ai_plc_collection - AI-PLC Stage 1。Execution Contextを確立し、外部・内部情報源からコンテキストを収集・構造化する。
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ai_plc_inception - AI-PLC Stage 2。Goalを分析し、BacklogとSub-Agent Registryを生成する。
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Goalを分析し、Sub-Agent Scope(SubLayer)とTask(実行単位)に再帰的に分解するステージ。Sub-Agent Scopeが生成されると、そのスコープ内でStage 1から再びパイプライン全体が展開される(Fractal Decomposition)。
共通規約: 命名は RUL_plc_system §6 / 完了報告は RUL_plc_session §7 / Phase遷移通知は §8 / Mob CP出力は §9 に従う。
自動完走モード: セッション中に RUL_plc_session §10 を指す /goal があるときは §10 に従い、Mob Checkpoint・Next Action・タスク選択で待たずに進める(無ければ本 SKILL のとおり止まる)。
| 入力 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
| Intent + Context Manifest + Context Store | ✅ | Stage 1の生成物 |
| decomposition_strategy | ⭕ | product_manager / system_architect / content_strategist / tech_lead / generic。デフォルト: AI自動判定 |
intent.yaml / context.yaml / Context Store を読み込み、Goal達成に必要な追加情報をワークスペース/Web検索で収集する。
Goalの性質から最適な戦略を判定する(ユーザー指定があれば優先。判定結果を報告して続行):
| 戦略 | 適用 | 分解の特徴 |
|---|---|---|
| product_manager | プロダクト開発・改善 | Discovery→Delivery、MVP思考 |
| system_architect | システム構築・基盤整備 | 設計→実装→運用、モジュール分割 |
| content_strategist | コンテンツ制作・発信 | 企画→制作→配信 |
| tech_lead | コーディングPJ(複数実装タスク) | Adaptive Skip判定 + SubLayer分割 |
| generic | その他 | Contextから動的判断 |
Goalを2種に分類する:
ここで必ず停止し、承認を待つ(タスク数が少なくても省略しない):
承認後、backlog.yaml を生成する:
id / name / description / type / priority / status / owner / estimated_hours / command / origin(commandはmanagement系タスクのみnull可)、standard 以上は acceptance_criteria(検証できる形のリスト)。任意: guardrails(タスク固有の禁止事項・途中で人に確認する点)/ delegable(既定 false。true は途中で人の確認が要らないタスクだけ)/ command_template_ref(Agent 定義を作ったときだけ。Construction が書く)focus_strategy / focus_strategy_reason / focus_strategy_confirmed_by / decomposition_pattern / sublayers / tasks / summary(task_count / p0_tasks / p1_tasks / p2_tasks / next_action)/ construction(required / reason / tasks — RUL_plc_adaptive §6)。任意: decisions(Layer 共通の決めごと・禁止事項)refactoring_log も記録sublayers/ にフォルダを作成し、各SubLayerに「次のステップ」(Collection起動プロンプト)を含める各タスクを判定する: ✅PJ内実行→そのまま / 📤外部委譲(別の実行者がやるべき)→ Self-Describing Task構造(RUL_plc_system §9)でチケット化し「外部DBに書き出しますか?」と確認→承認後push / ⏳先送り→deferredステータスで残す。
ここで必ず停止し、RUL_plc_session §7 の4パートを出力する。Next Action: SubLayerあり→各SubLayerの /01-collection 起動案内 / Tasksのみ→ construction.required が true なら /03-construction、false なら /04-operation を案内(表記は §7.4「実行形式は環境の正」。RUL_plc_adaptive §6)。Tasksのみのときは、完了報告の最後に「自動で進めるなら:」として RUL_plc_session §10 の短い版 /goal(Layer パスと開始列を埋めたもの)を1行出す(止まる挙動は変えない。workflow_depth が complex か mode が platform_builder の Layer では出さず「自動完走の対象外(理由)」を1行出す)。
BT-A(ブロッカー)/ BT-B(節目再評価)から呼び出される差分再分解モード(RUL_plc_adaptive §5):
cancelledに。物理削除しない)construction を判定し直す(足したタスクが条件に当たれば tasks に加え、Next Action は /03-construction)backlog.yaml(常に) / sublayers/(SubLayer生成時) → Stage 3(要るときだけ)または Stage 4 へ。
作成日: 2026-04-07 | 更新日: 2026-10-01 | バージョン: 2.1(冒頭に自動完走モードの1行・Phase 6 に自動で進める /goal を1行出す〔RUL_plc_session §10〕/Construction を既定で省く対応: 分解テーブルに AC の要点と Agent 定義の要否・acceptance_criteria・guardrails・delegable・decisions・トップレベルの construction・Phase 6 は construction.required で次を決める〔RUL_plc_adaptive §6〕)| 2.0(Fable観点軽量化: 指示形1本化、Re-Inceptionを差分実行に圧縮)
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ai_plc_collection - AI-PLC Stage 1。Execution Contextを確立し、外部・内部情報源からコンテキストを収集・構造化する。
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AI-PLC Stage 1 Collection。GoalとModeからExecution Contextを確立し、Context Store、intent.yaml、context.yaml、backlog.yamlを生成する。
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【実験版・Jev監視つき】ai_plc_collection - AI-PLC Stage 1。Execution Contextを確立し、外部・内部情報源からコンテキストを収集・構造化する。
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AI-PLC Stage 2 Inception。IntentとContextからGoalを分析し、BacklogとSub-Agent Registryを生成する。
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【実験版・Jev監視つき】ai_plc_inception - AI-PLC Stage 2。本体02-inceptionに-jev表記を足した薄いラッパー(成功条件カバー判定は凍結中)。
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AI-PLC Stage 3 Construction。Agent 定義が要るタスク(RUL_plc_adaptive §6: complex・platform_builder・慎重モード・委譲・長い実装)に対して実行可能なAgent定義と実行計画を生成する。
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