// Interactive wizard: guided questions with multiple-choice options about subscriptions, then outputs a ready-to-paste capability_tiers YAML + fixed agent model assignments. Trigger: "capability_tiers", "bloom config", "routing setup", "set up model routing", "ルーティング設定", "capability_tiers設定", "モデル設定", "サブスク設定", "model routing"
| name | shogun-bloom-config |
| description | Interactive wizard: guided questions with multiple-choice options about subscriptions, then outputs a ready-to-paste capability_tiers YAML + fixed agent model assignments. Trigger: "capability_tiers", "bloom config", "routing setup", "set up model routing", "ルーティング設定", "capability_tiers設定", "モデル設定", "サブスク設定", "model routing" |
選択肢誘導型インタビューで2問に答えるだけで、最適な capability_tiers 設定を
ready-to-paste 形式で生成する。
Output:
capability_tiers YAML → config/settings.yaml にそのまま貼り付け可available_cost_groups 宣言config/settings.yaml の初期セットアップ/shogun-model-list でモデル一覧を確認した後IMPORTANT: Do NOT output the pattern tables directly. Always ask questions first using AskUserQuestion.
Call AskUserQuestion with the following:
question: "Claudeのプランを教えてください。"
header: "Claude Plan"
options:
- label: "Max 20x ($200/月)"
description: "Opus・Sonnet・Haiku全モデル利用可。20倍使用量。Spark Dual運用ならコレ (Recommended)"
- label: "Max 5x ($100/月)"
description: "同上、5倍使用量。コスト重視で十分な量なら。"
- label: "Pro ($20/月)"
description: "Opus・Sonnet・Haiku利用可。使用量は標準。個人利用に十分。"
- label: "Free / なし"
description: "SonnetとHaikuのみ（Opus不可）。L6タスクはギャップが発生する。"
Call AskUserQuestion with the following:
question: "ChatGPT（OpenAI）のプランを教えてください。"
header: "ChatGPT Plan"
options:
- label: "なし（Claude onlyで運用）"
description: "Claude枠のみ。シンプル構成。足軽はHaiku4.5が主力。"
- label: "Plus ($20/月)"
description: "gpt-5.3-codex利用可（Spark不可）。L4まで補完できる。"
- label: "Pro ($200/月)"
description: "Spark(1000 tok/s, Terminal-Bench 58.4%) + gpt-5.3(77.3%)利用可。足軽7体の最強構成 (Recommended)"
Q1=Pro/Max かつ Q2=Plus または Pro の場合のみ聞く。 両方のサブスクが使える場合、同じBloomレベルをどちらのクォータで処理するか確認する。
Call AskUserQuestion with:
question: "L1-L3タスク（量産・テンプレート・簡単な実装）はどちらのクォータを優先しますか？"
header: "L3クォータ優先"
options:
- label: "ChatGPT Pro (Spark / gpt-5.3) 優先 (Recommended)"
description: "Spark 1000 tok/s で爆速処理。Claude Max枠を温存してL5-L6に集中。"
- label: "Claude Max (Haiku 4.5) 優先"
description: "Claude枠を均等利用。ChatGPT Pro枠を節約してL4に余裕を持たせる。"
Call AskUserQuestion with:
question: "L4タスク（分析・デバッグ・コードレビュー）はどちらのクォータを優先しますか？"
header: "L4クォータ優先"
options:
- label: "ChatGPT Pro (gpt-5.3-codex) 優先 (Recommended)"
description: "Terminal-Bench 77.3%。Codex Pro枠を活用してClaude枠を温存。"
- label: "Claude Max (Sonnet 4.6) 優先"
description: "SWE-bench 79.6%。Claude品質でL4も処理。ChatGPT Pro枠をSparkに集中。"
これらの回答に応じて capability_tiers の max_bloom 値を調整する（下記パターンのカスタム節を参照）。
| Claude | ChatGPT | Pattern |
|---|---|---|
| なし/Free | なし | A-Free |
| Pro/Max | なし | A |
| なし/Free | Plus | B |
| なし/Free | Pro | C |
| Pro/Max | Plus | D |
| Pro/Max | Pro | E (Full Power) |
Output ONLY the matching pattern. Show:
capability_tiers YAML（コピー可能なコードブロック）available_cost_groupsSonnet 4.6 と Haiku 4.5 が使えるが Opus 4.6 は不可。L6 タスクはL5品質で処理される。
| エージェント | 推奨モデル | 備考 |
|---|---|---|
| Karo (家老) | claude-sonnet-4-6 | Opusは使えないのでSonnet |
| Gunshi (軍師) | claude-sonnet-4-6 | 同上 |
config/settings.yaml snippetavailable_cost_groups:
- claude_max
capability_tiers:
claude-haiku-4-5-20251001:
max_bloom: 3 # L1-L3: $1/$5/M, SWE-bench 73.3%
cost_group: claude_max
claude-sonnet-4-6:
max_bloom: 5 # L4-L5: $3/$15/M, SWE-bench 79.6%, 1M context
cost_group: claude_max
| Bloom | モデル | 備考 |
|---|---|---|
| L1–L3 | Haiku 4.5 | 速い・安い |
| L4–L5 | Sonnet 4.6 | 分析・設計評価 |
| L6 | ⚠️ GAP | Opus 4.6 不可。L5品質で代替処理される。 |
Claude Opusまで全モデル利用可。足軽はHaiku(L1-L3)→Sonnet(L4-L5)→Opus(L6)で自動ルーティング。
| エージェント | 推奨モデル | 備考 |
|---|---|---|
| Karo (家老) | claude-sonnet-4-6 | L4-L5オーケストレーション。Opusは過剰。 |
| Gunshi (軍師) | claude-opus-4-6 | L5-L6の深いQC・アーキテクチャ評価 |
config/settings.yaml snippetavailable_cost_groups:
- claude_max
capability_tiers:
claude-haiku-4-5-20251001:
max_bloom: 3 # L1-L3: $1/$5/M, SWE-bench 73.3% — 量産タスク主力
cost_group: claude_max
claude-sonnet-4-6:
max_bloom: 5 # L4-L5: $3/$15/M, SWE-bench 79.6%, 1M context
cost_group: claude_max
claude-opus-4-6:
max_bloom: 6 # L6: $5/$25/M, SWE-bench 80.8% — 真の創造タスクのみ
cost_group: claude_max
| Bloom | モデル | 備考 |
|---|---|---|
| L1–L3 | Haiku 4.5 | SWE-bench 73.3%、Sonnet 4.5比▲4pp、コスト1/3 |
| L4–L5 | Sonnet 4.6 | SWE-bench 79.6%、数学+27pt (vs Sonnet 4.5) |
| L6 | Opus 4.6 | SWE-bench 80.8%。Sonnetと1.2pp差。真のL6のみ推奨 |
Spark は使えない。gpt-5.3-codex が主力。L6 ギャップあり。Claude なし構成はコスパが低い。
Claude サブスクなし → Karo/Gunshi も Codex モデル使用。L6 ギャップに注意。
| エージェント | 推奨モデル |
|---|---|
| Karo (家老) | gpt-5.3-codex |
| Gunshi (軍師) | gpt-5.1-codex-max |
config/settings.yaml snippetavailable_cost_groups:
- chatgpt_plus
capability_tiers:
gpt-5-codex-mini:
max_bloom: 2 # L1-L2: 軽量タスク専用
cost_group: chatgpt_plus
gpt-5.3-codex:
max_bloom: 4 # L3-L4: Terminal-Bench 77.3%
cost_group: chatgpt_plus
gpt-5.1-codex-max:
max_bloom: 5 # L5: 最高Codexモデル
cost_group: chatgpt_plus
| Bloom | モデル | 備考 |
|---|---|---|
| L1–L2 | codex-mini | 最小クォータ消費 |
| L3–L4 | gpt-5.3-codex | |
| L5 | codex-max | |
| L6 | ⚠️ GAP | Codex は新規創造設計タスクに不適。Claude Opus 推奨。 |
Spark (1000 tok/s) 使用可。L6 ギャップは残る。Claude も加えると完全構成に。
| エージェント | 推奨モデル |
|---|---|
| Karo (家老) | gpt-5.3-codex |
| Gunshi (軍師) | gpt-5.1-codex-max |
config/settings.yaml snippetavailable_cost_groups:
- chatgpt_pro
capability_tiers:
gpt-5.3-codex-spark:
max_bloom: 3 # L1-L3: 1000+ tok/s — 足軽7体でも余裕のスループット
cost_group: chatgpt_pro
gpt-5.3-codex:
max_bloom: 4 # L4: Terminal-Bench 77.3%, 400K+ context
cost_group: chatgpt_pro
gpt-5.1-codex-max:
max_bloom: 5 # L5: 最高Codex capability
cost_group: chatgpt_pro
| Bloom | モデル | 備考 |
|---|---|---|
| L1–L3 | Spark | Cerebras製。Codex枠と独立クォータ。 |
| L4 | gpt-5.3-codex | |
| L5 | codex-max | |
| L6 | ⚠️ GAP | L6 は Claude Opus 4.6 必須。 |
Claude が高品質担当 (L4+)。Codex Plus がL1-L4の量産をカバー。Spark 不可。
| エージェント | 推奨モデル |
|---|---|
| Karo (家老) | claude-sonnet-4-6 |
| Gunshi (軍師) | claude-opus-4-6 |
config/settings.yaml snippetavailable_cost_groups:
- claude_max
- chatgpt_plus
capability_tiers:
gpt-5-codex-mini:
max_bloom: 2 # L1-L2: Claude枠節約。Codex Plusクォータを消費。
cost_group: chatgpt_plus
gpt-5.3-codex:
max_bloom: 4 # L3-L4: Terminal-Bench 77.3%
cost_group: chatgpt_plus
claude-sonnet-4-6:
max_bloom: 5 # L5: Claude品質のアーキテクチャ評価
cost_group: claude_max
claude-opus-4-6:
max_bloom: 6 # L6: 創造・戦略タスク
cost_group: claude_max
| Bloom | モデル | 備考 |
|---|---|---|
| L1–L2 | codex-mini | Codex Plus枠を消費してClaude Max節約 |
| L3–L4 | gpt-5.3-codex | |
| L5 | Sonnet 4.6 | Claude品質に切り替わる |
| L6 | Opus 4.6 |
最強構成。Spark で L1-L3 を爆速処理、Claude で L4-L6 を高品質処理。 月 $400（Claude Max 20x + ChatGPT Pro）で全 Bloom をフルカバー。
| エージェント | 推奨モデル | 理由 |
|---|---|---|
| Karo (家老) | claude-sonnet-4-6 | L4-L5オーケストレーション。SWE-bench 79.6% |
| Gunshi (軍師) | claude-opus-4-6 | L5-L6深いQC。SWE-bench 80.8% |
Claude Max枠をL5-L6に集中。ChatGPT Pro枠でL1-L4を高速処理。
available_cost_groups:
- claude_max
- chatgpt_pro
capability_tiers:
gpt-5.3-codex-spark:
max_bloom: 3 # L1-L3: 1000+ tok/s — ChatGPT Pro枠でL1-L3を高速処理
cost_group: chatgpt_pro
claude-haiku-4-5-20251001:
max_bloom: 3 # L1-L3: Claude枠フォールバック（Spark枠切れ時に自動切替）
cost_group: claude_max
gpt-5.3-codex:
max_bloom: 4 # L4: Terminal-Bench 77.3% — Codex Pro枠をL4にも活用
cost_group: chatgpt_pro
claude-sonnet-4-6:
max_bloom: 5 # L5: SWE-bench 79.6%, 1M context
cost_group: claude_max
claude-opus-4-6:
max_bloom: 6 # L6: SWE-bench 80.8%
cost_group: claude_max
L4もClaude品質で処理。ChatGPT Pro枠をSparkに集中させる。
available_cost_groups:
- claude_max
- chatgpt_pro
capability_tiers:
gpt-5.3-codex-spark:
max_bloom: 3 # L1-L3: 1000+ tok/s — ChatGPT Pro枠をSparkに集中
cost_group: chatgpt_pro
claude-haiku-4-5-20251001:
max_bloom: 3 # L1-L3: Claude枠フォールバック
cost_group: claude_max
claude-sonnet-4-6:
max_bloom: 5 # L4-L5: SWE-bench 79.6% — L4もClaude品質
cost_group: claude_max
claude-opus-4-6:
max_bloom: 6 # L6: SWE-bench 80.8%
cost_group: claude_max
L3はClaude枠で処理してChatGPT Pro枠をL4のgpt-5.3に温存する。
available_cost_groups:
- claude_max
- chatgpt_pro
capability_tiers:
claude-haiku-4-5-20251001:
max_bloom: 3 # L1-L3: SWE-bench 73.3% — Claude枠でL3を処理
cost_group: claude_max
gpt-5.3-codex-spark:
max_bloom: 2 # L1-L2のみ: Sparkは補助的に使用（L3はHaikuへ）
cost_group: chatgpt_pro
gpt-5.3-codex:
max_bloom: 4 # L4: Terminal-Bench 77.3% — ChatGPT Pro枠をL4に集中
cost_group: chatgpt_pro
claude-sonnet-4-6:
max_bloom: 5 # L5
cost_group: claude_max
claude-opus-4-6:
max_bloom: 6 # L6
cost_group: claude_max
L1-L5を全てClaude枠で処理。ChatGPT Pro枠は節約（Spark補助的使用のみ）。
available_cost_groups:
- claude_max
- chatgpt_pro
capability_tiers:
gpt-5.3-codex-spark:
max_bloom: 2 # L1-L2補助: Sparkで超軽量タスクのみ処理
cost_group: chatgpt_pro
claude-haiku-4-5-20251001:
max_bloom: 3 # L1-L3: Claude枠で統一処理
cost_group: claude_max
claude-sonnet-4-6:
max_bloom: 5 # L4-L5: Claude品質でL4も処理
cost_group: claude_max
claude-opus-4-6:
max_bloom: 6 # L6
cost_group: claude_max
| Bloom | モデル | 速度/品質 |
|---|---|---|
| L1–L3 | Spark → Haiku(フォールバック) | 1000 tok/s。枠切れ時に自動切替 |
| L4 | gpt-5.3-codex | Codex Pro枠フル活用 |
| L5 | Sonnet 4.6 | Claude品質。Opusとの差1.2ptで1/5価格 |
| L6 | Opus 4.6 | 真の創造タスクのみ投入 |
コスト最適化のポイント: Spark と gpt-5.3 は独立クォータ。両方を同時最大利用可能。 L5 は Opus でなく Sonnet 4.6 で十分（SWE-bench差1.2%、価格差約1.7倍: $3/$15 vs $5/$25/M）。
出力したYAMLの後に、以下の適用手順を必ず案内する:
1. config/settings.yaml を開く
# available_cost_groups と capability_tiers を貼り付け
available_cost_groups:
- ... ← ここに貼り付け
capability_tiers:
...: ← ここに貼り付け
2. 固定エージェントのモデルを更新
cli:
agents:
karo:
type: claude
model: claude-sonnet-4-6 # ← Karo推奨モデルに変更
gunshi:
type: claude
model: opus # ← Gunshi推奨モデルに変更
ashigaru1: # ← 足軽はcapability_tiersに従って自動ルーティング
type: codex # CLIの種類はサブスクに合わせて設定
model: gpt-5.3-codex-spark
3. bloom_routing の有効化（オプション）
bloom_routing: "manual" # "off"(無効) → "manual"(手動) → "auto"(全自動)
4. 設定の検証（ターミナルで）
# subscription coverage チェック（カバーできないBloomレベルを検出）
source lib/cli_adapter.sh && validate_subscription_coverage
Claude Pro以上を契約している?
Yes → 固定エージェント(Shogun/Karo/Gunshi)にClaudeが使える ✓
No → Codexのみ。L6ギャップに注意 ⚠️
ChatGPT Pro ($200) を契約している?
Yes → Spark (L1-L3, 1000 tok/s) + gpt-5.3 (L4) が使える ✓
Plus ($20) → gpt-5.3 (L3-L4) のみ。Spark不可。
なし → Claude Haikuが足軽のL1-L3を担当
エージェントのCLI/モデルをライブ切替するスキル。settings.yaml更新→/exit→新CLI起動→ pane metadata更新を一発で実行。Thinking有無も制御。 「モデル切替」「Sonnetにして」「Opusに変えて」「足軽全員切替」「Thinking切って」で起動。
スクリーンショットの取得・加工を行う。ローカルスクショから最新画像を取得、 PlaywrightでWebページをキャプチャ、画像のトリミング・リサイズ、機微情報を黒塗りマスキング。 記事執筆、レポート作成、UI確認、画像加工時に起動。 「スクショ」「スクリーンショット」「画面キャプチャ」「最新のスクショ」「画像加工」「トリミング」「マスク」「写メ」「写メ撮った」「スクショ撮った」で起動。 Do NOT use for: 画像生成（shogun-imagegenを使え）。
Claude Codeスキル（SKILL.md）の設計・作成・バリデーション・レビュー。 Anthropic公式ガイド(2026-03)準拠。新規スキル作成、既存スキルの改善、 description品質チェック、トリガーテスト設計に使用。 「スキル作って」「スキル設計」「SKILL.md作成」「スキルレビュー」で起動。 Do NOT use for: スキルの実行・呼び出し（それは各スキル自体が行う）。
README.md（英語）とREADME_ja.md（日本語）の同期を確認・実行するスキル。README変更時に両言語版を必ず同時更新するために使用。「README更新」「README同期」「readme sync」で起動。
All AI CLI tools × available models × required subscriptions × Bloom max capability. Reference table for choosing which models to use in multi-agent-shogun. Trigger: "model list", "what models", "model comparison", "which models can I use", "モデル一覧", "モデル比較", "どのモデルが使える"
全エージェント（家老・足軽1-7・軍師）の稼働状態を一覧表示するスキル。tmux pane状態（稼働中/待機中/不在）とタスクYAML状態（task_id, status）と未読inbox数を統合表示。「稼働確認」「エージェント状態」「布陣確認」「agent status」で起動。