agent-discover

name	agent-discover
description	AIエージェントを作るときの最初の段階。業務担当者へのヒアリング内容（hearing_sheet_*.md の記入結果）を読み取り、spec.md の初版・hearing_notes.md・usecase_catalog.md を生成する。「○○業務を効率化したい」「○○エージェントを作りたい」と相談されたとき、まずこのスキルで業務理解とユースケース抽出をする。リサーチ・レビュー・抽出・アシスタント系のいずれにも使える。

agent-discover — ヒアリング → ペルソナ・ユースケース抽出

いつ使うか

• ユーザーが「○○エージェントを作りたい」「○○業務を AI で効率化したい」と相談してきたとき、最初に呼び出す
• ヒアリングシート (reference/hearing_sheet_*.md) が記入されている、もしくは口頭で業務説明があるとき

出力

workspace/<project>/v1/（バージョンが進めば v2/, v3/...）に以下を生成:

ファイル	内容
spec.md	初版仕様書。次の /agent-decompose 以降が「正」として扱う
hearing_notes.md	業務担当者から引き出した素のメモ（後の検証用）
usecase_catalog.md	30件程度のユースケース一覧（LayerX 流）
reports/discover_report.md	このスキルの作業報告

進め方

Step 1: エージェント種別の特定

ユーザーの相談内容から、どのヒアリングシートを使うか判定:

• リサーチ系: 外部情報を集めて要約・配信したい
• レビュー系: ルールに照らして評価・チェックしたい
• 抽出系: 文書/ファイルから情報を取り出したい
• アシスタント系: 質問応答・FAQ対応をしたい

reference/hearing_sheet_<種別>.md を提示し、未記入なら一緒に埋める。

Step 2: 共通ヒアリング項目の確認

reference/hearing_templates.md のチェックリスト（A〜H）を順に確認:

• A. 業務の理解（ステップ分解、判断スキルの言語化）
• B. 入力と出力
• C. 成功基準と評価
• D. 制約（コスト・速度・セキュリティ）
• E. 運用（トリガー・レビュー・変更管理）
• F. リスク
• G. ユースケースカタログ
• H. 完了判定

Step 3: 編集者の声を引き出す（最重要）

「人の判断スキル」を言語化する のがこのスキルの肝。具体的に深掘り:

質問例:
「経験豊富な担当者が見ると一発で『これは外せない』と思う記事の特徴は？」
「新人がよく間違える判断のパターンは？」
「『広報的すぎる発表』と『本物の動き』をどう見分けてる？」
「で、ウチはどう動くか、を考えるとき、どの観点を優先する？」

回答を editorial.persona / perspective / rules の3つの形式に整理。

Step 4: ユースケースカタログの作成

30件程度のユースケースを表にまとめる。各ケースに:

• 想定ユーザー（誰が使う）
• 想定頻度
• 価値（何が改善する）
• 詳しい人（後で問い合わせる相手）

Step 5: 評価データの確保

• 「良い出力の例」「悪い出力の例」をそれぞれ3件以上収集
• 評価指標を3〜5個定める
• データセット作成計画（誰が、いつまでに、何件）

Step 6: spec.md の生成

reference/spec_template.md をベースに、以下のセクションを埋める:

# スペック: <エージェント名> v1

## 1. 目的
## 2. エージェント種別
## 3. 入力 / 出力
## 4. 編集者ペルソナ
## 5. 編集者の視点
## 6. 執筆ルール
## 7. 情報源（リサーチ系の場合）
## 8. カテゴリ構成
## 9. 評価指標と目標値
## 10. 制約（コスト・速度・セキュリティ）
## 11. 運用条件（トリガー・配信先・レビュー）
## 12. 既知のリスクと対処
## 13. 次のアクション

Step 7: 完了判定

hearing_templates.md の §H「完了判定」を全項目チェック。 未確定項目があれば、次のヒアリングのためのリストとして spec.md に明記。

出力ルール

• すべての成果物は workspace/<project>/vN/ に出力
• N が決まらない場合は v1 から開始
• spec.md は「このバージョンの正」。後続スキルは spec.md を読んで動く
• ヒアリング不足の項目があれば spec.md の末尾に 「未確定項目」 として明示

このスキルが「やらない」こと

• 設計・実装（それは /agent-decompose /agent-prototype の仕事）
• 評価データの収集自体（業務担当者と一緒にやる）

次のステップ

ヒアリングが完了したら:

/agent-decompose

spec.md を読んで、業務プロセスをノードに分割し、設計パターンを選定する。