mystery-audit

name	mystery-audit
description	推理SF小説ハーネスのフェーズ4。完成した原稿一式(world.json/characters.json/case.json/novel.md)を並列サブエージェントで監査する。矛盾検出・殺人の動機妥当性・ノックスの十戒(SF適応F1-F5)・フェアプレイ手掛かり・字数1万字以上・不必要な殺人の排除・安直/過剰複雑なロジックの検出を並列で実行し、クロスモデル(codex-reviewer)監査も含めて audit/summary.json に集約、合否を判定する。novel.md と各JSONが存在する前提。

mystery-audit — 並列監査(フェーズ4)

完成原稿一式を並列サブエージェントで多角監査し、合否(pass/fail)と修復指示を出す。 goal 要件（矛盾・動機妥当性・字数1万字・Knox十戒・不要殺人排除・安直ロジック排除）を すべて網羅する。

入力

• ~/mystery-novels/<slug>/ の world.json / characters.json / case.json / novel.md
• 任意: iteration（修復ループの周回番号。既定1）

事前に必ず読むもの

• ~/.claude/skills/mystery-audit/references/audit-rubric.md（次元D1-D10・出力スキーマ・集計規則）
• ~/.claude/skills/mystery-novel/references/knox-and-fairplay.md
• ~/.claude/skills/mystery-novel/references/data-contract.md

プロトコル

1. 対象確定。slug からプロジェクトパスを解決。4ファイルの存在を確認。

2. 決定的計測（字数, D5）をスキル側で実行。共有スクリプトで novel.md の字数を数える: python3 ~/.claude/skills/mystery-audit/references/count_chars.py "<proj>/novel.md"。 得た char_count が 10,000 未満なら blocker を即記録。

2b. 決定的計測（who軸 preflight, D9用）をスキル側で実行。共有スクリプトで case.json の 接触独占(A10)・物証集中(A11)・動機独占(A12)・過剰決定(A13)を機械検出する: python3 ~/.claude/skills/mystery-audit/references/check_who_axis.py "<proj>/case.json"。 返る JSON(a10_contact_monopoly / a11_evidence_dump / a12_motive_monopoly / a13_over_determination)を D9 エージェントのプロンプトに埋め込んで渡す（D9 が第二段で 挑戦前本文と照合する。audit-rubric.md D9-5 参照）。

2c. 決定的計測（未来予告・後知恵 lint, D10用）をスキル側で実行。挑戦前本文の語り手フラグを検出: python3 ~/.claude/skills/mystery-audit/references/check_prose_tells.py "<proj>/readers/_challenge_cut.md"。 返る JSON(findings の major/カテゴリ/該当文)を D10 エージェントのプロンプトに埋め込んで渡す （major あれば当該文の書き換えを指摘。audit-rubric.md D10-5 参照）。

3. 並列監査エージェントを1メッセージで同時起動（Agent ツールを複数同時に発行）。 次元 D1〜D10 をそれぞれ独立エージェントに割り当てる:

   • D1 consistency / D2 motive / D3 knox / D4 fairplay_clues / D6 necessity / D7 logic_quality / D9 trick_quality（見破るべき偽装の有無・A7禁止・複雑度tier整合・偽の解決・A10/A11=who軸退化。 手順2bの check_who_axis.py 出力を渡す） / D10 suspense（A8その場否定の禁止・A9透明容疑者/全員正直の禁止・判断保留の霧） → subagent_type: "general-purpose"（または既定）。
   • D8 cross_model → subagent_type: "codex-reviewer"（クロスモデル必須。CLAUDE.md原則4）。
   • 各エージェントへの指示は audit-rubric.md の該当「プロンプト要旨」を展開し、 出力スキーマ(JSONのみ)で返すことと、読むべきファイルの絶対パスを明示する。
   • D5(字数)は手順2の実測値を D7/集計の文脈として渡す（エージェント不要）。

   ※ 各エージェントは結論のみを構造化JSONで返す。中間の探索ログは持ち帰らない。

4. 結果の書き出し。各エージェントの JSON を audit/<dimension>.json に保存。

5. 集計。audit-rubric.md の集計規則で audit/summary.json を作成:

   • overall = pass ⇔ 全次元が fail でない かつ char_count >= 10000。
   • fail なら blocking_findings に blocker/major を集約（dimension・issue・evidence・fix_suggestion）。

6. meta.json 更新。phases.audit.status = "pass" | "fail"、phases.audit.iteration、 phases.novel.char_count を記録。

7. 報告。overall 判定、char_count、各次元の verdict 一覧、fail 時は修復すべき blocking_findings を優先度順に提示。

修復ループ（fail 時）

• 監査スキル自体は修復しない。オーケストレータ mystery-novel が blocking_findings を 読み、mystery-case（設計の問題なら）や執筆ステップ（本文の問題なら）を再実行し、 iteration を上げて再監査する。単体実行時はユーザーへ blocking_findings を提示する。
• 字数不足は執筆ステップで本文を増補（水増しでなく密度のある描写・捜査の追加）。

完了条件

• audit/summary.json と各 audit/<dimension>.json が生成済み。
• audit/summary.json.overall が確定し meta.json に反映。
• D8(codex-reviewer)を含む全次元が実行済み。

単体実行時の次の一手

overall=pass なら mystery-readers（読者検証）を案内。fail なら blocking_findings の修復を案内。