flow-worker

name	flow-worker
description	agent-flow の executor=agent 向け実行系プロンプト強化スキル。worker（全 kind）・verify・evaluator の各 LLM 呼び出しへ、flow-worker の実行規律 —「三つの約束」（前提を書く・範囲を守る・検証してから渡す）・再導出検証・受け入れ評価 — と、git 操作を worktree に限定する git 利用規約を織り込んだプロンプトを供給する。flow-planner と対をなし、agent-flow が自動検出して利用する（ユーザーが直接発動するスキルではない）。
metadata	{"version":"2.0.0","tier":"experimental","category":"orchestration","tags":["agent-flow","dynamic-workflow","worker","verify","evaluator","git-worktree"]}

flow-worker — agent-flow 向け実行系プロンプト強化

概要

agent-flow の executor: agent は、各ノードの実行（worker/verify の各 kind）と 継続判断（evaluator）を 1 回ずつのエージェント CLI 呼び出しで行う。 本スキルはその呼び出しに渡す プロンプトを賢くする。planner を flow-planner スキルへ外出ししたのと同じ作戦で、実行系の手順知識をスキル側に持たせる。

規律の核は 3 つだけ:

役割	規律	一言で
worker（work/generate/map）	三つの約束	前提を書く・範囲を守る・検証してから渡す
verify	再導出検証＋証跡	自分で導き直し、実行したコマンドと終了コードを引用して判定する（証跡が無い項目は pass にできない）
evaluator	受け入れ・具体化・打ち切り	完了条件と突き合わせ、差し戻しは具体的に、膨張させない

集約・選別系 kind（classify/synthesize/filter/judge/reduce/split）は 出力契約の厳守＋「入力を鵜呑みにしない・根拠を添える」の軽量規律のみ。

アーキテクチャ

agent-flow (executor=agent)
  ├─ execute_agent(kind, goal, deps, …)      … ノード実行
  │     └─ flow-worker/scripts/prompt.py    … role=worker のプロンプト生成（決定的・LLM 無し）
  │           └─ run_agent(prompt, purpose=kind)   … LLM 呼び出しは agent-flow 側
  └─ continue_agent(request, results, …)     … 継続判断（evaluator-optimizer）
        └─ flow-worker/scripts/prompt.py    … role=evaluator のプロンプト生成
              └─ run_agent(prompt, purpose="evaluator")

• prompt.py は LLM を呼ばない。決定的なテンプレート合成のみ（高速・テスト可能）。
• LLM 呼び出し・役割別エージェント解決（設定 agents:）・argv スピル・タイムアウトは agent-flow 側の run_agent に残る。
• スキルが見つからない／生成に失敗した場合、agent-flow は 組み込みプロンプトへ フォールバック する（分散ワーカーに本スキルが未インストールでも run は止まらない）。

git 利用規約 — worktree 必須（scripts/git_worktree.py）

エージェントが git を触るときの唯一の入口として、共有キャッシュ + worktree の CLI（scripts/git_worktree.py）を同梱する。実装系・検証役の プロンプトには常にこの規約が注入され、エージェントの自発的な clone / checkout / 共有チェックアウトへの commit を機械的に封じる。

# 読み取り: 別リポジトリ・別ブランチの内容が必要なとき
WT=$(python3 scripts/git_worktree.py provision <URL|パス> --ref <ブランチ|SHA>)
# …… $WT 内で参照・作業 ……
python3 scripts/git_worktree.py release "$WT"

# 書き込み: 専用 worktree で commit → detached のまま HEAD:refs/heads/<branch> へ push
python3 scripts/git_worktree.py push "$WT" --branch <専用ブランチ> -m "<メッセージ>"

• キャッシュ root は agent-flow / agent-project と共有 （KIRO_GIT_CACHE_DIR / 既定 $TMPDIR/kiro-git-cache）。同じ URL のミラーは ホスト内で 1 本になり、worktree の生成にネットワーク通信は発生しない。
• push は detached worktree から HEAD:refs/heads/<branch> で送るため、 共有チェックアウトのブランチを動かさない。reject は fetch + rebase で自動リトライし、 並行コミットと衝突しない。
• パターンの正典は docs/designs/git-worktree-cache-pattern.md （INV-1 鮮度 / INV-2 直列化・自己修復 / INV-3 direct clone フォールバック）。

利用方法

agent-flow が自動検出する（flow-planner と同じ検索順: .github/skills/flow-worker/ → git root → ~/.kiro/skills/ → skill-registry.json の skill_home）。無効化する場合は agent-flow 設定で:

# agent-flow.yaml
worker_skill: none        # 既定 flow-worker。none/builtin で組み込みプロンプトに戻す

スクリプト直接呼び出し（デバッグ用）

echo '{"role":"worker","kind":"work","goal":"READMEに節を追加"}' \
  | python3 .github/skills/flow-worker/scripts/prompt.py

入出力契約

入力（stdin JSON）:

role	フィールド
worker	kind / goal / request（run の元要求） / deps（{id: {output, data}}） / repo_instruction（ワークスペース＋参照の指示ブロック） / artifact_note（中間成果物プロトコル） / workspace / references
evaluator	request / results_summary / human_feedback / patterns_catalog / max_retries

出力（stdout）: プロンプト全文。出力契約の文言は agent-flow のパーサと互換を保つ:

• verify: 『verify=pass / verify=fail』＋末尾 JSON {"ok": bool, "issues": [...]}
• split: JSON 配列のみ / reduce: count は実要素数と一致 / classify: class=<ラベル>
• evaluator: JSON のみ {"decision": "done"|"replan", "reason", "new_tasks": [...]}

注意事項

• プロンプトの正文は scripts/prompt.py の定数が正。
• 分散実行では各ワーカーノードのローカルでスキルが検索される。未インストールの ノードは組み込みプロンプトで動く（混在しても run は成立する）。
• agent-project には依存しない。agent-flow がインターフェースに渡す情報のみを使う。