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推理SF小説ハーネスのフェーズ4。完成した原稿一式(world.json/characters.json/case.json/novel.md)を並列サブエージェントで監査する。矛盾検出・殺人の動機妥当性・ノックスの十戒(SF適応F1-F5)・フェアプレイ手掛かり・字数1万字以上・不必要な殺人の排除・安直/過剰複雑なロジックの検出を並列で実行し、クロスモデル(codex-reviewer)監査も含めて audit/summary.json に集約、合否を判定する。novel.md と各JSONが存在する前提。
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SOC 직업 분류 기준
推理SF小説を一気通貫で書き上げるオーケストレータ。ユーザーの世界観設定(舞台種別など)を起点に、世界観構築→登場人物設計→事件/トリック設計→執筆→並列監査→読者検証の全6ステップを自動連結し、フェアプレイ本格推理SF(1万字以上)を完成させる。各フェーズは mystery-world / mystery-characters / mystery-case / mystery-audit / mystery-readers として個別実行も可能。監査fail時は修復ループで再生成する。「推理小説を書いて」「ミステリを書いて」「クローズドサークルもの」等の依頼で使う。
推理SF小説ハーネスのフェーズ3。world.json と characters.json をもとに殺人事件を設計する。トリック(手段/機会/動機)、被害者と加害者の確定、フェアプレイ手掛かり台帳、探偵の推理連鎖、全容疑者の消去理由、動機の妥当性、SF設定(novum)の必然性を構造化し case.json を生成、characters.json の真相を更新する。world.json と characters.json が存在する前提。
推理SF小説ハーネスのフェーズ5。完成した novel.md を「探偵がロジックを解説する直前」まで切り出し、最低10人(推奨12人)の並列読者エージェントに独立して読ませ、探偵の解説前に犯人を当てられるかを検証する。読者には真相(case.json/characters.json)も解決編も渡さない。正答率(solve_rate)・推測分布・拾われた/見落とされた手掛かり・フェアネス判定を readers/aggregate.json に集約する。novel.md に読者への挑戦マーカーがある前提。
推理SF小説ハーネスのフェーズ2。world.json をもとに、エージェントが自律で登場人物を設計し characters.json(人物バイブル=真相込み)を生成する。最低編成は探偵1・被害者1・加害者1・加害者候補5(=容疑者6名以上、合計8名以上)。ユーザーに人物像を質問せず、後段の監査サブエージェントが矛盾検証に使える構造化JSONを出力する。world.json が存在する前提。
推理SF小説ハーネスのフェーズ1。ユーザーから受け取った世界観設定(舞台種別・時代・国・SF度のヒント)をもとに、クローズドサークルが成立する具体的なSF世界を構築し world.json を生成する。温泉旅館・無人島・列車・当主の館・宇宙ステーション等のクローズド舞台でミステリの起点となる状況を設計する。単体でも mystery-novel オーケストレータからでも実行可能。
| name | mystery-audit |
| description | 推理SF小説ハーネスのフェーズ4。完成した原稿一式(world.json/characters.json/case.json/novel.md)を並列サブエージェントで監査する。矛盾検出・殺人の動機妥当性・ノックスの十戒(SF適応F1-F5)・フェアプレイ手掛かり・字数1万字以上・不必要な殺人の排除・安直/過剰複雑なロジックの検出を並列で実行し、クロスモデル(codex-reviewer)監査も含めて audit/summary.json に集約、合否を判定する。novel.md と各JSONが存在する前提。 |
完成原稿一式を並列サブエージェントで多角監査し、合否(pass/fail)と修復指示を出す。 goal 要件（矛盾・動機妥当性・字数1万字・Knox十戒・不要殺人排除・安直ロジック排除）を すべて網羅する。
~/mystery-novels/<slug>/ の world.json / characters.json / case.json / novel.mditeration（修復ループの周回番号。既定1）~/.claude/skills/mystery-audit/references/audit-rubric.md（次元D1-D10・出力スキーマ・集計規則）~/.claude/skills/mystery-novel/references/knox-and-fairplay.md~/.claude/skills/mystery-novel/references/data-contract.md対象確定。slug からプロジェクトパスを解決。4ファイルの存在を確認。
決定的計測（字数, D5）をスキル側で実行。共有スクリプトで novel.md の字数を数える:
python3 ~/.claude/skills/mystery-audit/references/count_chars.py "<proj>/novel.md"。
得た char_count が 10,000 未満なら blocker を即記録。
2b. 決定的計測（who軸 preflight, D9用）をスキル側で実行。共有スクリプトで case.json の
接触独占(A10)・物証集中(A11)・動機独占(A12)・過剰決定(A13)を機械検出する:
python3 ~/.claude/skills/mystery-audit/references/check_who_axis.py "<proj>/case.json"。
返る JSON(a10_contact_monopoly / a11_evidence_dump / a12_motive_monopoly /
a13_over_determination)を D9 エージェントのプロンプトに埋め込んで渡す（D9 が第二段で
挑戦前本文と照合する。audit-rubric.md D9-5 参照）。
2c. 決定的計測（未来予告・後知恵 lint, D10用）をスキル側で実行。挑戦前本文の語り手フラグを検出:
python3 ~/.claude/skills/mystery-audit/references/check_prose_tells.py "<proj>/readers/_challenge_cut.md"。
返る JSON(findings の major/カテゴリ/該当文)を D10 エージェントのプロンプトに埋め込んで渡す
（major あれば当該文の書き換えを指摘。audit-rubric.md D10-5 参照）。
並列監査エージェントを1メッセージで同時起動（Agent ツールを複数同時に発行）。 次元 D1〜D10 をそれぞれ独立エージェントに割り当てる:
subagent_type: "general-purpose"（または既定）。subagent_type: "codex-reviewer"（クロスモデル必須。CLAUDE.md原則4）。※ 各エージェントは結論のみを構造化JSONで返す。中間の探索ログは持ち帰らない。
結果の書き出し。各エージェントの JSON を audit/<dimension>.json に保存。
集計。audit-rubric.md の集計規則で audit/summary.json を作成:
overall = pass ⇔ 全次元が fail でない かつ char_count >= 10000。meta.json 更新。phases.audit.status = "pass" | "fail"、phases.audit.iteration、
phases.novel.char_count を記録。
報告。overall 判定、char_count、各次元の verdict 一覧、fail 時は修復すべき blocking_findings を優先度順に提示。
mystery-novel が blocking_findings を
読み、mystery-case（設計の問題なら）や執筆ステップ（本文の問題なら）を再実行し、
iteration を上げて再監査する。単体実行時はユーザーへ blocking_findings を提示する。audit/summary.json と各 audit/<dimension>.json が生成済み。audit/summary.json.overall が確定し meta.json に反映。overall=pass なら mystery-readers（読者検証）を案内。fail なら blocking_findings の修復を案内。