interviewer

name	interviewer
description	Collect user's implicit knowledge (business context, technical constraints, past failures, hidden assumptions) through interactive dialogue and save as _interview-notes.yaml before executing feature documentation skills. Use when running /interview command or automatically before any start-teams-doc phase. Generic design allows use with skills beyond teams-docs.

Interviewer スキル

トリガー条件

• /interview コマンドが呼ばれたとき
• /start-teams-doc スキルのフェーズ開始前に自動的に呼ばれたとき
• ユーザーが「インタビューしたい」「暗黙知を整理したい」「前提を確認したい」と言ったとき

入力パラメータ

パラメータ	説明	必須
target_skill	質問セットを切り替える対象スキル名（例: teams-docs-discovery）	✅
output_dir	_interview-notes.yaml の出力先ディレクトリ。サブモジュール利用時は {docs_root}/teams/{team}/{project}/{feature} 形式で渡される	✅
mode	initial（初回）/ phase-followup（フェーズ追加質問）	✅
existing_notes	既存の _interview-notes.yaml の内容（phase-followup 時）	任意
context_params	呼び出し元から引き渡されるコンテキスト（team, project, feature, feature_id, docs_root 等）	任意

実行手順

1. 質問セットのロード

以下の質問セット YAML を読み込む:

• 共通質問: question-sets/_base.yaml — 全フェーズで使用
• スキル固有質問（target_skill に応じて1つを選択）:
  • question-sets/teams-docs-discovery.yaml — target_skill が teams-docs-discovery のとき
  • question-sets/teams-docs-design.yaml — target_skill が teams-docs-design のとき
  • question-sets/teams-docs-qa.yaml — target_skill が teams-docs-qa のとき
  • question-sets/teams-docs-operations.yaml — target_skill が teams-docs-operations のとき

mode: phase-followup の場合はスキル固有質問のみをロードする。

2. 既存回答のスキップ判定

existing_notes が提供されている場合:

• 既に回答済みの question_id はスキップする
• confidence: low の回答は再質問候補としてマークする（ユーザーに再回答するか確認）

3. 対話ループ

ロードした質問セットに基づき、関連する質問をバッチにグルーピングして AskUserQuestion で提示する。

適応ルール（references/adaptive-rules.md 参照）

各回答について以下を評価する:

• 曖昧度判定: 回答の具体性を short / vague / unknown / clear で判定
• フォローアップ: short または vague の場合、質問定義の follow_up_probes から掘り下げ質問を実施（各質問最大2回）
• 動的トリガー: 回答にキーワードが含まれる場合、dynamic_triggers の追加質問を実施（各質問最大1回）
• スキップ: ユーザーが「スキップ」「わからない」と回答した場合、次の質問へ進む

質問の提示方法（バッチ質問方式）

• 関連する質問を 3〜5問ずつまとめて 1回の AskUserQuestion で提示する
• グルーピングは質問セット YAML の category または意味的な関連性に基づいて行う
• 各バッチの冒頭にカテゴリ名（例: 「ビジネスコンテキスト」「技術的制約」）を表示する
• 各質問には番号を振り、なぜこの情報が重要かの簡潔な説明を添える
• 選択式の場合は選択肢を明記し、自由記述の場合はその旨を示す
• ユーザーは番号で対応する回答を返すか、まとめて自由に回答できる
• 未回答・スキップの質問は次のバッチに繰り越さず、skipped として扱う

4. _interview-notes.yaml 生成

全質問の回答を収集後、assets/output-schema.yaml の構造に従って _interview-notes.yaml を生成する。

出力先: {output_dir}/_interview-notes.yaml

5. 品質チェック

references/quality-checklist.md に基づきインタビュー結果を検証する。未達項目がある場合はユーザーに通知し、追加回答を求めるか確認する。

バリデーションスクリプトを実行して自動チェックを行う:

python <this_skill_dir>/scripts/validate-interview.py <feature_dir>

<this_skill_dir> は、この SKILL.md が配置されているディレクトリの実際のパスに解決すること。

エラーが出た場合はユーザーに通知し、追加回答を求めるか確認する。

6. サマリー表示

インタビュー完了後に以下を表示する:

📝 インタビュー完了: {target_skill}

🔑 主要な発見:
  - {key_findings の各項目}

⚠️ 特定されたリスク:
  - {risks_identified の各項目}

📌 確認された前提:
  - {assumptions_captured の各項目}

❓ 未解決の質問:
  - {open_questions の各項目}

📄 保存先: {output_dir}/_interview-notes.yaml

出力ファイル

ファイル	必須
{output_dir}/_interview-notes.yaml	✅

Troubleshooting

• validate-interview.py がエラーを返す → _interview-notes.yaml の YAML 構文を確認する。インデントずれや必須フィールド（metadata, responses, summary）の欠落が主な原因。
• ユーザーが回答を拒否する → confidence: low でマークし、open_questions に追加して次の質問に進む。無理に再質問しない。
• 質問セット YAML が見つからない → target_skill の値が正しいか確認する。対応する question-sets/{target_skill}.yaml が存在しない場合は _base.yaml のみで実行する。

参照

• question-sets/_base.yaml
• question-sets/teams-docs-discovery.yaml
• question-sets/teams-docs-design.yaml
• question-sets/teams-docs-qa.yaml
• question-sets/teams-docs-operations.yaml
• assets/output-schema.yaml
• references/adaptive-rules.md
• references/quality-checklist.md