATA}" bin/atom-suggest 2>/dev/null || echo "bin/atom-suggest が見つかりません。プロジェクト root から実行してください。"
上記レポートを見て、以下を実施:
bin/atoms promote <id> <plan_path> で pipeline に昇格bin/atoms archive <id> <reason>bin/atoms promote <id> <plan_path> で要件化開始bin/atoms add <source> <content> で取り込み/o-m-cc:evolve で改善案）bin/atoms add "atom-suggest" "<skill> の <傾向> を改善" "<promote / 試行 / 議論>" で atom 化bin/atoms list # 全 csv 一覧
bin/atoms list atom # status=atom のみ
bin/atoms add "出元" "内容" "次のアクション"
bin/atoms promote A001 plan/feature-x.md
bin/atoms complete P001 .claude/atoms.csv "成功" "1日で完了"
bin/atoms archive A004 "陳腐化"
bin/atoms show A002
bin/atoms stats
No reviews yet. Tell others what you thought.
No login needed. Share how it worked for you, ask a question, or note where it did not run.
No comments yet. Be the first to write one.
要件が曖昧なとき、ソクラテス式に1問ずつ質問して要件を掘り下げる。十分に明確になったら discovery-council にハンドオフ。「要件が曖昧」「何を作ればいいか」「掘り下げて」「インタビューして」で発動。※ 完成した plan/design を詰問するなら grill、非対話で一括批判するなら critic。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
designer エージェントによるアーキテクチャ設計。requirements.md を基に design.md を作成。「設計して」「アーキテクチャ設計して」「アーキテクチャを考えて」「設計書を作って」で発動。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
3エージェント（researcher, analyst, scout）による並列要件分析 Council。peer-to-peer で相互検証し requirements.md を確定。「要件を整理して」「要件定義して」「現状分析して」「要件をまとめて」で発動。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
技術記事の並列レビュー Council。anti-ai-slop / fact-checker / narrative-critic / reader-advocate を並列 spawn、severity 付き findings を最大3ラウンドで収束。Zenn などのドラフト完成後に使う。「記事レビュー」「editorial swarm」「編集会議」「記事推敲」「記事添削」で発動。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
スキルの自己進化。auto-memory と実行履歴から学びを抽出し、各スキルの Gotchas セクションに自動追記する。セッション終了前、定期的な改善サイクル、問題に遭遇した後に使う。「スキルを進化させて」「学びを反映して」「Gotchas を更新」「evolve」で発動。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
実験駆動の反復改善ループ（autoresearch 方式）。毎回フレッシュなサブエージェントで 1変更→測定→保持 or revert。progress.md がイテレーション間の記憶。パフォーマンス最適化、リファクタリング、UI改善、バグ修正の試行錯誤に使う。「最適化して」「パフォーマンス改善」「リファクタリング」「試行錯誤して」「実験的に改善」で発動。
The English summary is being prepared. Showing the original description.