name: brainstorming
description: |
  複数の視点から並列にアイデアや選択肢を検討し、推奨方針を導き出す。
  選ぶべき場合: 「どうすべきか」「どの方針が良いか」を多角的に検討する必要がある
  選ぶべきでない場合: 答えが調査で明確になるタスク、具体的な成果物の作成が主目的
max_movements: 999
initial_movement: delegate_research

triggers:
  keywords:
    - brainstorming
    - ブレスト
    - ブレインストーミング
    - 方針検討
    - アイデア出し

movements:
  - name: delegate_research
    persona: facilitator
    instruction: |
      課題を複数の視点に分解し、各視点を delegate で1件ずつ直列に検討させ、
      最後に推奨方針へ統合する。重い検討は各サブに任せ、自分の文脈は軽く保つ。

      手順:
      1. タスクの指示を注意深く読み、検討すべき視点や切り口を 2〜5 個に分解する。
         - 例: 技術的実現性、コスト/リソース、ユーザーへの影響、リスク、長期的な拡張性
         各視点に上から 1 始まりの連番を振る（1, 2, 3 ...）。
      2. 各視点について delegate を1回ずつ呼ぶ（1件ずつ順番に・直列）。
         delegate の prompt には必ず次を自己完結で書く（サブは独立した文脈で動くため、
         このタスク全体の背景・目的を要約して渡す）:
         - 検討する視点（分析レンズ）と、課題の目的・背景
         - 「この視点で分析し、結論と根拠を出す。WebSearch / WebFetch / 一次情報で
           裏を取り、モデルの内部知識だけで書かない」指示
         - 「結論・根拠・メリット/デメリット・リスクの構成で
           output/research/perspective-{連番}.md に Write せよ」指示
         - 「完了したら 3〜5 行の要約だけを返せ。本文は返さずファイルに書け」
         - 「あなたは末端の担当。delegate / SpawnSubTask は呼ぶな」
         各視点が異なる分析レンズを持つよう明確に指定する。
         各サブの戻り値（短い要約）だけが手元に残る。本文はファイルにある。
      3. Glob で output/research/*.md の件数を確認する。
      4. 各サブの要約とファイルを基に推奨方針を output/recommendation.md に Write する:
         - 各視点からの主要な発見
         - 共通点・相違点・トレードオフの整理
         - 推奨アプローチとその根拠
         - リスクと緩和策
         - 各視点の詳細へ相対リンク [perspective-{連番}](./research/perspective-{連番}.md) で繋ぐ
      5. output/recommendation.md を書き終えたら verify へ遷移する
    default_next: verify
    rules:
      - condition: "output/recommendation.md に推奨方針をまとめた"
        next: verify

  - name: verify
    persona: reviewer
    instruction: |
      output/ の成果物を確認する。

      確認手順:
      1. まず Glob で output/ 内のファイル一覧を確認する
      2. output/recommendation.md がなければ「修正が必要」と判断し delegate_research に差し戻す
      3. ファイルがあれば Read で内容を確認し、各視点の分析が含まれているか・推奨方針が論理的かをチェックする
      4. 不足や誤りがあれば、`transition({next_step: "delegate_research", 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:行番号または項目名] 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
         - delegate_research で最初に着手すべき具体的な修正
      5. summary は抽象論で終えず、具体的な不足点・期待する修正内容を必ず含める

      ## 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。

      ## 合格時のユーザーへの返答（complete ツール）
      output/ の内容で合格と判断したら、`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。output/ のファイルを Read で読み、その内容をベースに整形する。
      - 「output/xxx.md を確認してください」のようなファイル参照ではなく、内容そのものを回答として返すこと
      - 【厳守】「✅ 完了」「推奨方針をまとめました」「確認しました」等のステータス表示・メタ説明・内部作業の報告は一切書かない。1行目からいきなり本題の内容を書き始めること
      - 推奨方針・トレードオフ・根拠を会話調で分かりやすく伝える
      - 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: "delegate_research", summary: "差し戻し指摘"})` (上記形式で)
      - 技術的失敗: `complete({status: "aborted", abort_reason: "..."})`
    # default_next is the engine-internal fallback (context overflow / ASK
    # limit / SpawnSubTask unavailable). Not exposed to the LLM.
    default_next: COMPLETE
    rules:
      - condition: output/ にファイルがない、または内容に不足がある
        next: delegate_research