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agent-discover の後に呼び出すスキル。spec.md を読んで業務プロセスをノードに分割し、各ノードを「決定論コード」と「LLM 判断」に振り分け、設計パターン（Reflection / Tool Use / Planning / Multi-Agent）を選定する。LangGraph のグラフ構造、ReAct ツール定義、ハイブリッド構成を design.md として出力する。「実装の設計をしたい」「ノードの切り方が分からない」「パターンの選び方を知りたい」と言われたとき呼ぶ。
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SOC 직업 분류 기준
| name | agent-decompose |
| description | agent-discover の後に呼び出すスキル。spec.md を読んで業務プロセスをノードに分割し、各ノードを「決定論コード」と「LLM 判断」に振り分け、設計パターン（Reflection / Tool Use / Planning / Multi-Agent）を選定する。LangGraph のグラフ構造、ReAct ツール定義、ハイブリッド構成を design.md として出力する。「実装の設計をしたい」「ノードの切り方が分からない」「パターンの選び方を知りたい」と言われたとき呼ぶ。 |
/agent-discover で spec.md が完成した直後workspace/<project>/vN/spec.md
| ファイル | 内容 |
|---|---|
design.md | グラフ構造・ノード一覧・各ノードの責務・LLM/コード境界・設計パターン選定理由 |
tools.md | ReAct で使うツール一覧と各ツールの仕様（入出力・エラー時の挙動・最小権限） |
detailed_design.md | 詳細設計書 (シーケンス図・状態遷移図・データモデル等を Mermaid で網羅) ← reference/detailed_design_template.md を雛形に |
spec.md | 必要があれば更新（決定したパラメータを反映） |
reports/decompose_report.md | 作業報告（選んだ理由・捨てた選択肢） |
spec.md の「2. 業務ステップ」を読み、各ステップを LangGraph のノードに対応させる。
リサーチ系の典型例:
fetch → preprocess → enrich (コード) → summarize (LLM) → review → send
レビュー系の典型例:
intake → classify (LLM) → extract_rules (コード) → judge (LLM) → format → send
抽出系の典型例:
fetch → ocr → extract (LLM/Tool Use) → validate (コード) → store
アシスタント系の典型例:
receive_query → retrieve (Tool Use) → compose (LLM/Reflection) → respond
reference/workflow_vs_agent.md のフレームワークで判定:
| 決定論コードでやる | LLM でやる |
|---|---|
| データ取得（API/RSS/DB） | 自然言語の生成・要約 |
| フィルタ・並び替え・集計 | 分類・関連性判断 |
| 重複排除・正規化 | 文脈解釈・判断 |
| ファイル出力・配信 | エラーリカバリー思考 |
鉄則: コードで書ける処理はコードで書く。LLM は最後に集中投下。
reference/design_patterns.md を読み、4パターンから必要なものを選ぶ:
| パターン | 向く場面 | 落とし穴 |
|---|---|---|
| Reflection | 高精度が必要、出力品質が最重要 | 回数制限なしでコスト爆発 |
| Tool Use | 外部 API/DB/ファイル操作が必要 | 権限管理不備、最小権限の原則 |
| Planning | 多段階タスク、順序判断が価値になる | 計画の過剰詳細化、修正困難 |
| Multi-Agent | 役割分担が価値（Planner+Reviewer 等） | エージェント間調整コスト |
実務はハイブリッド: 基本はワークフロー型、一部だけエージェント化が王道。
reference/tools_pattern.md を参照。各ツールに以下を定義:
## tool_name
- 機能: 1行で説明
- 入力: 引数の型・意味
- 出力: 返り値の型・形式
- エラー時: 失敗パターンとフォールバック
- 権限: 何にアクセスできて、何にできないか
- キャッシュ: するか・キーは何か
- 呼び出し制限: 1回の実行で最大N回
reference/cost_management.md を参照し、設計ごとに概算:
- LLM 呼び出し回数 × 平均トークン数 × 単価
- ツール呼び出しコスト（ReAct がループするほど増える）
- 軽量モード（一部スキップ）の選択肢を用意
# 設計図: <エージェント名> v1
## 1. グラフ構造
（LangGraph の Mermaid 図）
## 2. ノード一覧
| ノード | 責務 | LLM/コード | 入力 | 出力 |
|---|---|---|---|---|
## 3. 設計パターン選定
- 採用: ○○、△△
- 不採用: □□（理由）
## 4. データフロー
（State の構造、ノード間で受け渡す情報）
## 5. ツール一覧
（Tool Use がある場合、各ツールの詳細）
## 6. コスト見積もり
| モード | 1回あたり | 月間 |
|---|---|---|
## 7. 失敗モードと対処
（各ノードが失敗したらどうなるか）
## 8. 次のアクション
（agent-prototype で何を実装するか）
reference/detailed_design_template.md をベースに、以下の図解を Mermaid で網羅:
design.md は概要、detailed_design.md は実装・運用・レビュー時に参照する。 シーケンス図 1 本でも、後の prototype / deploy フェーズで業務担当・SE 間の認識合わせが格段に楽になる。
design.md と detailed_design.md の決定が spec.md と矛盾しないか確認。必要なら spec.md を更新。
10ノードを超えると見通しが悪くなる。5〜7ノードが目安。 複雑さが増えるなら、サブグラフ化（ノードの中にさらにグラフ）か、別エージェントに切り出し。
最初から Multi-Agent や Planning を採用すると、コストとデバッグ困難で頓挫しがち。 ワークフロー型で動くものを作ってから、必要箇所だけエージェント化する。
LangGraph の StateGraph を使うなら、WorkflowState (TypedDict) に流すフィールドを 必ず全て宣言する。
未宣言のキーは silent drop され、ノード側で state.get("foo", default) のデフォルト値が常に使われる罠がある。
詳細: AGENT_MINDSET.md §「TypedDict / LangGraph での落とし穴」
/agent-prototype
design.md を読んで、reference/workflow_skeleton.py などの雛形から最小実装を組み立てる。
評価が安定した動くエージェントを実運用に乗せるためのスキル。cron / Webhook トリガー、配信先（Slack / SMTP / Confluence）、コスト上限、人間レビュー工程、監視・アラート、リトライ・フォールバック、シークレット管理を設計する。「本番運用したい」「業務に組み込みたい」と言われたら呼ぶ。
AIエージェントを作るときの最初の段階。業務担当者へのヒアリング内容（hearing_sheet_*.md の記入結果）を読み取り、spec.md の初版・hearing_notes.md・usecase_catalog.md を生成する。「○○業務を効率化したい」「○○エージェントを作りたい」と相談されたとき、まずこのスキルで業務理解とユースケース抽出をする。リサーチ・レビュー・抽出・アシスタント系のいずれにも使える。
agent-prototype で動くものができた後、評価データセットを使って品質・コスト・所要時間を測定し、改善案を出すスキル。LayerX 流の評価駆動開発（Eval-driven）を実践する。「精度を上げたい」「コストを抑えたい」「品質を客観評価したい」と言われたら呼ぶ。10〜20件の代表的データから始めて、リリース後にユーザーフィードバックで拡充するサイクル。
動いているエージェントの構成を探索的に改善する高度スキル。マルチエージェント化（Planner+Reviewer+Synthesizer）、モデル使い分け（Sonnet/Haiku）、プロンプトの自動改善、パラメータ探索などを試みる。Sakana AI の ShinkaEvolve（進化的アルゴリズムでエージェント設計を発見）の思想を取り入れる。「もう一段、品質を上げたい」「コストを大幅削減したい」と言われたとき呼ぶ。オプション・後回しで OK。
agent-decompose の後に呼び出すスキル。design.md を読み、reference/ の雛形コード（workflow_skeleton.py / react_skeleton.py / multi_agent_skeleton.py）を起点にエージェントの最小実装を作る。LangGraph の StateGraph、ReAct エージェント、ツール定義を組み合わせて scripts/ に動くコードを出力する。「最初の動くもの」を1日以内に作るのが目標。