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01-collection
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。
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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。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
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。
| name | 01-collection |
| description | 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。 |
パイプライン(Collection → Inception → Construction → Operation)の初期化ステージ。Goal と Mode を受け取り、Execution Context(Scope)を確立し、Context を収集・構造化する。
共通規約: 命名は RUL_plc_system §6 / 完了報告は RUL_plc_session §7(4パート)/ Phase遷移通知は §8 / Mob CP出力は §9 に従う。
| 入力 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
| goal | ✅ | 達成すべき目標の自然言語記述 |
| mode | ⭕ | direct / platform_builder(デフォルト: direct) |
| owner / deadline | ⭕ | デフォルト: 現在のユーザー / +30d |
| parent_scope | ⭕ | 親ScopeのURL/パス。Sub-Agent Scope作成時に指定 |
| scope_name | ⭕ | デフォルト: Goalから自動生成 |
pipeline_init(新規パイプライン)sub_agent_scope(親配下のsublayers/に作成、親Context継承)scope_reinit(構造・成果物を保持してIntent/Manifestを更新)RUL_plc_adaptive §1 に従い simple / standard / complex を判定し、結果と根拠をユーザーに報告する(変更指示があれば従う。停止はしない)。深度はintent.yamlに記録する。
Flow/[YYYYMM]/[YYYY-MM-DD]/[Scope名]/ に作成(既存Flowを使用。日付フォルダは当日分を使用、なければ作成):
[Scope名]/
├── intent.yaml / context.yaml / backlog.yaml(空で初期生成)
├── Context/ (Context Store)
├── Agents/ (Stage 3で生成)
├── sublayers/ (Stage 2で生成)
└── Documents/ (Stage 4で生成)
sub_agent_scope時は親の sublayers/ 配下に同構造。scope_reinit時は既存構造を維持。
scope_id: "L-MMDD" # 自動採番(重複時は L-MMDD-2 等。Sub: L-MMDD-SG1)
scope_name: "[Scope名]"
status: active
workflow_depth: standard # Phase 1の判定結果
goal:
description: "[Goal]"
success_criteria: [] # Context収集後に設定
mode: direct # direct / platform_builder
owner: "[Owner]"
deadline: "YYYY-MM-DD"
parent_scope: null
sub_agent_scopes: [] # Stage 2で生成
sync_targets: [] # Phase 6.5で設定(スキーマ: RUL_plc_system §9)
.claude/db/ai_plc.db の projects テーブルに登録(scope_id/name/goal/owner/status=active/mode/depth/system=AI-PLC/parent_scope/top_page_url/start_date/deadline)し、「📊 Project Registryに登録しました」と通知する。scope_reinit時はスキップ。
RUL_plc_system §16 の優先順位で収集する。内部・既存資産を最優先し、利用可能なものだけ使う(未接続MCP・未導入ツールは黙ってスキップ)。各収集は §17 に従い件数を絞る(LIMIT必須)。
serena 等のセマンティック検索が使えれば意味的に近い過去成果物も拾う.claude/db/plc_query.py で projects を Goalキーワード検索し、関連PJ・親PJ・同ドメインの過去PJ(scope_id/goal/status)を引く.claude/wiki/index.md を読み、Goalに関連する概念ページ(設計知見・学び・バグパターン・矛盾フラグ)を拾うgh CLI(gh search ...)が確実(MCPは環境依存でトークン伝播に失敗しうる)Context/ にカテゴリ別ドキュメントとして格納(例: 01_関連PJ・既存知見.md / 02_技術・制約.md / 03_関連リンク集.md — Goalに応じて調整)。各Context冒頭に収集元(Registry/wiki/横断/MCP/Web)を明記するversion: "1.0"
scope_id: "L-MMDD"
generated_at: "YYYY-MM-DD"
parent_context_store: null # sub_agent_scope時は親Context/のパス
context_documents:
- name: "[カテゴリ名]"
url: "@Context/01_[カテゴリ].md"
summary: "[3-5行の要約]"
inheritance_rules:
global_immutable: ["vision", "tech_stack"]
overridable: ["deadline", "budget"]
local_only: ["team", "tools"]
変数化可能なポイントを特定し variables.yaml(variables: 型/説明/必須/デフォルト + variable_mappings: task_id→変数)を生成する。direct時は作成しない。
intent.yamlのsync_targetsを設定する: ユーザー指定の同期先があればそれを、なければデフォルト(.claude/db/ai_plc.db の tasks テーブル、auto_create: true, push — RUL_plc_system §9)を自動設定し、「📊 External Sync設定: [設定内容]」とログ出力する。ユーザーが「同期不要」と明言した場合のみ [] のまま。
ここで必ず停止し、ユーザーの応答を待つ:
BT-B(ゴールドリフト)/ BT-C(全完了GAP分析)から scope_reinit で呼び出される再実行モード(RUL_plc_adaptive §5):
intent.yaml / context.yaml / Context/(常に) / backlog.yaml(空で初期生成) / variables.yaml(platform_builder時のみ)→ Stage 2: SKL_plc_02_inception へ。
作成日: 2026-04-06 | 更新日: 2026-07-07 | バージョン: 2.0(Fable観点軽量化: 指示形1本化。Wiki波及はOperation Propagationに一本化し本スキルから削除)