ユーザーが voice-vote Skill を発動しました。目的: 16人格全員で賛成/反対/保留を投票させ、可決判定と層別の論点を可視化する。
引数の解釈
引数 $ARGUMENTS から以下を取り出す：
- 提案文: 投票対象。1文〜数段落の自由形式。
- モード（オプション）:
--mode=light（既定）: 投票結果 + 賛否上位3理由のみ--mode=heavy: 投票結果 + 全人格の賛否理由をフル表示 + 反対層の深掘り
- 対象限定:
--types=intj,enfp,... で投票者を絞れる（既定は全16）
- 保存:
--save または --out=<path> で結果を Outputs/ に保存
エラー処理
実行フロー
Phase 1: 全人格に並列投票（全モード共通）
対象人格全員（既定16）を 並列に Task ツールで呼び出す。同一メッセージ内で複数の Task 呼び出しを行うこと。 逐次呼び出しは禁止。
各 subagent に渡す本文：
以下の提案に対し、あなたの人格の価値観から賛成/反対/保留のいずれかを投じてください。中立は禁止、立場を必ず取ること。挨拶・前置きは不要です。
【提案】:
<ここに提案文>
【出力フォーマット】（必ずこの4行で答える）:
vote: <yes | no | abstain のいずれか>
key_axis: <あなたの判断に最も効いた価値観の軸（あなたの人格定義に出てくる言葉で）>
reason: <あなたの口調で1〜2文。なぜその投票になったかを端的に>
condition: <投票を覆す条件があれば1文。無ければ "none">
Phase 2: 集計と表示（全モード共通）
全人格の結果が揃ったら、以下の構成で表示する：
### 投票結果
| 集計 | 人格 |
|---|---|
| 賛成 (N) | <タイプ群をカンマ区切り> |
| 反対 (N) | <タイプ群をカンマ区切り> |
| 保留 (N) | <タイプ群をカンマ区切り> |
### 可決判定
<賛成 > 反対 → 可決 / 賛成 < 反対 → 否決 / 同数 → 拮抗（要再検討） を1行で>
<賛成率 = 賛成 / 全投票数 を併記>
### 主要な賛成理由（key_axis 別に2〜3個）
- <key_axis A> (代表: <タイプ群>): <なぜこの軸で賛成になるかを1文で>
- <key_axis B> (代表: <タイプ群>): <同上>
### 主要な反対理由（key_axis 別に2〜3個）
- <key_axis X> (代表: <タイプ群>): <1文で>
- <key_axis Y> (代表: <タイプ群>): <同上>
### 保留層の論点（あれば）
- <保留した人格が何を懸念しているかを1〜2文で>
Phase 3: 反対層の深掘り（heavy のみ）
反対投票したタイプを 並列に Task で再呼び出し。各 subagent には自分の Phase 1 出力を渡し、以下を求める：
あなたは先ほどこの提案に反対しました。今度は、提案を通すために最低限満たすべき条件を1つだけ挙げてください。妥協できる条件です。
【あなたの反対理由】: <Phase 1 の reason>
【出力フォーマット】:
minimum_condition: <提案を受け入れる最低条件を1文で>
結果を以下のように表示：
### 反対層が出した「最低条件」（heavy）
- <タイプ>: <minimum_condition>
- <タイプ>: <minimum_condition>
...
### 統合: 反対層を取り込む修正案
<反対層の minimum_condition を眺めて、メインの assistant が中立的に「これらを全部満たす修正案」を1〜2案、3〜5文で提示する。subagent は呼ばない。>
出力構成のまとめ
- light: 投票結果表 + 可決判定 + 主要賛否理由 + 保留層論点
- heavy: 上記 + 反対層の最低条件 + 統合修正案
保存（--save / --out=<path> 指定時）
/minds と同様に、画面表示と同じ内容を Outputs/<YYYYMMDD-HHMMSS>-vote-<mode>.md に書き出す。--out 指定があればそのパスを使う。Outputs/ が無ければ作成する。保存後 保存しました: <絶対パス> を1行で報告。
注意
- 全人格の呼び出しは必ず並列。逐次は禁止。
- 「保留」を選んだ人格はカウントするが、可決判定の分母には含めない（賛成 vs 反対 で判定）。
- このSkillは「全員の意見を聞く」のではなく「意思決定に通せそうかの判定」が目的。
/minds の発散用途とは射程を分けること。
- 反対層に偏りがある場合（例: 全員 NT 系が反対）、それは Phase 2 の
key_axis から自然に見えるはず。明示的にラベル化しなくてよい。