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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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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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
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
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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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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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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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