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6.2 KiB
YAML
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name: brainstorming
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description: |
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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。
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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
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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
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max_movements: 999
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initial_movement: delegate_research
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triggers:
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keywords:
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- brainstorming
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- ブレスト
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- ブレインストーミング
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- 方針検討
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- アイデア出し
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movements:
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- name: delegate_research
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edit: true
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persona: facilitator
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instruction: |
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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、
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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。
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手順:
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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。
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- 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
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各視点に上から 1 始まりの連番を振る（1, 2, 3 ...）。
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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）。
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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、
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このタスク全体の背景・目的を要約して渡す）:
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- 検討する視点（分析レンズ）と、課題の目的・背景
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- 「この視点で分析し、結論と根拠を出す。WebSearch / WebFetch / 一次情報で
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裏を取り、モデルの内部知識だけで書かない」指示
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- 「結論・根拠・メリット/デメリット・リスクの構成で
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output/research/perspective-{連番}.md に Write せよ」指示
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- 「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」
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- 「あなたは末端の担当。delegate / SpawnSubTask は呼ぶな」
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各視点が異なる分析レンズを持つよう明確に指定する。
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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。
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3. Glob で output/research/*.md の件数を確認する。
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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:
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- 各視点からの主要な発見
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- 共通点・相違点・トレードオフの整理
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- 推奨アプローチとその根拠
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- リスクと緩和策
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- 各視点の詳細へ相対リンク [perspective-{連番}](./research/perspective-{連番}.md) で繋ぐ
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5. output/recommendation.md を書き終えたら verify へ遷移する
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allowed_tools: [delegate, Read, Write, Edit, Glob, Grep, WebSearch, WebFetch, BrowseWeb, DownloadFile, ReadImage, AnnotateImage, ReadPdf, PdfToImages, GetYouTubeTranscript, SearchYouTube, SearchAmazon, SearchPlaces, GetDirections, ReverseGeocode, XSearch, XUserPosts, XPostDetail, SearchMicrosoftLearn, FetchMicrosoftLearn, 'mcp__*']
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default_next: verify
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rules:
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- condition: "output/recommendation.md に推奨方針をまとめた"
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next: verify
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- name: verify
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edit: false
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persona: reviewer
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instruction: |
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output/ の成果物を確認する。
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確認手順:
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1. まず Glob で output/ 内のファイル一覧を確認する
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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
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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
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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:
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[判定] needs_fix
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## 問題点
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- [ファイル名:行番号または項目名] 何が問題か
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## 期待する修正
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- 何をどう直すべきか
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## 合格基準
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- 再レビューで何を確認するか
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## 次にやること
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- delegate_research で最初に着手すべき具体的な修正
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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
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## チェックシート確認
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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。
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remaining が 0 でないまま完了してはならない。
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## 合格時のユーザーへの返答（complete ツール）
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output/ の内容で合格と判断したら、`complete({status: "success", result: ...})` を呼ぶ。
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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。
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- 「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
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- 【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
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- 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
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- 表・リスト・見出しなど Markdown 書式を活用して読みやすくする
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## 終了方法のまとめ
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- 合格: `complete({status: "success", result: "ユーザー向け最終回答"})`
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- 修正必要: `transition({next_step: "delegate_research", summary: "差し戻し指摘"})` (上記形式で)
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- 技術的失敗: `complete({status: "aborted", abort_reason: "..."})`
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allowed_tools: [Read, Glob, Grep]
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# default_next is the engine-internal fallback (context overflow / ASK
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# limit / SpawnSubTask unavailable). Not exposed to the LLM.
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default_next: COMPLETE
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rules:
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- condition: output/ にファイルがない、または内容に不足がある
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next: delegate_research
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