| name | draft-wallhit-planner |
| description | ドラフト文書の手直し(整合性チェック・数値更新・トーン修正)と、GPT/Gemini/Claude Opus/DeepResearch向け壁打ち文書の生成・フィードバック統合を行う。提案書レビュー、壁打きセッション準備、壁打ち結果の反映、提出前チェックリストに使用する。 |
| short_description | ドラフト文書の手直し(整合性チェック・数値更新・トーン修正)と、GPT/Gemini/Claude Opus/DeepResearch向け壁打ち文書の生成・フィードバック統合を行う。提案書レビュー、壁打きセッション準備、壁打ち結果の反映、提出前チェックリストに使用する。 |
ドラフト手直し & AI壁打ちプランナー
ワークフロー全体図
Draft → 整合性チェック → 壁打ち文書生成(×4モデル) → 壁打ち実行
→ フィードバック統合 → 再壁打ち or 提出前チェック → 完成
Phase 1: ドラフト手直し
チェックリスト
ドラフト修正時は以下を順にチェック:
- [ ] 数値整合性: 本文中の数値とテーブル/図が一致しているか
- [ ] 用語統一: 同じ概念に複数の呼称を使っていないか
- [ ] スコープ一貫性: 冒頭の主張と結論が矛盾していないか
- [ ] トーン: 過大主張("世界初","革命的")を抑え、PoCに相応しい謙虚さがあるか
- [ ] 数値の鮮度: 最新の実験結果・テスト結果が反映されているか
- [ ] 参照リンク: 内部セクション参照(§10.4参照 等)が正しいか
- [ ] 政治的表現: センシティブな固有名詞・組織名が中立的表現に置換されているか
典型的な修正パターン
| 問題 | 修正方針 |
|---|
| スコア差異の説明不足 | 「同一ベンチの比較ではない」を明記 |
| 未完成機能の表現 | "未実装"→"運用前の最終詰め段階" |
| 循環論法の自覚不足 | 「評価の限界」セクションで率直に認める |
| mock vs real未区分 | mock/real/改善後の3行テーブルで定量比較 |
Phase 2: 壁打ち文書生成
モデル別テンプレート
各モデルに最適化した壁打き文書を生成する。
テンプレートは templates.md を参照。
生成手順
- 対象ドキュメントを特定 —
_docs/proposals/ 内のメイン提案書
- モデルと役割を選択 — 下記4パターンから
- テンプレートに沿って文書を生成
_docs/ に保存 — yyyy-mm-dd_{Model}壁打き_{テーマ}.md 形式
4モデルの役割マッピング
| モデル | 最適な役割 | 強み | 出力形式 |
|---|
| GPT (thinking) | 提出戦略アドバイザー | 構造化Q&A、戦略的助言、整合性チェック | Q1-Q10形式 + 整合性P0リスト |
| Gemini Pro | 技術レビュー・競合分析 | 多視点同時評価、コード品質定量化、論文化可能性 | G1-G8形式 + 面接対策 |
| Claude Opus | Devil's Advocate(批判的レビュー) | 論理的穴の発見、暗黙の前提の炙り出し、面接シミュレーション | O1-O8形式 + 致命度ランク |
| GPT DeepResearch | 最終判定・統合レビュー | Web検索ベースの裏取り、3モデル統合評価、最終verdict | DR1-DR5形式 + 合否判定 |
Phase 3: フィードバック統合
壁打ち結果を受け取ったら:
- 致命度でソート — 高→中→低の順に対応
- 対応マッピングを作成 — 各指摘に対するアクション(修正/反論準備/見送り)
- ドラフトに反映 — Phase 1のチェックリストを再適用
- 対応ログを残す —
_docs/logs/yyyy-mm-dd_{テーマ}対応ログ_{worktree}.md
フィードバック統合テーブル
| # | 指摘元 | 致命度 | 指摘内容 | 対応 | ステータス |
|---|--------|--------|---------|------|-----------|
| 1 | Opus O1 | 高 | 循環論法 | §10.1に限界セクション追加 | ✅ |
| 2 | Gemini G2 | 高 | 天井問題 | 概念ドリフト対策を追記 | ✅ |
Phase 4: 提出前チェックリスト
最終提出前の品質ゲート:
致命的弱点チェック:
- [ ] 自己評価の独立性問題を正面から認めているか
- [ ] 実データの結果が最低1件含まれているか
- [ ] 進化の効果(diff/具体例)が示されているか
- [ ] 政治的にセンシティブな表現が中立化されているか
- [ ] 初期スコアが高すぎる問題への回答が準備されているか
構造チェック:
- [ ] 1シナリオの具体例から始まる構成になっているか
- [ ] Appendixに読み順ガイドがあるか
- [ ] 数値が全セクションで一致しているか
- [ ] KPI/ロードマップが最新状態か
トーンチェック:
- [ ] 「PoCであり研究プロトタイプ」を明示しているか
- [ ] 「何ができていないか」を率直に語っているか
- [ ] 数字よりも設計判断の質で勝負する構成か
追加リソース