チーム実行計画の作成（dev:team-plan）

概要

ユーザーストーリーまたは直接指示を受け取り、計画フェーズ（ストーリー分析・タスク分解）を実行し、レビューのみ opencode を活用する。計画は docs/FEATURES/team/{YYMMDD}_{slug}/ に永続化され、複数の計画を保持できる。

承認済み計画の実行は dev:team-opencode-exec で行う。

必須リソース

リソース	読み込みタイミング	用途
references/role-catalog.md	Step 3（ロール設計時）	ロール定義の参照
references/prompts/story-analysis.md	Step 3（ストーリー分析時）	ストーリー分析の手順書
references/prompts/task-breakdown.md	Step 4（タスク分解時）	タスク分解の手順書
references/prompts/task-review.md	Step 5（タスクレビュー時）	opencode 用プロンプト
references/team-templates/*.json	Step 2（テンプレート選択時）	チーム構成テンプレート
references/templates/*.json	Step 1（初期化時）	テンプレート雛形

計画出力先

docs/FEATURES/team/{YYMMDD}_{slug}/
├── story-analysis.json    # ストーリー分析（ゴール、スコープ、受入条件、チーム設計）
└── task-list.json         # ロールごとのタスク定義（Wave構造 + ロール割当、各タスクに taskPrompt 含む）

命名規則: {YYMMDD}_{slug}（YYMMDD: 作成日、slug: kebab-case 英数字+ハイフン、最大40文字）

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ステップ

Step 1: ワークスペース初期化

1. ユーザーにストーリー/指示を聞く
2. ストーリータイトルから slug 候補を2-3個生成（kebab-case、英語、最大40文字）
3. AskUserQuestion で候補を提示し、ユーザーが選択（カスタム入力も可）
4. 選択された slug で初期化スクリプトを実行:

PLAN_DIR=$(bash .claude/skills/dev/team-plan/scripts/init-team-workspace.sh {slug})

$PLAN_DIR を以降のすべてのステップでファイルパスとして使用する。

Step 2: テンプレート選択

AskUserQuestion でチーム構成テンプレートを選択:

Q: チーム構成テンプレートを選択してください。
選択肢（※ストーリーの内容に応じて最適なテンプレートを推奨すること）:
- feature-dev: 設計→実装→レビューの3Wave構成
- refactor: 設計→実装→テストの3Wave構成
- investigation: researcher×3の競合仮説調査
- tdd-focused: TDD開発→レビュー
- frontend-only: デザイン→フロント実装→レビュー
- カスタム: テンプレートなしでゼロから設計

• テンプレート選択時: references/team-templates/{name}.json を Read で読み込み、そのロール構成・Wave構造・ファイル所有権をストーリー分析のヒントとして使用する。テンプレートは強制ではなく推奨デフォルト
• カスタム選択時: 従来通りゼロからチーム構成を設計

Step 3: ストーリー分析 → story-analysis.json

リーダー（Claude Code）が Glob/Grep/Read/Write を使って直接実行する。

1. ユーザーのストーリー/指示を整理する
2. references/role-catalog.md を Read で読み込む
3. references/prompts/story-analysis.md を Read で読み込み、手順書に従って実行:

変数置換テーブル:

変数	値の取得元
{user_story}	ユーザー入力
{role_catalog}	references/role-catalog.md の内容
{plan_dir}	$PLAN_DIR（Step 1 で取得）
{template}	Step 2 で選択したテンプレートの内容（カスタムの場合は空）

実行手順:

1. コードベースを Glob/Grep/Read で探索し、ストーリーに関連するファイル・構造を把握する
2. ストーリーを分析し、ゴール・スコープ・受入条件・チーム設計を決定する
3. Write ツールで $PLAN_DIR/story-analysis.json を出力する
4. 出力した story-analysis.json を Read で読み込み、構造を検証する
5. 不備があればリーダーが修正する

ルール:

• 最終Waveには必ず reviewer ロールを配置する
• Wave間の blockedBy で直列依存を明示する
• 同一Wave内のロールは並行実行される

Step 4: タスク分解 → task-list.json

リーダー（Claude Code）が Glob/Grep/Read/Write を使って直接実行する。

1. references/prompts/task-breakdown.md を Read で読み込み、手順書に従って実行:

変数置換テーブル:

変数	値の取得元
{story_analysis}	$PLAN_DIR/story-analysis.json の内容
{plan_dir}	$PLAN_DIR（Step 1 で取得）

実行手順:

1. コードベースを Glob/Grep/Read で探索し、対象ファイル・実装状況・デザインシステムパターンを把握する

2. story-analysis.json のチーム設計に基づき、具体的なタスクに分解する

3. Write ツールで $PLAN_DIR/task-list.json を出力する

4. 出力された $PLAN_DIR/task-list.json を Read で読み込み、以下のスキーマ検証を実施する:

スキーマ検証チェックリスト（全タスクに対して実施）:

• 8必須フィールドが存在する: id, name, role, description, needsPriorContext, inputs, outputs, taskPrompt
• 禁止フィールドが存在しない: title, acceptanceCriteria, context（タスクレベル）, deliverables
• Wave構造が waves[].tasks[] フラット配列 + role フィールド形式である（旧 roles.{roleName} 形式でない）
• taskPrompt が具体的な実装指示を含む（ファイルパス・操作内容・期待結果）
• taskPrompt が曖昧でない（「機能を実装」「バグを修正」のような指示でない）

5. 不備があればリーダーが修正する。特に taskPrompt の欠損・曖昧さは必ず修正する

Step 5: opencode でタスクレビュー

タスク分解の品質を opencode で検証する。references/prompts/task-review.md を Read で読み込み、変数を置換して実行。モデルは openai/gpt-5.3-codex 固定:

変数置換テーブル:

変数	値の取得元
{story_analysis}	$PLAN_DIR/story-analysis.json の内容
{task_list}	$PLAN_DIR/task-list.json の内容

opencode run -m openai/gpt-5.3-codex "{task-review.md の変数置換済みプロンプト}"

判定:

• APPROVED → 完了
• NEEDS_REVISION → task-list.json を修正 → 再レビュー（最大3回）
• 3回失敗 → 現状のままユーザーに提示し判断を仰ぐ

注意: codex の提案をそのまま適用するのではなく、リーダーが妥当性を判断してから適用する。

重要な注意事項

1. レビューのみ opencode 活用: Step 3（ストーリー分析）、Step 4（タスク分解）はリーダーが直接実行。Step 5（レビュー）のみ opencode で実行
2. opencode コマンドは決め打ち: Step 5 のプロンプトテンプレートのコマンドをリーダーが改変しない
3. フォールバック禁止: Step 5 の opencode 失敗時に直接レビューしない。リトライのみ（最大3回）
4. リーダーは実装しない: リーダーの役割は計画・調整。実装は exec フェーズのエージェントが担当
5. Step順序は絶対: Step 1→2→3→4→5 の順序を飛ばさない