planner エージェントによるタスク分解。design.md を基に TaskCreate でネイティブタスクに登録。「タスクに分解して」「タスク分解して」「実装計画を立てて」「何から始める？」で発動。
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design.md と requirements.md を基に planner エージェントがタスクを分解し、TaskCreate で登録する。
plan/design.md と plan/requirements.md が存在すること。なければ「先に /design で設計を行ってください」と案内する。
Agent:
subagent_type: "o-m-cc:planner"
name: "planner"
description: "タスク分解"
prompt: |
## エージェント定義
agents/planner.md の指示に従ってください。
## コンテキスト
- タスク: design.md を基にタスクを分解
## 入力
- plan/design.md
- plan/requirements.md
- design.md または requirements.md に `## 既知の不足` セクションがある場合、不足に対応するタスクを明示的に作成するか、対応不要と判断した理由をタスク description に記録する
## 完了
- 全タスクの TaskCreate 登録が完了したらその旨を報告
## 出力
- TaskCreate でネイティブタスクシステムに登録（plan/tasks.md は使わない）
foreground spawn: planner の完了を待ってから制御を返す。background spawn しないこと。
TaskCreate（ネイティブタスクシステム）
## 既知の不足 を放置しない: 対応タスクを作るか、対応不要の理由を task description に記録する。無言でスキップすると quality-gate の実装範囲検証で落ちるpipeline_id/atom_id を付与して業務状態(CSV)と橋渡しする（CSV への複製はしない軽量規約）아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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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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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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