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Agent Team を活用した並列レビュー・実装の協調プロトコル。 チーム作成、フォールバック検出、スポーンプロンプト、 インサイトキャプチャ、Progress file 管理を定義する。 Use when: - spec-review --auto のチームモード実行時 - 複数エージェントの並列レビューでチーム協調が必要な時 Trigger phrases: agent team, team mode, parallel review team
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SOC 직업 분류 기준
| name | team-orchestration |
| description | Agent Team を活用した並列レビュー・実装の協調プロトコル。 チーム作成、フォールバック検出、スポーンプロンプト、 インサイトキャプチャ、Progress file 管理を定義する。 Use when: - spec-review --auto のチームモード実行時 - 複数エージェントの並列レビューでチーム協調が必要な時 Trigger phrases: agent team, team mode, parallel review team |
| allowed-tools | Read, Write, Glob, Grep, Task, TaskCreate, TaskUpdate, TaskList, TaskGet, SendMessage, TeamCreate, AskUserQuestion |
| model | sonnet |
| user-invocable | false |
Agent Team を活用した並列レビュー・実装の協調プロトコル。 既存の Task tool サブエージェントパターンを基盤とし、Agent Team を enhancement として活用する。
1. TeamCreate ツールの利用可能性を確認
2. 利用可能 → Agent Team パスで実行
3. 利用不可 → Task tool による並列サブエージェント実行にフォールバック
Agent Team が利用できない場合、ユーザーに以下を通知:
Agent Team ツールは現在の環境で利用できません。
既存のサブエージェント並列実行モードで続行します。
機能的な差異:
- レビュアー間の相互議論は行われません
- 各レビュアーは独立して結果を返します
- 品質・精度に大きな差はありません
Agent Team が利用可能な場合:
Agent Team モードで実行します。
3名のレビュアーがチームとして相互検証を行います。
Phase 1 対象: spec-review --auto の3ロール。
全チームメイトのスポーンプロンプトに以下を含める:
## Completion Protocol (L1 - MUST)
リーダーへの報告（SendMessage）前に必ず実行すること:
1. INSIGHT RECORDING: 予期しない発見があれば以下のマーカーを使用:
- PATTERN: [説明] (file:line)
- LEARNED: [説明] (file:line)
- INSIGHT: [説明] (file:line)
2. REFERENCE VERIFICATION: 全ての file:line 参照を Read ツールで
存在確認すること。未検証の参照には [UNVERIFIED] を付与。
3. RESULT FORMAT: subagent-contract フォーマットで報告:
## [ロール名] Result
### Status: SUCCESS / PARTIAL / FAILED
### Summary: [2-3文の要約]
### Findings: [構造化された発見事項]
### Key References: [file:line テーブル]
### Confidence: [0-100] with justification
チームメイトの SendMessage からインサイトマーカーを抽出し保存する。
1. チームメイトの SendMessage を受信
2. PATTERN/LEARNED/INSIGHT/DECISION/ANTIPATTERN マーカーを検索
3. 各マーカーに対して:
a. 一意の insight ID を生成 (INS-YYYYMMDDHHMMSS-xxxxxxxx)
b. .claude/workspaces/{id}/insights/pending/ に JSON を書き出し:
{
"id": "INS-20260211-001",
"timestamp": "ISO-8601",
"category": "pattern|learned|insight|decision|antipattern",
"content": "[マーカーの内容]",
"source": "team-member-[role]",
"status": "pending",
"workspaceId": "[workspace-id]"
}
c. Write ツールで直接書き出す（Bash でスクリプト呼び出しはしない）
confidence >= 85 かつ参照の相互検証が必要な場合:
チームメイト リーダー ファイルシステム
| | |
|-- SendMessage --->| |
| "タスク開始" |-- Write ------------>|
| | claude-progress.json |
|-- SendMessage --->| |
| "発見事項報告" |-- Write ------------>|
| | insights/pending/ |
| |-- Write ------------>|
| | claude-progress.json |
claude-progress.json に追加するオプショナルフィールド:
{
"teamContext": {
"mode": "agent-team",
"startedAt": "ISO-8601"
}
}
| 管理対象 | ツール | 永続性 |
|---|---|---|
| チーム内タスク | TaskCreate/Update/List | チーム存続期間のみ |
| セッション横断進捗 | claude-progress.json | プロジェクト全体 |
| 実装タスクリスト | feature-list.json | spec-implement 全期間 |
チームメイトはユーザーと直接対話できない。以下のフローで中継する:
チームメイト: SendMessage → リーダー
"ユーザーに確認が必要: [質問内容]"
リーダー: AskUserQuestion → ユーザー
"[チームメイト名]からの確認事項: [質問内容]"
ユーザー: 回答
リーダー: SendMessage → チームメイト
"ユーザーからの回答: [回答内容]"
チームメイト障害時の判断を TeammateIdle イベント中心で行い、LLM の時間認識への依存を最小化する。
個別障害（1体無応答）- 3段階判断:
一次: TeammateIdle イベント受信を契機にタイムアウト判断
- 中間報告（SendMessage）受信済み → 正常完了の可能性あり、結果待機を継続
- 中間報告なし → ハングと判断、同ロールのサブエージェントを代替スポーン
二次: フォールバック固定タイムアウト（TeammateIdle 未受信の異常系）
- security-auditor: 7分、qa-engineer: 5分、system-architect: 5分
- 上限キャップ: 全ロール共通10分
→ 元チームメイトに shutdown_request
→ 残2体のチームはそのまま継続（2体でも相互検証は成立）
チーム障害（2体以上無応答）:
→ 全チームメイトに shutdown_request
→ 従来パターン（5体サブエージェント）にフォールバック
→ ログに team-fallback-full を記録
※ 1体のみ残存ではチーム協調の価値がないため全体ブレイク
API エラー（TeamCreate/SendMessage 失敗）:
→ 即時ブレイク → 従来パターンで実行
→ 同一セッション内はチームモードを再試行しない（open 状態維持）
Agent Team 運用の安全性と一貫性のために必須。
品質向上のための推奨事項。合理的な理由があれば変更可。
状況に応じて判断する推奨事項。
設定ファイルとソースコードからプロジェクトの技術スタックを自動検出。 Use when: 新規コードベースでの作業開始、言語/フレームワーク/ツールの特定。 Trigger phrases: detect stack, what framework, identify technology, project setup
REST、GraphQL、gRPC の API 設計パターン。 Use when: API の新規設計、OpenAPI 仕様作成、バージョニング/ページネーション設計。 Trigger phrases: API design, REST endpoint, GraphQL schema, OpenAPI, gRPC, pagination
エバリュエーター・オプティマイザーのフィードバックループによる反復改善。 Use when: 出力品質の反復改善、明確な評価基準がある複雑な出力の最適化。 Trigger phrases: iterate, refine, improve quality, feedback loop, evaluate and optimize
ルール遵守と創造的な問題解決のバランスを取るためのフレームワーク。 Anthropic のエージェント設計に関する研究に基づく。 使用場面: - 複数の有効なアプローチがある複雑な判断に直面した場合 - 状況に対して指示が過度に規範的に感じられる場合 - ガイドラインを特定のコンテキストに適応させる必要がある場合 - 精度要件と革新的なソリューションのバランスを取る場合 Trigger phrases: think creatively, use judgment, adapt approach, better solution, flexibility
曖昧なリクエストを明確にするための構造化された要件インタビューフレームワーク。使用場面: - ユーザー要件が不明確または不完全な場合 - 新機能を開始し要件を収集する必要がある場合 - ユーザーのニーズ、制約、優先順位を理解する必要がある場合 - ビジネスリクエストを技術仕様に変換する場合 - ユーザーが詳細なしに「～したい」「～を追加して」と言う場合 Trigger phrases: gather requirements, clarify request, what do you need, interview user, requirements gathering, unclear request
すべてのユーザー向けコンテンツに日本語出力を強制する。 使用場面: - エージェント出力を日本語にする必要がある場合 - レスポンス全体の言語の一貫性を検証する場合 - 仕様書やドキュメントを日本語で生成する場合 Trigger phrases: Japanese, 日本語, language mode, output language