ai-plc

AI-PLC Stage 1 Collection。GoalとModeからExecution Contextを確立し、Context Store、intent.yaml、context.yaml、backlog.yamlを生成する。

AI-PLC Stage 2 Inception。IntentとContextからGoalを分析し、BacklogとSub-Agent Registryを生成する。

AI-PLC Stage 3 Construction。Backlogの各タスクに対して実行可能なAgent定義と実行計画を生成する。

AI-PLC Stage 4 Operation。BacklogとAgent定義に従ってタスクを実行し、成果物生成、検証、ステータス更新、Propagationを行う。

AI-PLCのローカルSQLite DBとNotion DBをpull、push、sync、statusで双方向同期する。

ai_plc_operation - AI-PLC Stage 4。Agent定義に従ってタスクを実行し、成果物をArtifact Storeに格納する。

ai_plc_collection - AI-PLC Stage 1。Execution Contextを確立し、外部・内部情報源からコンテキストを収集・構造化する。

ai_plc_db_sync - AI-PLCのローカルDBとNotion DBをpull、push、sync、statusで双方向同期する。

ai_plc_inception - AI-PLC Stage 2。Goalを分析し、BacklogとSub-Agent Registryを生成する。

ai_plc_construction - AI-PLC Stage 3。Backlogの各タスクに対して実行可能なスキル定義と実行計画を生成する。

議論・議事録・選定された施策を起点に、対象リポジトリの実構造にgroundした「エンジニア向け Story（User Story + Acceptance Criteria）と Spec（技術仕様）」をSubagentで収束生成する。target_repoで対象コードベースを、backlog_db_urlで起票先バックログを選べる汎用スキル。抽象的な打ち手を実装可能な仕様へ絞り込む収束フェーズの実行に使う。

Story/Spec と対象リポジトリを起点に、画面UIの「現状」と「変更後」を ASCII Art（AA）ワイヤフレームで描き、Storyに設計決定ログを追記する。target_repoのcomponentを調査して実装状況にground。抽象仕様を"見える画面"まで収束させる可視化フェーズに使う。特定ツール連携の専用版スキルのローカル/汎用翻案。