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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。
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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。
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-readers |
| description | 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。 |
完成原稿を「読者への挑戦」直前で切り出し、最低10人の並列読者エージェントに読ませて、 探偵の解説前に犯人へ到達できるかを検証する。フェアプレイの実証テスト。
~/mystery-novels/<slug>/novel.md（<!-- CHALLENGE-TO-THE-READER --> マーカー必須）case.json / characters.json（スキルのみが読む。読者には渡さない）~/.claude/skills/mystery-readers/references/reader-protocol.md（切り出し・ペルソナ・採点・集計）~/.claude/skills/mystery-novel/references/data-contract.md（ネタバレ境界）本文の切り出し。reader-protocol.md の awk コマンドで、挑戦マーカー直前までを
~/mystery-novels/<slug>/readers/_challenge_cut.md に出力。マーカーが無ければ
検証不能としてエラー報告（執筆ステップで設置が必要）。切り出し本文に解決編が
混入していないことを確認。
真の答えを取得（スキル内部のみ）。case.json の perpetrator_id を characters.json で
本名に解決し、真犯人名・手段・動機を採点用に保持。この情報を読者プロンプトに含めない。
読者エージェントを並列起動（最低10、推奨12）。1メッセージで Agent を同時発行。
subagent_type: "codex-reviewer"（クロスモデル読者。CLAUDE.md原則4）。readers/_challenge_cut.md だけを読め。プロジェクト内の他ファイル(case.json,
characters.json, novel.md 等)を絶対に開くな。」採点（スキル側）。各読者の guessed_culprit を真犯人名と照合（表記ゆれ正規化）。
method/motive の概ね一致も判定。各読者結果を readers/<reader_id>.json に保存。
集計。readers/aggregate.json を reader-protocol.md のスキーマで作成:
solve_rate・method_hit_rate・motive_hit_rate・guess_distribution・
clues_readers_found / clues_readers_missed・fairness_signal・notes。
fairness_signal は trick_complexity(tier)依存で判定する。meta.json の
settings.trick_complexity（または case.json の trick.complexity_tier、無ければ tier3）を
読み、reader-protocol.md の tier 別目標帯と観測 solve_rate を照合して
good / too_easy / unfair_or_too_hard を決める。tier と target_band も aggregate に記録。
難度proxyも集計（LLM読者はsolve_rate飽和するため）: suspicion_spread（1人あたりseriously_suspected
平均数。1に近い＝曖昧さ不足）、misled_rate（misled_by が非空の読者率。低い＝偽の解決が不発）、
meta_guess_rate（reasoning_type=meta_guess の率。高い＝勘で当てられている）、lie_detected_rate
（suspected_lies 非空率。低い＝A9違反の疑い）。solve_rate が高くてもこれらが悪ければ「難度不足」と診断。
meta.json 更新。phases.readers.status="done"、phases.readers.solve_rate を記録。
報告。solve_rate と fairness_signal、適用した tier と目標帯、推測分布（真犯人 vs レッドヘリング/偽の解決）、見落とされた重要手掛かり、フェアネス所見を提示。
readers/aggregate.json 生成、meta.json に solve_rate 反映。workflows/mystery-batch.mjs の難易度ループ）。fairplay_clues/knox の pass 維持を確認、崩れたら巻き戻す。