feat: initial public release (MAESTRO v0.1.0)

Open-source release of MAESTRO, an agent orchestration platform that runs LLM-driven tasks through sandboxed tools, with a web UI. Apache-2.0. See README.md and docs/ (getting-started, configuration, architecture).
2026-06-03 04:01:14 +00:00
commit 7049a874f3
825 changed files with 184390 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,197 @@
+name: x-ai-digest
+description: |
+  X (Twitter) から AI 技術関連ツイートを収集・深掘りし、ダイジェスト記事（Markdown）を生成する。
+  選ぶべき場合: 「AI技術ダイジェスト」「AIヘッドライン」の作成を指示されたとき
+  選ぶべきでない場合: 一般的な SNS 調査、意見収集、ドキュメント処理
+triggers:
+  keywords:
+    - AIダイジェスト
+    - AI技術ダイジェスト
+    - AIヘッドライン
+    - ダイジェスト朝刊
+    - ダイジェスト夕刊
+max_movements: 999
+initial_movement: collect
+movements:
+  - name: collect
+    edit: true
+    persona: researcher
+    instruction: |
+      X (Twitter) から AI 技術関連のツイートを収集し、深掘り調査を行う。
+
+      ## 手順
+
+      1. Task instruction に記載された検索クエリで XSearch を実行する
+         - 各クエリの結果から24時間以内の投稿を抽出する
+      2. Task instruction に記載された追跡アカウントを XUserPosts で確認する
+      3. 収集した全候補から Task instruction の選定基準に従って 5〜10 件を選定する
+         - 新機能・新サービス・新モデルのリリース情報を優先
+         - 24h 外やノイズ投稿は除外
+      4. 各候補について XPostDetail でスレッド文脈を確認する
+         - リプライツリー・引用元・追記ポストを確認し、文脈を補完する
+      5. ツイート内に URL がある場合は WebFetch で深掘りする
+         - 論文（arXiv 等）→ Abstract・概要を取得
+         - GitHub → README 概要を取得
+         - 記事・ブログ → 要点を抽出
+         - 取得できない場合はスキップ（深掘りなしでも記事は作成する）
+      6. 収集結果を output/raw/ に書き出す
+
+      ## ファイル命名規則
+      output/raw/{source}-{slug}.txt
+      例: xsearch-ai-llm.txt, xuser-huggingmodels.txt, detail-12345.txt
+
+      ## 画像・スクリーンショットの収集（必須）
+      ツイートに添付された画像（モデル比較グラフ、ベンチマーク結果、アーキテクチャ図、
+      デモスクリーンショット等）は積極的に DownloadFile で output/images/ に保存する。
+      - filename: "images/{slug}.png"
+      - section: "output"
+      深掘り先の記事・論文に含まれる図表も同様に収集すること。
+      ビジュアル素材が記事の品質を大きく左右する。
+
+      ## 原則
+      - 【必須】モデルの内部知識だけで情報を書かないこと。必ず実際のツイートデータを収集する
+      - 検索が一部失敗しても、取得できた分で続行する
+      - verify 由来の指摘がある場合は、不足点を優先的に補完する
+
+      ## 終了 / 遷移方法
+      - **次の compose へ**: `transition({next_step: "compose"})`
+      - **対象が曖昧で確認が必要**: `complete({status: "needs_user_input", missing_info: "...", why_no_default: "..."})`
+      - **技術的失敗で打ち切り**: `complete({status: "aborted", abort_reason: "..."})`
+    allowed_tools:
+      - XSearch
+      - XUserPosts
+      - XPostDetail
+      - XFetchCardMedia
+      - BrowseWeb
+      - WebFetch
+      - WebSearch
+      - Read
+      - Write
+      - Edit
+      - Glob
+      - Grep
+      - Bash
+      - DownloadFile
+      - SearchKnowledge
+      - ListNamespaces
+      - ListDocuments
+      - SearchNotes
+      - ReadNote
+      - 'mcp__*'
+    default_next: compose
+    rules:
+      - condition: 十分な情報を収集し output/raw/ に書き出した
+        next: compose
+  - name: compose
+    edit: true
+    persona: writer
+    instruction: |
+      output/raw/ の収集データから、articles JSON とヘッドライン記事 Markdown を生成する。
+
+      ## 最初に確認
+      Glob で output/raw/ のファイル一覧を確認する。ファイルがなければ collect に遷移すること。
+
+      ## 手順
+
+      1. output/raw/ の各ファイルを Read で読み込む
+      2. output/x-ai-digest-articles.json を生成する
+         形式:
+         {"articles":[{"title":"タイトル","summary":"要約","comment":"一言コメント","url":"ツイートURL"}]}
+      3. Bash で JST の日付を取得する: TZ=Asia/Tokyo date +%Y-%m-%d
+      4. Task instruction で指定されたセッション種別（朝刊/夕刊）に従い、
+         output/headline-YYYY-MM-DD-{session}.md を生成する
+         - {session} は morning または evening
+
+      ## ヘッドライン記事のフォーマット（厳守）
+
+      - Docusaurus frontmatter 付き（sidebar_position: 100, title, description）
+      - タイトル形式: MM/DD AIヘッドライン（朝刊|夕刊）
+        - MM は必ずゼロ埋め2桁（02/25 ○、2/25 ×）
+        - （朝刊）/（夕刊）は必ずつける
+      - 各トピックは 概要・深掘り・ポイント の3セクション構成
+      - 末尾に「まとめ」セクション（今日の注目ポイントをリスト形式で）
+      - 最終行: *情報はYYYY年MM月DD日時点のものです。*
+
+      ## 画像の活用（必須）
+      output/images/ に画像が保存されている場合は、各トピックの該当箇所に埋め込む:
+      `![説明](./images/ファイル名.png)`
+      画像があるのにテキストだけの記事にしないこと。
+      特にベンチマーク結果やモデル比較のグラフは、記事の説得力を大きく向上させる。
+
+      ## verify 由来の指摘がある場合
+      「これまでのレビュー指摘」がある場合は、指摘事項を漏れなく解消すること。
+
+    allowed_tools:
+      - Read
+      - Write
+      - Edit
+      - Glob
+      - Grep
+      - Bash
+      - 'mcp__*'
+    default_next: verify
+    rules:
+      - condition: 2ファイル（articles JSON + headline MD）を書き出した
+        next: verify
+      - condition: 情報が不十分で追加収集が必要（output/raw/ が空を含む）
+        next: collect
+  - name: verify
+    edit: false
+    persona: supervisor
+    instruction: |
+      出力ファイルの存在とフォーマットを確認する。
+
+      ## 確認手順
+
+      1. Glob で output/ 内のファイル一覧を確認する
+      2. output/x-ai-digest-articles.json を確認する
+         - ファイルが存在すること
+         - Read で内容を読み、articles 配列が存在すること
+         - 各要素に title, summary, comment, url の4フィールドがあること
+         - articles が1件以上あること
+      3. output/headline-*.md を確認する
+         - ファイルが存在すること
+         - Read で内容を読み、以下をチェック:
+           a. frontmatter に sidebar_position, title, description があること
+           b. title が「MM/DD AIヘッドライン（朝刊）」または「MM/DD AIヘッドライン（夕刊）」形式であること
+           c. MM がゼロ埋め2桁であること（01〜12）
+           d. 各トピックに「概要」「深掘り」「ポイント」の3セクションがあること
+           e. 末尾に「まとめ」セクションがあること
+           f. headline MD の session（morning/evening）が Task instruction と一致すること
+      4. output/images/ に画像があるのに headline MD に `![` が一つもない場合、
+         画像埋め込み漏れとして compose に差し戻す
+
+      ## チェックシート確認
+      GetChecklist でチェックシートが存在する場合、全アイテムが完了（done/failed/skipped）していることを確認する。
+      remaining が 0 でないまま完了してはならない。
+
+      5. 不足があれば、`transition({next_step: "compose", summary: ...})` で差し戻す。summary は次の形式で書く:
+         [判定] needs_fix
+         ## 問題点
+         - [ファイル名:項目] 何が問題か
+         ## 期待する修正
+         - 何をどう直すべきか
+         ## 合格基準
+         - 再レビューで何を確認するか
+         ## 次にやること
+         - compose で最初に着手すべき作業
+
+      ## 合格時のユーザーへの返答（complete ツール）
+      合格と判断したら、`complete({status: "success", result: ...})` を呼ぶ。
+      result はそのままユーザーに表示される最終回答。headline MD を Read で読み、記事の見出し一覧と各トピックの概要を整形する。
+      - 【厳守】「完了しました」「確認しました」等のステータス表示やメタ説明は一切書かない
+      - 1行目からいきなり記事の内容を書き始めること
+      - 表・リスト・見出しなど Markdown 書式を活用して読みやすくする
+
+      ## 終了方法のまとめ
+      - 合格: `complete({status: "success", result: "ユーザー向け最終回答"})`
+      - 修正必要: `transition({next_step: "compose", summary: "差し戻し指摘"})` (上記形式で)
+      - 技術的失敗: `complete({status: "aborted", abort_reason: "..."})`
+    allowed_tools:
+      - Read
+      - Glob
+      - Grep
+    default_next: COMPLETE
+    rules:
+      - condition: ファイルがない、またはフォーマットに不足がある
+        next: compose