製品挙動を保つ中〜大規模リファクタで、独立した専門監査・実装・最終レビューを統合する。単一修正、機能追加、レビューのみには使わない。
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このスキルは専門監査を再実装しない。固定scopeに対して別エージェントが元のarchitecture／front-endスキルを直接使い、main Codexが結果の採否、goal統合、実装、最終判定を担当する。
標準進行:
scope固定 → 専門監査を並行実行 → finding統合 → goal freeze → 依存順実装 → 独立review → 必要な修正 → 変更影響review
Read-only audit modeをfreshな別エージェントが使う。Read-only audit modeを別のfreshなエージェントが使う。監査エージェントはread-onlyであり、findingの採否、goal化、実装、完了判定をしない。main Codexは監査結果をそのまま採用せず、現在の到達経路、製品contract、変更可能範囲で反証する。
次をすべて満たす場合だけ使う。
UI、アクセシビリティ、公開API、保存形式、URL、event順、error semantics、外部作用を意図的に変えない。製品成果の変更が必要ならP0またはcontract decisionとして止め、Story／製品ownerへ返す。package、lockfile、toolchain、framework、dependencyをrefactorの都合で変えない。
既存の未コミット差分を最初に確認し、利用者または別writerの変更を戻さない。外部状態、version control、PR、merge、deployは利用者が明示的に許可した範囲だけで行う。
本スキル自身の進行記録が必要なら/tmp/refactor-quality-<project>.mdを一つだけ使い、次だけを短く記録する。
本スキル独自のmanifest、schema、validator、case台帳は作らない。直接参照する専門スキルまたはreview-gateが自身の契約で必須とするtask-local成果物は、そのスキルの責務として許可する。branch、commit、worktree、port、sessionなどの実行識別子をPLAN、Story、EVIDENCEへ保存しない。
production変更前に次を決める。
scopeまたはcontractが曖昧なまま監査や実装へ進まない。
architectureとfront-endの両方が適用される場合、別々のfreshなread-onlyエージェントへ可能なら並行して渡す。同じエージェントに両観点をまとめず、main Codex自身の事前結論や疑っている修正案を答えとして渡さない。
各依頼に含めるもの:
git status --shortで許容する既存差分Read-only audit modeを直接使う指示別エージェントが利用できない場合、main Codexの自己監査だけで専門監査完了を名乗らない。利用できない観点を未確認として報告し、続行可否を判断する。
main Codexは別にtest portfolioを確認する。削除／統合候補は、同じ公開入口、同じ観測結果、同じ失敗原因を重ねて守るもの、到達不能な旧経路、内部実装だけを固定するものに限る。異なるstate transition、failure、retry、cleanup、event順、resource ownership、auth／client分離は統合しない。
両監査とtest portfolioの候補を一巡してから、同じ根本原因を統合する。
各P1／P2 goalに、守るcontract、main／worker owner、狭く排他的なwrite scope、禁止scope、依存順、behavior oracle、focused／全体検証、必要な性能計測を固定する。新しい機能、UI、dependencyを解決策にしない。
既存検証では守る挙動を観測できないgoalにだけcharacterization testを追加し、依存順に小さなbatchで実装する。main Codexはshared contract、state owner、resource lifecycle、routing、integration判断を持つ。別workerへ渡せるのは、判断が固定済みで独立し、write scopeが狭く、localで可逆、strong oracleがあるleafだけである。
各batch後にmain Codexがdiff、write scope、behavior oracle、focused検証を確認する。これは実装上の安全確認であり、新しい監査や最終reviewではない。
render、context、canvas、list、scheduler、queue、serialization、resource lifecycle、bundle境界を変えるgoalは、実装前にmetric、workload、sample方法、baselineの幅、合格条件を固定する。同じhost、fixture、操作、build modeでbefore／afterを測る。
保守性目的ならbaseline変動を越えて悪化しないことを必須にする。性能改善を主張する場合だけ、追加の改善閾値を置く。計測差分が変動内なら改善を主張せず、計測用codeやartifactをproductionへ残さない。
全goalの実装と必要な性能確認後、固定scope、全goal、実diff、維持するcontract、対象外、検証結果をfreshな別reviewerへ渡し、review-gateで全適用観点を一度にreviewする。
fix_hereは根本原因単位にまとめて修正し、既報findingと修正差分が届く観点だけを再reviewする。contract、surface、因果経路、観点集合が変わった場合は差分reviewを続けずscopeを再固定する。修正前からの見逃しが判明した場合は、同じ探索不足が残した候補を一度だけfreshな専門監査で回復確認する。再び見逃しが出たら原因と影響範囲を確認する。固定契約内で根拠と修正方法が揃う問題は修正・検証を続け、契約判断や取得不能な必須証拠が必要な場合だけHOLDする。新しい根拠なしに全面監査を繰り返さない。
review-gateがGOである。最終報告は、固定scope、採用goal、変更path、対象外、検証、性能結果、review判定、残るfollow-upだけにする。
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Rebuild a degraded AI image to remove crunchy textures and repeated-edit artifacts while preserving identity, style, and composition. Use for clean remakes, not ordinary retouching or upscaling.
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セミナー・講義・ウェビナー・研修・実演動画をローカルで文字起こしし、内容を分析して、必要なスライド画像や動画クリップ付きのHTML／Markdown資料を作る。動画から学習資料・実践ガイドを作りたい場合に使う。映像作品の再現設計やCanvas生成は対象外。
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責務・依存方向・状態や副作用の境界を監査し、既存挙動を保って段階的にリファクタリングする。read-only監査にも対応する。
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AGENTS.mdや既存スキルをGPT-6 Astra向けに監査・整理するときに使う。契約と意図的な他モデル委譲を保ち、重複、過剰な手順、曖昧な停止条件を修正する。
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人物の参照写真から、同一性を保った複数アングルのキャラクターシートを生成・修正する。指定された身だしなみや撮影表現も整える。
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既存キャラクター画像を、承認制でピクセルアートの正準画像へ変換し、3状態パイロット、クロマ前処理、状態間ジオメトリ検証、9状態生成、遷移QA、仮配置、アプリ内確認、ロールバック可能な正式配置まで行う。キャラクターからCodexペットを作る依頼に加え、ジャンプで小さくなる、状態ごとに身長が変わる、足元が跳ねる、クロマ縁が出る、アニメーションを修復したい依頼で使用する。
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