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。
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requirements.md を基に designer エージェントがアーキテクチャ設計書を作成する。
plan/requirements.md が存在すること。なければ「先に /discovery-council で要件定義を行ってください」と案内する。
Agent:
subagent_type: "o-m-cc:designer"
name: "designer"
description: "アーキテクチャ設計"
prompt: |
## エージェント定義
agents/designer.md の指示に従ってください。
## コンテキスト
- タスク: plan/requirements.md を基にアーキテクチャ設計書を作成
## 入力
- plan/requirements.md
- requirements.md に `## 既知の不足` セクションがある場合、設計でカバーできる不足は補完し、カバーできないものは design.md の `## 既知の不足` に引き継ぐ
## 完了
- 設計書の出力が完了したらその旨を報告
## 出力
- plan/design.md に設計書を出力
foreground spawn: designer の完了を待ってから制御を返す。background spawn しないこと。
plan/design.md
discovery-council へ誘導して終了する## 既知の不足 の引き継ぎ漏れ: requirements.md の既知の不足を design.md に反映/引き継がないと、quality-gate まで漏れが顕在化しないNo reviews yet. Tell others what you thought.
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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