新規/更新Skillの設計eleganceを多角的思考法と4条件で検証したいとき、量産パッケージの品質ゲートとして使いたいときに起動する。
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。
Purpose & Output Contractの最小の実成果物をmain contextで作成する。effect別のparse/open・secret・irreversible・corrupt guardだけを実行し、現物path・digest・開き方を提示してからaccept-as-is/light/standard/detailedを記録する。accept-as-isはその場でhandoff完了とし、後続sectionを実行しない。
以下の既存workflow・goal-seek・評価・修正sectionはlight/standard/detailedが記録されてsemantic_evaluator_startedへ遷移した場合だけ実行する。release/exhaustiveは別の明示eventを必要とする。
Reading Order: (1) ゴールシーク実行 → (2) Purpose & Output Contract → (3) 役割直交 → (4) 入出力契約 → (5) 30 思考法カタログ → (6) 検証 4 条件 → (7) 実行フロー (Phase 1→2→3) → (8) Gotchas。初見は (1)(2)(6) で全体像が掴める。
固定手順は書かず、ゴール+チェックリストへ向け都度手順を生成・反復する。正本: ../run-build-skill/references/goal-seek-paradigm.md。
対象（Skill / rubric 改訂 / アーキテクチャ提案 / plugin package）が 30 思考法で多角的に検証され、4 条件（矛盾なし / 漏れなし / 整合性あり / 依存関係整合）が全て PASS、または max_iter 到達で status: incomplete + human_review 必須として findings.json / verdict / レポートが eval-log に保存された状態になっている。
25章 §runbook Step 5.5（設計 elegance lint）として、契約適合（PKG check）・規範採点（rubric evaluator）と直交する「設計の elegance」を保証するため。固定手順では実行時文脈に脆く、未達条件に応じた手順生成が頑健。
shared_state.md（200字以内）を生成した <!-- CL-1 exempt: 工程順序項目。validate-paradigm-coverage.py --phase-order が機械検査 -->thought_method_coverage.used + skipped_with_reason == 30（30 思考法全て使用 or skip_reason 付き） <!-- CL-2 -->fail_counts.contradiction == 0（矛盾なし） <!-- CL-3 -->fail_counts.omission == 0（漏れなし） <!-- CL-4 -->fail_counts.inconsistency == 0（整合性あり） <!-- CL-5 -->fail_counts.dependency_break == 0（依存関係整合） <!-- CL-6 -->findings.json が schemas/findings.schema.json を通過する <!-- CL-7 -->status: incomplete + force_pass 禁止で human_review へ差し戻した <!-- CL-9 -->正本 6 ステップ（現状評価→手順生成→実行→検証→Anchor Step→反復、既定 5 周 / max_iter=3）に従う。固有差分: ループ本体は Phase 1→2→3 を SubAgent へ context fork して回し（親へは最終成果物 + handoff のみ返す）、Phase 1/2 は read-only、write は Phase 3 限定。判定は scripts/validate-paradigm-coverage.py で機械実行。下記 Phase 群は順序固定の手順ではなく、未達条件を埋める局面カタログとして都度選ぶ。
semantic_evaluator_started 後だけ task-graph を使う。workflow-manifest.json の phase1-reset → phase2-parallel → phase3-execute と最終検証を eval-log/run-elegant-review-progress.json の checklist へ射影し、dependsOn を depends_on として保つ。別の task-graph 状態は作らない。
goal_seek.max_loops=12 は 1 周回 1 checklist item の消費上限であり、実行回数の規定値ではない。4 条件の改善→再評価は references/convergence-policy.json の content_review_outer_reeval.max_iterations=3 を正本とし、PASS 時は残りの task-graph 予算を消費せず終了する。
scripts/extract-ready-set-from-checklist.py eval-log/run-elegant-review-progress.json を実行し、ready 集合の最小 id だけを選ぶ。Phase 2 選択後に 3 分析者を Agent Team へ read-only で fan-out し、3 成果の fan-in 後に done にする。Phase 3 のみ write ownership を持つ。scripts/build-self-reflection-entry.py で次反復の分析 / 改善 / 検証を直前検証依存の sink として追記する。未知 depends_on と cycle は exit 1 で拒否し、追記 item が done になるまで self-reflect 完了 gate を閉じる。eval-log/run-elegant-review-intermediate.jsonl に ready_set / selected_item / original_goal / merged_directive_for_next を追記する。selected_item は ready_set の最小 id と一致し、全依存が過去周回で done であることを検証する。トレース不在は依存順消費違反として fail-closed にする。required_keys と original_goal_hash を読み、hashlib.sha256 で不変を確認する。着手前に scripts/extract-capability-dependency-graph.py で参照切れを検査し、再利用価値のある依存判断だけを scripts/build-capability-graph-knowledge-entry.py で dependency graph knowledge へ記録する。各周回の記録後と完了宣言前に次を実行する。この mode が progress / intermediate 不在、ready 集合の再計算不一致、最小 id 以外の選択、未 done 依存の先行、dangling / cycle、done 証跡漏れ、completed 時の未完了残存、max_loops bound 不足を exit 1 にする。
python3 scripts/validate-paradigm-coverage.py --task-graph-trace \
eval-log/run-elegant-review-progress.json \
eval-log/run-elegant-review-intermediate.jsonl
新規/更新 Skill・rubric 改訂・アーキテクチャ提案・量産 plugin package を 30 思考法で検証し 4 条件を全 PASS まで改善する（詳細はゴールシーク実行節）。v2 位置づけ: 25 章 §runbook の Step 5.5（PKG check と assign-skill-design-evaluator の中間）= 「設計 elegance lint」。契約適合・規範採点と責務直交。
| Step | 役割 | 担当 skill |
|---|---|---|
| 5 | 契約適合: PKG-001〜015 機械検査 | run-plugin-package-check |
| 5.5 | 設計 elegance: 30 思考法 × 4 条件 lint | 本 skill |
| 6 | 規範採点: rubric 適合度 | assign-skill-design-evaluator |
dedup matrix と衝突時優先順位 (契約 > elegance > rubric) は plugins/harness-creator/references/orchestrate-gate-pattern.md に外出し (G9 resource-map 経由 lazy load)。
target:
plugin: "harness-creator" # plugin 名（kebab-case）
skill: "run-skill-rename" # skill 名（kebab-case）
scope_mode: "skill" # {skill, plugin, repo} 閉列挙
context:
build_log: "eval-log/.../build-XXX.json" # run-build-skill 直後の生成ログ
related_skills: [] # 横断検証する関連 skill
options:
dry_run: false # true なら write を禁止
max_iterations: 3 # 改善ループ上限
skip_thought_methods: [] # 緊急時のみ。skip_reason 必須
target.plugin / target.skill / target.scope_mode は全て必須。target_path だけの後方互換呼出も argument-hint 経由で受理するが、内部で target 構造体に正規化する。
findings.json — schemas/findings.schema.json 準拠の集約 object。各 paradigm_findings[] が 30 思考法のいずれかに対応thought_method_coverage — {used: [], skipped_with_reason: [], total: 30}verdict — {矛盾なし: PASS|FAIL, 漏れなし: PASS|FAIL, 整合性あり: PASS|FAIL, 依存関係整合: PASS|FAIL}review-<scope_mode>.md — 人間可読レポートeval-log/<plugin>/<skill>/elegant-review/<run-id>/ — 27 章 §3.1 規約準拠の保存先auto_fixable=true は選択済み改善として最小パッチを適用し、auto_fixable=false は提案に留める。commit / PR はユーザーが明示依頼した場合だけ後続工程で行う各条件の PASS signal は上記ゴールシーク Checklist（fail_counts.<signal> == 0）と下記「検証 4 条件」テーブルを正本とする。issues[].severity は low/medium/high/critical の優先度、condition_signal は contradiction/omission/inconsistency/dependency_break/smell の機械観測 signal として分離する。smell は警告枠（PASS を妨げない）。判定は scripts/validate-paradigm-coverage.py と verdict.json で機械実行。
references/thought-methods.yaml を機械可読正本とする。本文は早見表のみ。
| カテゴリ | 配分 | 思考法 | 担当 SubAgent |
|---|---|---|---|
| 論理分析系 (5) | A2 | 批判的 / 演繹 / 帰納 / アブダクション / 垂直 | elegant-logical-structural-analyst |
| 構造分解系 (4) | A2 | 要素分解 / MECE / 2 軸 / プロセス | 同上 |
| 問題解決系 A2 移管 (1) | A2 | why 思考 (B1 で A4 → A2 へ移管) | 同上 |
| メタ抽象系 (3) | A3 | メタ / 抽象化 / ダブル・ループ | elegant-meta-divergent-analyst |
| 発想拡張系 (6) | A3 | ブレインストーミング / 水平 / 逆説 / 類推 / if / 素人 | 同上 |
| システム系 (3) | A4 | システム / 因果関係 / 因果ループ | elegant-system-strategic-analyst |
| 戦略価値系 (4) | A4 | トレードオン / プラスサム / 価値提案 / 戦略的 | 同上 |
| 問題解決系 A4 残置 (4) | A4 | 改善 / 仮説 / 論点 / KJ 法 | 同上 |
配分後: A2=10 / A3=9 / A4=11（B1 反映：why 思考を A4 → A2 に移管し均衡化）
CONST_002（30 種全使用）は 「全種が finding を出す or skip_reason を残す」 に緩和（C1 解消、B4 早期終了との両立）。
| # | 条件 | condition_signal | 検査手法 |
|---|---|---|---|
| C1 | 矛盾なし (Consistency) | contradiction | claim graph で contradiction edge 検出 |
| C2 | 漏れなし (Completeness) | omission | required-element checklist 全件 PASS |
| C3 | 整合性あり (Coherence) | inconsistency | rubric_refs / 上位仕様との diff violation=0 |
| C4 | 依存関係整合 (Dependency) | dependency_break | DAG topological sort 成立 |
警告枠: smell（PASS を妨げない、改善示唆）。
workflow-manifest.json が正本。各フェーズは 入力 / 出力 / 完了判定 signal / 失敗時アクション の 4 項目を必ず明示（D5）。
elegant-reset-observer（SubAgent 分離で context fork 強制、A2）target 構造体shared_state.md に 200 字以内で保存target.plugin / target.skill の全関連ファイルを fresh で Readshared_state.md（フェーズ 2 へのファンアウト中継、B6）shared_state.md 存在 + 全関連ファイル列挙完了elegant-logical-structural-analyst + elegant-meta-divergent-analyst + elegant-system-strategic-analyst（並列）shared_state.md + 担当思考法サブセットfindings-phase2-<agent>.json を独立出力thought_method_coverage.used + skipped_with_reason == 30（B2、CONST_002 機械検証）elegant-improvement-executor（必要時 delegate-codex-skill-review へ委譲、B5）findings[].location または paradigm_findings[].issues[].location から自動構築）→ 優先順位決定（issues[].severity: critical > high > medium > low）→ 独立対象は並列・依存ありは直列で改善 → dry_run=false かつ auto_fixable=true のみ最小パッチ適用 / それ以外は提案のみ → 4 条件再検証（max_iter=3）schemas/findings.schema.json 準拠の findings.json 最終版 + review-<scope_mode>.mdstatus: incomplete、human_review 必須、force_pass 禁止次のいずれかで delegate-codex-skill-review SubAgent へ委譲（Phase 3 限定、Phase 1/2 中は禁止＝context 再汚染 C2）: 変更行数 > 50 / テスト変更含む（tests/ *_test.py *.spec.*）/ 複数ファイル横断（findings[].location unique file 数 > 3）。
dry_run=false の場合に限り、集約済み findings に紐づく最小パッチを適用する。改善前に git diff --binary の出力を eval-log/<plugin>/<skill>/elegant-review/<run-id>/pre-phase3.patch として記録するdry_run=true: 対象ファイルの Edit / Write と commit / PR を禁止し、評価成果の eval-log への保存だけを許可する本 skill の改善内容を「同じ context」が承認することを禁止。承認経路は次のいずれか：
assign-skill-design-evaluator による独立採点governance-params.json: solo_operator_mode=false の場合は人間レビュー必須solo_operator_mode=true でも自己承認は不可（必ず別 SubAgent context）trigger: 4 条件のいずれかが FAIL、または safety_valve_fired=true の場合に emit (workflow-manifest.json observable.trigger と論理同一)。scripts/emit-observable.py が .claude/logs/meta-harness.jsonl に elegant_review_4condition_failed event を 1 行 append する。emit 呼出は phases[phase3-execute].steps.step6 (always 実行) に一本化済 (G3, append-only jsonl 重複防止)。
emit event の具体例 (4 条件 FAIL / safety_valve_fired=true 双方) は references/observable-emit-examples.md を参照。examples/safety-valve-fired-verdict.json を emit-observable.py --dry-run に与えれば生成 event を確認できる。
35 章 pkg_check_failed と並走し、collect → classify → improve の閉ループを成立させる。
詳細は references/convergence-policy.json 参照。
| 層 | 出力 | 用途 |
|---|---|---|
| L1 | C1-C4 の PASS/FAIL (4bit) | 最終判定 |
| L2 | 各 C 条件・各思考法のスコア (0.0-1.0) | 周回内精緻評価 |
| L3 | 周回間 Δベクトル（正/負両方向） | 収束兆候検出 |
amplified-patterns.json に蓄積 → 横展開Δneg < 0.10 AND Δpos < 0.10): status: completeΔneg 2周連続増加): human_escalateiteration_count >= max_iterations(=3)): status: incomplete・force_pass 禁止・human_review 必須scripts/validate-paradigm-coverage.py が thought_method_coverage.used + skipped_with_reason == 30 を機械検証。欠落で exit 1auto_fixable 安易フラグ禁止: 単純な path 修正・chmod 等のみ true。意味変更を伴う修正は必ず falseshared_state.md は 200 字制限: Phase 1 → 2 ファンアウト時に context 肥大を防ぐreference_refs / schema_refs / script_refs / source_refs) と references/resource-map.yaml (schemas / scripts / examples / related_skills / source_docs § ポインタ含む read_when 付き索引) を参照。references/thought-methods.yaml に外部化 (D2、本文再掲せず SubAgent 起動時に該当カテゴリを引用渡し)。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。
概要と使いどころ
アプリ・Webサービス・業務ツールの制作を、証拠分析→確定的な初稿→要件定義→体験設計→機能分解→実装→品質ゲート→リリース判定の手順ゲート制で進めるスキル。質問で要件を埋めるのではなく、依頼文・既存コード・資料・ログから最有力案を選び、動く成果物を先に出して差分で改善する。ユーザーが「アプリを作りたい」「ツールを作って」「〜を自動化したい」「システム化したい」「要件定義」「仕様を決めたい」「UI/UXを設計して」「体験を良くしたい」「機能を洗い出して」「MVPを決めたい」「品質チェック」「リリースしていいか判断して」などと言ったら必ず使用する。外部データの取込・マスタ・締め処理を伴う業務システムでは references/data-lifecycle.md も併用する。新規・既存を問わずアプリの制作・改善・リニューアルで使用する。
Webアプリの準備→要件定義→設計→実装→公開→品質ゲートを実行する内部オーケストレーター。Claude Codeの /build-app /improve-app、Codexの $build-app / $improve-app から明示的に委譲された場合、custom agent起動時、または利用者が $app-orchestrator を明示した場合だけ使用する。一般のアプリ相談から暗黙起動しない。
run-extract-blueprint が生成した章別ブループリントの忠実性を独立 context で評価したいとき、事実/推測区別と粒度と被覆を検証し draft_hash に束縛した PASS/FAIL verdict をローカル品質ゲート (C01 の周回内の受入判定・差し戻し) へ渡したいときに使う。
確認点で利用者が見る深さを選んだあと打ち合わせ資料を作り手とは別の目で確かめたいとき、正確さ・言葉・見た目・シンプルさの指摘を資料の編集なしで受け取りたいときに使う。
生成した handout 資料が初心者に伝わるか読みやすさレビューを依頼したいとき、独立 context のレビュアーから指摘と根拠つきの verdict を回収したいときに使う。
Notion ページを描画する直前に粒度を検証したいとき、info-collector-agent ページと同等の section 充足度を section_canonical_map 基準で機械検証したいときに使う。