name: sns-research
description: |
  X (Twitter)・Reddit・Hacker News などの SNS から意見・評判・議論を収集しレポートにまとめる。
  選ぶべき場合: 「Redditで何と言われているか」「Xでの反応」など SNS の声を調べたいとき
  選ぶべきでない場合: 一般的なWeb調査、ニュース記事の収集、ドキュメント処理
triggers:
  keywords: ["Reddit", "reddit", "Twitter", "Hacker News", "HackerNews", "サブレディット", "subreddit"]
max_movements: 999
initial_movement: gather

movements:
  - name: gather
    edit: true
    persona: researcher
    instruction: |
      ## 調査計画

      着手前に調査計画を立てる:
      1. 調査対象と対象 SNS を決定する
      2. 検索クエリ案を複数考える（日本語・英語の両方を検討）
      3. verify からの差し戻しがある場合は、不足点を優先的に解消する

      計画に従って SNS から情報を収集し、Write で output/raw/ にテキストファイルとして書き出す。

      ## SNS 別の収集方針

      ### X (Twitter)
      - キーワードで広く拾う → XSearch
      - 特定アカウントの発言を追う → XUserPosts
      - 議論の流れ・リプライツリーまで欲しい → XPostDetail

      ### Reddit
      BrowseWeb で必ず **old.reddit.com** を使う（軽量でテキスト抽出しやすい）。
      - 検索: `old.reddit.com/search?q=キーワード`
      - スレッド: `old.reddit.com/r/{サブレディット}/comments/...`

      ### Hacker News
      WebFetch で Algolia API を使う。
      - 検索: `https://hn.algolia.com/api/v1/search?query=キーワード`
      - 記事詳細: `https://hn.algolia.com/api/v1/items/{id}`

      ## ファイル命名規則
      `output/raw/{platform}-{query-slug}.txt`
      例: reddit-ollama-vs-vllm.txt, x-ollama-review.txt, hn-local-llm.txt

      ## SNS 調査の原則
      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 SNS データを収集する。
      検索ヒットがゼロだった場合も、その事実を raw ファイルに記録する（捏造しない）。

      ## 画像・スクリーンショットの収集
      SNS 投稿には画像・グラフが含まれることが多い。重要なビジュアルは DownloadFile で
      `output/images/{platform}-{slug}.png` に保存する。

      ## 終了 / 遷移方法
      - **次の analyze へ**: `transition({next_step: "analyze"})`
      - **追加収集のため同じ gather を続行**: `transition({next_step: "gather"})`
      - **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, DownloadFile, SearchKnowledge, ListNamespaces, ListDocuments, SearchNotes, ReadNote, 'mcp__*']
    default_next: analyze
    rules:
      - condition: 追加収集が必要（別のSNS、追加クエリ等）
        next: gather
      - condition: 十分な情報を収集した
        next: analyze

  - name: analyze
    edit: true
    persona: analyst
    instruction: |
      output/raw/ の収集データを読み込み、分析してレポートを作成する。

      手順:
      1. Glob で output/raw/ 内のファイル一覧を確認
      2. 各ファイルを Read で読み込む
      3. 重要な意見・トレンド・共通見解を抽出
      4. ポジティブ/ネガティブな意見を分類
      5. output/report.md にレポートを書き出す

      ## レポートの構成
      - トピック概要
      - SNS 別の主な意見（X / Reddit / HN それぞれ）
      - 共通する見解・分岐する意見
      - まとめ

      ## 画像の活用
      output/images/ に画像がある場合は必ずレポートに埋め込む:
      `![説明](./images/ファイル名.png)`

      情報が不足している場合は gather に戻る（追加の検索クエリを明示すること）。
      verify からの差し戻しがある場合は、指摘された不足点・期待する修正を優先的に解消すること。

    allowed_tools: [Read, Write, Edit, Glob, Grep, WebSearch, WebFetch, DownloadFile, BatchReviewTextWithLLM, MergeReviewedResults, SearchKnowledge, ListNamespaces, ListDocuments, SearchNotes, ReadNote, 'mcp__*']
    default_next: verify
    rules:
      - condition: output/report.md にレポートを書き出した
        next: verify
      - condition: 情報が不十分で追加収集が必要
        next: gather

  - name: verify
    edit: false
    persona: supervisor
    instruction: |
      output/ のレポートを確認する。

      確認手順:
      1. Glob で output/ 内のファイル一覧を確認する
      2. output/report.md がなければ「不足がある」と判断し analyze に差し戻す
      3. ファイルがあれば Read で内容を確認し、網羅性・正確性・分かりやすさをチェックする
      4. 不足があれば、`transition({next_step: "analyze", 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
         - 差し戻し先で最初に着手すべき具体的な作業
      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

      追加チェック（画像）:
      - output/images/ に画像があるのにレポートに `![` が一つもない場合、
        画像埋め込み漏れとして analyze 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。

      ## 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/report.md 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」「レポートを作成しました」「確認しました」等のステータス表示・メタ説明は一切書かない。1行目からいきなり本題の内容を書き始めること
      - 調査結果・発見・結論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: "analyze", 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: output/ にファイルがない、または内容に不足がある
        next: analyze