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mspec-checklist

checklist step of mspec workflow — produce checklist.md via subagent

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tubone24/mspec
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包含的文件（1）

  • SKILL.md2.7 KB

SKILL.md（原文）

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

<!-- @mspec-delta 2026-05-15-063805-fix-command-name-consistency/specs/claude-integration/spec.md --> <!-- Requirements implemented: FR-017 --> <!-- Change: fix-command-name-consistency --> <!-- @mspec-delta 2026-05-15-040857-step-checkbox-update/specs/claude-integration/spec.md --> <!-- Requirements implemented: FR-015 --> <!-- Change: step-checkbox-update -->

Procedure

  1. Run mspec status --change <change-dir> --json first.
  2. Run mspec continue --change <change-dir> --json to fetch subagent_prompt.
  3. Read requires (specs/*/spec.md, design.md).
  4. Invoke mspec-checklist-auditor subagent (Task tool) — it should also scan related capability SoT specs for regression risk.
  5. Write the returned checklist.md (Delta Spec Coverage / Source-of-Truth Regression / Constitution). 5a. readme.md の ## Artifacts 節の - [ ] checklist.md を - [x] checklist.md に更新する。
  6. Run mspec validate --change <change-dir>. validate が失敗した場合は - [x] checklist.md を - [ ] checklist.md にロールバックする。
  7. block: false — auto-continue.
<!-- @mspec-delta 2026-05-25-131216-agent-experience-manifest/specs/skill-observability/spec.md --> <!-- Requirements implemented: FR-001, FR-002 --> <!-- Change: agent-experience-manifest -->

Observation (Agent Experience Log)

After the subagent completes (step 4), record the run:

mspec agent-run record checklist \
  --change <change-name> \
  --bytes <sum-of-input-artifact-bytes> \
  --artifacts <space-separated-artifact-paths>

Example: mspec agent-run record checklist --change 2026-05-25-my-feature --bytes 12340 --artifacts proposal.md specs/my-cap/spec.md design.md

This appends one JSONL entry to changes/<change>/.agent-runs.jsonl. Do NOT include prompt text or file contents.

Verification (C2)

  • mspec validate --change <change> — アーティファクト整合性チェック
  • mspec anchor check --change <change> — アンカー解決確認
  • mspec verify llm --change <change> — FR-IDごとのLLM評価プロンプトを生成してClaude Codeで実行（C2強化）
  • checklist.md の verify: fr-NNN アノテーションがDelta Specの全FR-IDを網羅しているか手動確認

Learning (C3)

このスキルの実行で発生した学習候補を記録する:

<!-- LEARNING: <パターン説明> | source: <FR-ID> | confidence: low|medium|high -->

mspec learn コマンドが archive 済み changes からこれらを収集してpost-condition候補をproposeする。

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