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。
02-inception-jev
【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)。
含まれるファイル(1)
- SKILL.md2.1 KB
SKILL.md(原文)
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
AI-PLC Stage 2: Inception(Jev実験版)
🧪 実験版(ai-plc-jev 1.12.0-exp.2): 手順は本体
.claude/skills/ai-plc/02-inception/SKILL.mdをそのまま読んで実行する。本ファイルは差分だけを定義する。
本体との差分
- (凍結中・実行しない)成功条件カバー判定: 1.12.0-exp.2 から凍結中。
jev_coverage_check.pyは呼ばない(jev_monitor: trueでも) - (凍結中)カバー判定の記録: 1 を呼ばないので記録もしない。過去のカバー判定の未確認分は 5 で回収できる
- Next Action のコピペ用プロンプト:
construction.requiredで/03-construction-jevまたは/04-operation-jevを選んで書く(Re-Inception後も同じ)。Phase 6 の「自動で進めるなら」の /goal 1行も、開始列を -jev 版のコマンドにする(pipeline_variant: jev) - 会話監視(凍結中): 会話監視 hook は新しく登録しない。登録している場合は外してかまわない
- 未確認の判定の回収(
jev_monitor: trueの Layer だけ): 承認・完了報告の進捗表示にpython3 .claude/ai-plc-jev/scripts/jev_bt_monitor.py --pending --layer <Layer>の件数を「🧭 未確認の Jev 判定: N件」として出し(0件なら 0件と出す)、Next Action のコピペ用プロンプトはすべての選択肢にその出力の「貼り付け用」1行を含める(記憶で書かない。0件なら書かない)。利用者の返答に「Jev判定 X・Y は accept」「全部accept」等があれば、示した貼り付け用1行の ID だけを--onlyに渡して--override-pending accept|reject --layer <Layer> --only X・Y [--except <ID> ...]で記録する(示した後にできた判定は記録しない)。記録はタスクの実行より先に行う
レビュー
まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
同じリポジトリのスキル
概要と使いどころ
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。
【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。
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。
ai_plc_inception - AI-PLC Stage 2。Goalを分析し、BacklogとSub-Agent Registryを生成する。
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。