o-m-cc

新機能を実装まで一気通貫で走らせる action skill。Agent Teams で要件・設計・タスク分解・実装・quality-gate を自動実行し、コードがコミット可能な状態になるまで止まらない（Sisyphus Loop）。auto mode でも planning ではなく action として積極発動する。「実装して」「作って」「機能を追加して」「新機能を作りたい」「要件から実装まで一気に」「計画して」「この機能を実装したい」で発動。

完了宣言の前にエビデンスを収集・確認する。証拠なき成功宣言は不正。「完了前チェック」「本当に動く？」「確認して」「検証して」「コミット前に確認」で発動。実装完了時、バグ修正後、テスト通過を宣言する前に使う。

要件が曖昧なとき、ソクラテス式に1問ずつ質問して要件を掘り下げる。十分に明確になったら discovery-council にハンドオフ。「要件が曖昧」「何を作ればいいか」「掘り下げて」「インタビューして」で発動。※ 完成した plan/design を詰問するなら grill、非対話で一括批判するなら critic。

完成した plan/design を対話で容赦なく詰問し、実装前に穴を潰す。決定木を1枝ずつ降り、各質問に推奨回答を添える。コードで答えが出る点は聞かず自分で調べて埋める。「grill して」「叩いて」「この設計で大丈夫?」「plan を詰めて」「設計を対話レビュー」で発動。※ ゼロから要件を掘り下げるなら deep-interview、非対話で一括批判レポートなら critic。

backlog（atoms/pipeline/outputs）と skill ヘルス（usage/duration/unused）を統合分析し 1 レポートで提示する。kawai 氏型 analytics ループの起点。「次に何やる？」「atom 整理」「放置案件」「stale」「振り返り」「retro」「skill 使用統計」「unused skill」「atom-suggest」で発動。

designer エージェントによるアーキテクチャ設計。requirements.md を基に design.md を作成。「設計して」「アーキテクチャ設計して」「アーキテクチャを考えて」「設計書を作って」で発動。

技術記事の並列レビュー Council。anti-ai-slop / fact-checker / narrative-critic / reader-advocate を並列 spawn、severity 付き findings を最大3ラウンドで収束。Zenn などのドラフト完成後に使う。「記事レビュー」「editorial swarm」「編集会議」「記事推敲」「記事添削」で発動。

web アプリの機能を構造化して書き下すワークフロー。新規/既存の 2 モード、5 フェーズで構造化（先行事例調査は並列3エージェント、Reader Test 付き）。「機能を考えたい」「機能定義したい」「web アプリ作りたい」「機能から設計したい」「新しい機能」で発動。※ 曖昧な状態の掘り下げは deep-interview、要件統合は discovery-council、設計は design を使う。

o-m-cc のプロジェクトセットアップ。公式 /init の後に実行し、o-m-cc 固有のアドオン（plan/, sisyphus エージェント, パーミッション, プラグイン, .gitignore）を追加。「o-m-cc をインストール」「o-m-cc を設定して」で発動。

コード品質の最終確認。Skill: code-review (built-in) で correctness bug を検出 → main agent が findings を修正 → lint/ty 静的解析 → 条件付きで security-reviewer / critic を spawn (security 関連変更 or plan/requirements.md がある時のみ)。「品質チェックして」「品質ゲート通して」「レビューして」「コードを確認して」「PR 出す前にチェック」「セキュリティ大丈夫？」「コード見て」で発動。

planner エージェントによるタスク分解。design.md を基に TaskCreate でネイティブタスクに登録。「タスクに分解して」「タスク分解して」「実装計画を立てて」「何から始める？」で発動。

3エージェント（researcher, analyst, scout）による並列要件分析 Council。peer-to-peer で相互検証し requirements.md を確定。「要件を整理して」「要件定義して」「現状分析して」「要件をまとめて」で発動。

スキルの自己進化。auto-memory と実行履歴から学びを抽出し、各スキルの Gotchas セクションに自動追記する。セッション終了前、定期的な改善サイクル、問題に遭遇した後に使う。「スキルを進化させて」「学びを反映して」「Gotchas を更新」「evolve」で発動。

EC2 など別マシンへのセッション引き継ぎが第一用途。現セッションの Recap（LLM 要約）と Next Actions を VCS 共有可能な `.claude/journal.md` の先頭に追記する。ローカル端末固有で他マシンから見えない built-in `/recap` の限界を補う。同一マシン内のセッション区切りにも使える。「EC2 に引き継ぎ」「別マシンに渡したい」「handoff」「ハンドオーバー」「journal に残して」「新セッションに渡したい」「新しい会話を始めたい」「セッションを区切りたい」で発動。

実験駆動の反復改善ループ（autoresearch 方式）。毎回フレッシュなサブエージェントで 1変更→測定→保持 or revert。progress.md がイテレーション間の記憶。パフォーマンス最適化、リファクタリング、UI改善、バグ修正の試行錯誤に使う。「最適化して」「パフォーマンス改善」「リファクタリング」「試行錯誤して」「実験的に改善」で発動。

既存画面の UI polish / 複数画面の redesign 統一 / a11y 対応 / CSS 一貫性修正を軽量ループで実装。Council を使わず tsc/lint のみでゲート。1 画面ずつ Read → Edit → 静的チェック → 次へ。「UI polish して」「画面統一して」「a11y 対応」「CSS 統一」「複数画面 redesign」で発動。新規デザインをゼロから生成する場合は外部プラグイン frontend-design を使う。