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Open-source release of MAESTRO, an agent orchestration platform that runs LLM-driven tasks through sandboxed tools, with a web UI. Apache-2.0. See README.md and docs/ (getting-started, configuration, architecture).
122 lines
5.7 KiB
YAML
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YAML
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: decompose
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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: decompose
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edit: false
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persona: facilitator
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instruction: |
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課題を分析し、複数の視点から検討すべきポイントを特定してください。
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1. タスクの指示を注意深く読み、何が求められているかを理解する
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2. 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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3. 各視点ごとに SpawnSubTask で独立した調査・検討タスクを作成する
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- piece は "research-sub" を指定する
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- instruction には「この視点で分析し、output/analysis.md に結論と根拠を書いてください」と具体的に記述
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- 各サブタスクは異なる分析レンズを持つよう明確に指定する
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4. 全サブタスクの登録が完了したら WAIT_SUBTASKS に遷移する
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allowed_tools:
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- Read
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- Grep
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- Glob
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- SpawnSubTask
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rules:
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- condition: "全てのサブタスクを SpawnSubTask で登録し終えた"
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next: WAIT_SUBTASKS
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- condition: 全てのサブタスクを登録し終えた（SpawnSubTask不可の場合は自分で分析を完了した）
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next: aggregate
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default_next: aggregate
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- name: aggregate
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edit: true
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persona: analyst
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instruction: |
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各サブタスクの検討結果を統合し、推奨方針をまとめてください。
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1. subtasks/ ディレクトリを確認する（Glob: subtasks/*/output/**）
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2. 各サブタスクの分析結果を読み込む
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3. 共通点・相違点・トレードオフを整理する
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4. 総合的な推奨方針を output/recommendation.md に作成する
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- 各視点からの主要な発見
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- 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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5. 完了したら verify に遷移する
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allowed_tools:
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- Read
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- Glob
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- Grep
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- Write
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- Edit
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- SearchKnowledge
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- ListNamespaces
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- ListDocuments
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- SearchNotes
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- ReadNote
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- 'mcp__*'
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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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default_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 aggregate 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: "aggregate", 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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- aggregate 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: "aggregate", 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: aggregate
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