agency-docs-updater

Agency Docs Updater

すべての手順を順番に自動実行してください。手順が失敗し、復旧できない場合にのみ一時停止してください。開始前に、既知の落とし穴を確認するため references/learnings.md を読んでください。

設定：パスはスキルのルートにある .env から読み込みます（.env.example を参照）。標準的なセットアップではデフォルト値を使用できます。主な環境変数：VAULT_DIR、DOCS_SITE_DIR、YOUTUBE_UPLOADER_DIR、PRESENTATIONS_DIR、SKILLS_REPO_DIR、SKILLS_LOCAL_DIR、ZOOM_CREDENTIALS_DIR、GITHUB_REPO、SITE_DOMAIN。

依存関係（実行前に存在を確認してください）：

• zoom — Zoom 録画のダウンロード（scripts/zoom_meetings.py）
• fathom — Fathom 動画のフォールバック（scripts/download_video.py）
• nano-banana — サムネイルへのオーバーレイ生成（scripts/generate_image.sh）
• calendar-sync — ローカル専用、カレンダーイベントの同期（sync.sh）
• youtube-uploader — 動画の処理、アップロード、YouTube API 認証

Step 0: 引数の解析と設定の読み込み

スキルのルートから .env を読み込みます。次に、args を空白で分割します：

• 8 桁のトークン（YYYYMMDD）→ DATE
• "yesterday" → DATE = $(date -v-1d +%Y%m%d)
• "today" または指定なし → DATE = $(date +%Y%m%d)
• 2 桁のトークン（NN）または lab-NN → LAB_FILTER
• slug トークン（例：ai-design、claude-code）→ LAB_SLUG（環境変数の値を上書きします。デフォルトは claude-code）

以降の手順で使用するパスの環境変数を展開します：

VAULT_DIR="${VAULT_DIR:-$HOME/Brains/brain}"
DOCS_SITE_DIR="${DOCS_SITE_DIR:-$HOME/Sites/agency-docs}"
YOUTUBE_UPLOADER_DIR="${YOUTUBE_UPLOADER_DIR:-$HOME/ai_projects/youtube-uploader}"
SKILLS_REPO_DIR="${SKILLS_REPO_DIR:-$HOME/ai_projects/claude-skills}"
SKILLS_LOCAL_DIR="${SKILLS_LOCAL_DIR:-$HOME/.claude/skills}"
ZOOM_CREDENTIALS_DIR="${ZOOM_CREDENTIALS_DIR:-$HOME/.zoom_credentials}"
PRESENTATIONS_DIR="${PRESENTATIONS_DIR:-$HOME/ai_projects/claude-code-lab}"
GITHUB_REPO="${GITHUB_REPO:-glebis/agency-docs}"
SITE_DOMAIN="${SITE_DOMAIN:-agency-lab.glebkalinin.com}"
LAB_SLUG="${LAB_SLUG:-claude-code}"   # e.g. ai-design for the AI Design Lab
LAB_TITLE="${LAB_TITLE:-$(echo $LAB_SLUG | tr '-' ' ' | awk '{for(i=1;i<=NF;i++) $i=toupper(substr($i,1,1)) substr($i,2)}1' | sed 's/^Ai /AI /')}"  # "Claude Code", "AI Design"

Step 0a: 事前チェック（推奨）

事前チェック用の doctor を実行して、パイプラインの途中でよく発生する 3 つの失敗（youtube-uploader の Python 依存関係の不足、Playwright/chromium の不足、無効な Groq キー）を事前に検出します：

bash ${SKILLS_LOCAL_DIR}/agency-docs-updater/scripts/preflight.sh

依存関係と Playwright の重大な問題では、修正コマンドを表示してゼロ以外の終了コードで終了します。表示されたコマンドを実行してから、事前チェックを再実行してください。無効な Groq キーは軽度の警告です。LLM メタデータの手順で 401 エラーが発生するため、タイトル、説明、タグを手動で指定する準備をしてください（VideoConfig を作成して upload.py を直接呼び出し、その後サムネイルとプレイリストを個別に設定します）。

Step 1: Fathom のトランスクリプトを探す

LAB_FILTER が設定されている場合：${VAULT_DIR}/${DATE}-${LAB_SLUG}-lab-${LAB_FILTER}.md 未設定の場合：${VAULT_DIR}/${DATE}-${LAB_SLUG}-lab-*.md を glob し、mtime が最も新しいものを選びます。一致するファイルがなく、slug が明示的に指定されていない場合は、${VAULT_DIR}/${DATE}-*-lab-*.md にフォールバックし、一致したファイルから LAB_SLUG を特定します。

ファイルが見つからない場合：${SKILLS_LOCAL_DIR}/calendar-sync/sync.sh を実行して再確認し、それでも見つからなければ停止します。

YAML フロントマターから以下を抽出して保存します：

• FATHOM_FILE、SHARE_URL、MEETING_TITLE、DATE、LAB_NUMBER
• VIDEO_NAME = ${DATE}-${LAB_SLUG}-lab-${LAB_NUMBER}
• TRANSCRIPT_LANG = 最初の約 50 行から自動判定します（キリル文字の割合が 0.3 超の場合は ru、それ以外は en）

最初にラボのレイアウトを解決してください — パス、ページ URL、プレイリスト名はラボごとに異なります。手作業で組み立てず、必ずレジストリを使って解決してください：

python3 ${SKILLS_LOCAL_DIR}/agency-docs-updater/scripts/lab_layout.py ${LAB_SLUG} --lab ${LAB_NUMBER} --meeting ${MEETING_NUMBER} --json
# → meetings_dir (relative to DOCS_SITE_DIR), page_url, playlist, lang, thumbnail_style,
#   preserve_placeholder_frontmatter, registered

レジストリはスキルのルートにある labs.json です（claude-code のレガシーレイアウト、GDD RU goal-driven-design-ru、GDD EN）。update_meeting_doc.py と rebuild_aggregations.py は自動的にレジストリを使って解決します。未登録の slug は警告を出して、レガシーの {slug}-internal-{lab} 方式にフォールバックします。新しいラボは labs.json に追加し、パスを独自に作らないでください。Step 4b では playlist を使用し（作成前に既存のプレイリスト一覧を確認し、この正確な名前で検索）、Step 4b/8 では page_url を、概要/MDX の言語には lang を使用してください。また、preserve_placeholder_frontmatter を守ってください（GDD のプレースホルダーには調整済みの toolkit: フロントマターがあるため、上書きせずにマージします）。

MEETING_NUMBER を決定します：${DOCS_SITE_DIR}/content/docs/${LAB_SLUG}-internal-${LAB_NUMBER}/meetings/ にある既存の MDX ファイルを確認し、今日の日付のプレースホルダーを探します。見つかった場合は、その番号を使用します。見つからない場合は、ファイルの内容サイズを確認して次の空きスロットを探します。ゼロ埋めした 2 桁の文字列（例：04）として保存します。この変数は Step 3b、4b、5、6、8 で使用します。

ステップ 2：動画をダウンロード

${VAULT_DIR}/${VIDEO_NAME}.mp4 が存在し、サイズが 1 MB を超える場合はスキップします。

注：Zoom の録画は、会議終了後に処理されるまで約 15 分かかることがあります。Zoom API が録画を返さない場合は、Fathom に切り替える前に待ってから再試行してください。

優先 — Zoom：

python3 ${SKILLS_REPO_DIR}/zoom/scripts/zoom_meetings.py recordings \
  --start ${DATE:0:4}-${DATE:4:2}-${DATE:6:2} \
  --end $(date -j -v+1d -f %Y%m%d ${DATE} +%Y-%m-%d) \
  --show-downloads 2>&1

MP4 の URL を見つけてから、次を実行します：

TOK=$(python3 -c "import json,pathlib; print(json.load(open(pathlib.Path('${ZOOM_CREDENTIALS_DIR}')/'oauth_token.json'))['access_token'])")
curl -L -H "Authorization: Bearer ${TOK}" -o ${VAULT_DIR}/${VIDEO_NAME}.mp4 "${MP4_DOWNLOAD_URL}"

代替 — Fathom（Zoom の録画がない場合）：

cd ${VAULT_DIR} && python3 ${SKILLS_LOCAL_DIR}/fathom/scripts/download_video.py \
  "${SHARE_URL}" --output-name "${VIDEO_NAME}"

ステップ 3：YouTube にアップロード

ステップ 3-pre：冒頭の無音をカット

Zoom の自動録画は会議開始時点から始まるため、冒頭に数分間の無音が含まれることがよくあります。アップロードする前に：

bash ${SKILLS_LOCAL_DIR}/agency-docs-updater/scripts/trim_leading_silence.sh ${VAULT_DIR}/${VIDEO_NAME}.mp4
# If it prints "trim: wrote …trimmed.mp4", upload the trimmed file instead of the original.

このスクリプトは、ファイルの冒頭が 10 秒を超える無音の場合にのみカットし、冒頭の 2 秒を残し、20 分を超えるカットを拒否し、ストリームコピーします（再エンコードなし）。「no leading silence detected」と表示された場合は、元のファイルを使用してください。

トランスクリプトを使ったよりスマートなカット（タイムスタンプ付きトランスクリプトがある場合に推奨 — Fathom JSON または Zoom VTT。ブロック単位のタイムスタンプが粗い、結合済みの公開用 .md は使用しないでください）：

python3 ${SKILLS_LOCAL_DIR}/agency-docs-updater/scripts/detect_lesson_start.py <fathom.json|zoom.vtt> --json
# → {"lesson_start_s": 21.0, "lesson_phrase": "всем привет", "presentation_open_s": 915.0, ...}

次の（a）レッスン開始のフレーズ（«всем привет», «добро пожаловать», «давайте начинать», "let's start" など）と、（b）プレゼンテーション開始のタイミング（«открою презентацию», "share my screen" など）を検出します。次のように使用します：

• カット位置：max(silence_end, lesson_start_s − 5) — あいさつを残し、その前の無音をカットします。無音の検出結果と照らし合わせて妥当性を確認してください。両者が大きく食い違う場合は、カットする前に確認してください。
• 説明欄の YouTube チャプター：0:00 Начало / MM:SS Презентация（presentation_open_s からカット位置のオフセットを引いた値）。

どちらのフレーズも見つからない場合は、通常の無音カットに切り替えます。

技術的なトラブルの区間。 同じ検出ツールが tech_check_spans も出力します — 画面共有時の手間取り（«видно презентацию?», «меня слышно?», «перешарю», «одну секундочку» と、презентация/экран という語が近くにあるもの）です。これらは候補です。各区間の context 行を先に確認してください。視認性についての実際の質疑応答はカットできますが、説明の途中にある修辞的な «секундочку» はカットできません。承認した区間をカットするには：

python3 ${SKILLS_LOCAL_DIR}/agency-docs-updater/scripts/cut_spans.py video.mp4 \
  --remove 1245-1270 --remove 781-821        # seconds, from tech_check_spans

cut_spans.py は再エンコードし（フレーム単位で正確。トーク中心の 1080p ならほぼ実時間）、区間を結合・調整し、動画全体の長さの 15% を超えるカットを拒否します。カットするたびに、その後のすべての位置がずれます — YouTube チャプターのタイムスタンプは、すべてのカットが終わった後に計算してください。30 秒以下の小さな問題が 1 つだけなら、カットを見送ることも検討してください。2 時間の動画全体を再エンコードする価値がない場合があります。

cd ${YOUTUBE_UPLOADER_DIR} && \
python3 process_video.py \
  --video ${VAULT_DIR}/${VIDEO_NAME}.mp4 \
  --fathom-transcript ${FATHOM_FILE} \
  --title "${MEETING_TITLE}" \
  --upload

run_in_background: true で実行します（10～30 分）。失敗した場合は、--resume-from upload を指定します。

標準出力（✓ YouTube video: ...）または processed/metadata/${VIDEO_NAME}.json から YOUTUBE_URL を抽出します。 URL から VIDEO_ID を抽出します（?v= の後ろ、または最後のパスセグメント）。

ステップ 3a：アップロードを確認（必須）

VIDEO_ID を抽出したら、次に進む前に動画が実際に YouTube に存在することを確認してください。動画の処理が気付かないうちに失敗したり、YouTube のコンテンツ審査によって自動削除されたりすることがあります。

cd ${YOUTUBE_UPLOADER_DIR} && PYTHONPATH=. python3 -c "
from auth import get_authenticated_service
import sys, time

youtube = get_authenticated_service()
video_id = '${VIDEO_ID}'

# Poll up to 5 minutes for video to become available
for attempt in range(10):
    resp = youtube.videos().list(part='status,processingDetails', id=video_id).execute()
    if not resp['items']:
        if attempt < 9:
            print(f'Video not yet available (attempt {attempt+1}/10), waiting 30s...')
            time.sleep(30)
            continue
        print(f'FATAL: Video {video_id} not found after 5 minutes. Upload may have failed.')
        sys.exit(1)

    status = resp['items'][0]['status']
    processing = resp['items'][0].get('processingDetails', {})
    upload_status = status.get('uploadStatus', 'unknown')
    privacy = status.get('privacyStatus', 'unknown')
    rejection = status.get('rejectionReason', None)

    print(f'Upload status: {upload_status}, Privacy: {privacy}')
    if rejection:
        print(f'REJECTED: {rejection}')
        sys.exit(1)
    if upload_status in ('processed', 'uploaded'):
        print(f'✓ Video {video_id} verified OK')
        sys.exit(0)
    if upload_status == 'failed':
        print(f'FATAL: Upload failed — {status.get(\"failureReason\", \"unknown\")}')
        sys.exit(1)

    print(f'Status: {upload_status}, waiting 30s...')
    time.sleep(30)

print('FATAL: Video not ready after 5 minutes')
sys.exit(1)
"

確認に失敗した場合は、失敗した動画のメタデータを削除し（rm processed/metadata/${VIDEO_NAME}.json）、--resume-from upload を指定して再アップロードし、再度確認してください。確認されていない VIDEO_ID を使って、MDX やサムネイルの手順に進まないでください。

ステップ 4 を並行して開始します — 要約は YouTube の URL に依存しません。

ステップ 3b：ラボ形式のサムネイル（必須）

このステップは必ず実行してください。process_video.py が生成する一般的なサムネイルを、ブランド化されたラボテンプレートに置き換えます。一般的なサムネイルは公開用として認められません。

前提条件：VIDEO_ID が判明している必要があります（必要に応じて、ステップ 3 が完了するまで待ってください）。

ワークフロー全体については、references/thumbnail-guide.md に従ってください。

1. Nano Banana のオーバーレイ画像を生成します（ガイドのプロンプトパターンを参考に、トピックに合わせたプロンプトを使用）
2. 元画像を読み込んで調べ、背景色を確認してから、線の色をオレンジ（#e85d04）に変更します
3. ${YOUTUBE_UPLOADER_DIR}/templates/images/lab-meeting.html をベースに、一時的な HTML ファイル（例：/tmp/lab-meeting-${MEETING_NUMBER}.html）を作成します。ミーティング番号、トピックのメインテキスト、箇条書きの説明、日付を更新します。元のテンプレートを直接編集しないでください。
4. Playwright を使って 1280×720 でレンダリングし、${YOUTUBE_UPLOADER_DIR}/processed/thumbnails/${VIDEO_NAME}.jpg に出力します
5. レンダリングしたサムネイルを読み込んで確認し、アップロード前にレイアウトを検証します
6. YouTube にアップロードします。ステップ 3 で取得した VIDEO_ID を使用してください

このステップを省略したり、process_video.py のサムネイルに頼ったりしないでください。

ステップ 4：ファクトチェック済みの概要を作成する

${FATHOM_FILE} を読み込みます。構成された概要を ${TRANSCRIPT_LANG} で作成します。

• ## 見出し、箇条書き、関連する場合はコード例を含めます
• 技術用語は英語のままにします（MCP、Skills、Claude Code など）
• 個人的な予定調整の詳細は除外します
• 運用担当者向けのメモやパイプラインに関する記録は除外します：録画ソース、トリミングやカット、無音部分や前置きの削除、リマックスや再エンコード、トランスクリプトの同期、アップロードの再試行、その他の制作上の手順は内部のパイプラインレポートにのみ記載し、公開する概要やミーティングページには含めないでください
• 公開前に、プロジェクトの信頼できる情報源またはユーザーによる明示的な修正内容と照らし合わせて、製品名、企業名、人物名を確認します。固有名詞について、ASR／LLM による表記の正規化を信用しないでください
• MDX をコンパイルできなくなる <、>、およびそのままの { 文字はエスケープします

利用可能な場合は claude-code-guide サブエージェントを使って、Claude Code の機能に関する主張をファクトチェックします（エージェントを利用できない場合は、ファクトチェックを省略します）。修正済みの概要をスクラッチパッドに summary.md として保存します。

ステップ 4b：YouTube のメタデータを更新する

ステップ 3 とステップ 4 の両方が完了した後に実行します。 このステップの前に、VIDEO_ID、MEETING_NUMBER、LAB_NUMBER がすべて確定している必要があります。説明文の形式と API のコードスニペットについては、references/youtube-api.md を読み込んでください。

概要をもとに YouTube の説明文を作成します。言語に応じたテンプレートを使用してください。

• TRANSCRIPT_LANG=en の場合：英語のラベル（"In this video:", "Course materials and session notes:"）
• TRANSCRIPT_LANG=ru の場合：ロシア語のラベル（"В этом видео:", "Материалы и конспект занятия:"）

1 つの説明文に複数の言語を混在させないでください。

ミーティングページの URL：https://${SITE_DOMAIN}/${LAB_SLUG}-lab-${LAB_NUMBER}/meetings/${MEETING_NUMBER}

YouTube API を使ってタイトル、説明文、タグを更新し、動画をプレイリスト「${LAB_TITLE} Lab ${LAB_NUMBER}」に追加します（存在しない場合は自動作成されます）。

ステップ 5：MDX を生成する

LAB_SLUG=${LAB_SLUG} python3 ${SKILLS_LOCAL_DIR}/agency-docs-updater/scripts/update_meeting_doc.py \
  ${FATHOM_FILE} "${YOUTUBE_URL}" ${SCRATCHPAD}/summary.md

実行前：今日の日付のプレースホルダー MDX がすでに存在するか、meetings/ で grep -l を使って確認します。存在する場合は、-n ${MEETING_NUMBER} --update を使って対象にします。

実行後：

1. 追加された Marp コンテンツを削除します（要約の閉じる --- から までのすべて） — MDX は HTML コメント（）、エスケープされていない <、および裸の { 文字でエラーになります
2. プレゼンテーションファイルを確認します：${PRESENTATIONS_DIR}/presentations/lab-${LAB_NUMBER}/（ラボごとに PRESENTATIONS_DIR を設定します。ai-design ラボのデッキは別の場所にあるため、slug に対して未設定の場合はスキップします）と ${PRESENTATIONS_DIR}/lesson-generator/ で ${DATE} に一致するファイルを探します。見つかった場合は ${DOCS_SITE_DIR}/public/${DATE}-${LAB_SLUG}-lab-${LAB_NUMBER}.html にコピーし、MDX にリンクを追加します
3. フロントマターのプレースホルダー（[Название встречи]、[Краткое описание встречи]、[Дата встречи]）を置き換えます
4. TRANSCRIPT_LANG=en の場合は、MDX 全体を英語のラベルで書き直します — スクリプトはロシア語をデフォルトとし、翻訳のフォールバックでは言語が混在した不完全な出力になります
5. 確認します：bash ${SKILLS_LOCAL_DIR}/agency-docs-updater/scripts/safe_build.sh（npm run build をラップします。.next キャッシュが破損している場合、自動的にクリアして reading 'hash' / ENOSPC エラー時に一度再試行します）
6. 生成された MDX 内を検索し、運用者向け／パイプライン関連のメモ（録画の出所、編集／カットの詳細、エンコード、トランスクリプトとの同期、アップロードの仕組み）を公開前に削除します
7. MDX、公開トランスクリプト、YouTube メタデータ、サムネイルの文言を検索し、修正済みの固有名詞に対する既知の ASR 表記ゆれを確認します。すべての公開箇所で正規の表記に統一してください

ステップ 6：コミットしてプッシュする

パイプライン関連のファイルのみをステージングします — git add . は絶対に使わないでください：

cd ${DOCS_SITE_DIR}
git fetch origin main
BEHIND=$(git rev-list --count HEAD..origin/main)
if [ "$BEHIND" -gt 0 ]; then
  git stash push -m "agency-docs-updater: temp stash"
  git pull --rebase origin main
  git stash pop || true
fi
git add content/docs/${LAB_SLUG}-internal-${LAB_NUMBER}/meetings/${MEETING_NUMBER}.mdx
# Only stage presentation HTML if it was copied
[ -f public/${DATE}-${LAB_SLUG}-lab-${LAB_NUMBER}.html ] && git add public/${DATE}-${LAB_SLUG}-lab-${LAB_NUMBER}.html
git commit -m "Add ${LAB_TITLE} Lab ${LAB_NUMBER} Meeting ${MEETING_NUMBER}"
git push

ステップ 7 で使用する COMMIT_HASH=$(git rev-parse HEAD) を保存します。

ステップ 7：Vercel のデプロイを待つ

TIMEOUT=300; ELAPSED=0
until [ "$(gh api repos/${GITHUB_REPO}/commits/${COMMIT_HASH}/status --jq '.state' 2>/dev/null || echo 'pending')" != "pending" ]; do
  sleep 15; ELAPSED=$((ELAPSED+15))
  [ "$ELAPSED" -ge "$TIMEOUT" ] && echo "Deploy timeout after ${TIMEOUT}s" && break
done
DEPLOY_STATE=$(gh api repos/${GITHUB_REPO}/commits/${COMMIT_HASH}/status --jq '.state')
echo "Deploy state: ${DEPLOY_STATE}"

run_in_background: true を指定して実行します。状態が failure または error の場合：Vercel のログ（vercel logs）を確認し、ローカルで修正して再プッシュし、このステップを再実行します。

ステップ 8：ブラウザーで確認する

ブラウザー（chrome automation tools または手動）で https://${SITE_DOMAIN}/${LAB_SLUG}-lab-${LAB_NUMBER}/meetings/${MEETING_NUMBER} を開きます。YouTube 埋め込みが表示されることを確認します。表示されない場合：VIDEO_ID を確認するか、YouTube の処理を待つか、再アップロードします。

ステップ 9：サイト全体の集約データを再生成する

新しいミーティングをコミットした後（ステップ 6）、新しいミーティングが反映されるよう、すべてのミーティングを対象にサイト全体の 3 つの集約データ（データベース（ミーティング索引）、用語集、リンクのグローバルライブラリ）を再生成します。

python3 ${SKILLS_LOCAL_DIR}/agency-docs-updater/scripts/rebuild_aggregations.py

スクリプトは同じ .env のパスを読み取り、以下を書き込みます（パスは AGG_* 環境変数で設定可能です）。

• content/docs/database.mdx + public/data/meetings.json — すべてのミーティングの索引
• content/docs/glossary.mdx（定義は .agency-glossary.json に保持されます）
• content/docs/library.mdx — すべてのミーティングに含まれる重複排除済みの外部リンク

新しい用語集の用語に対応する：スクリプトは、これまで認識していない用語について → N NEW term(s) need definitions と出力します。それぞれについて、${DOCS_SITE_DIR}/.agency-glossary.json に 1 行の定義を記述します（技術用語は英語のままにし、それ以外はページの言語に合わせます）。その後、スクリプトを再実行し、定義を反映した用語集 MDX を再生成します。すでに定義されている用語には手を加えないでください — 保存データが信頼できる情報源です。

次に：bash ${SKILLS_LOCAL_DIR}/agency-docs-updater/scripts/safe_build.sh を実行し、生成された MDX がコンパイルされることを確認します（破損した .next キャッシュから自動復旧します）。変更された集約ファイル（3 つの MDX ページ、public/data/meetings.json、.agency-glossary.json）をステージングし（git add . は絶対に使わないでください）、コミットします：

git add content/docs/database.mdx content/docs/glossary.mdx content/docs/library.mdx \
        public/data/meetings.json .agency-glossary.json
git commit -m "Rebuild aggregations after Lab ${LAB_NUMBER} Meeting ${MEETING_NUMBER}"
git push

このコミットは、1 回のプッシュにまとめたい場合はステップ 6 のコミットに含められます。いずれの場合も、ステップ 7 のデプロイ待機を再実行する前にコミットを反映させてください。

パイプラインのレポート

完了後、Fathom のパス、動画のパス、YouTube URL、MDX のパス、コミットハッシュ、デプロイの状態、埋め込みの確認結果、集約データの再生成結果（ミーティング数、新たに定義した用語集の用語があればその内容）を報告します。

関連：ファンアウト型のメンテナンスワークフロー

過去のすべてのミーティングを対象とするリポジトリ全体のジョブ（ページごとに埋め込みの破損や MDX の不具合を監査する、または未完了のミーティングをバックフィル／修復するなど）については、references/workflows.md を参照してください。これらは、オンデマンドで実行するファンアウト型の動的ワークフロー（ミーティングごとに 1 つのエージェント）であり、この単一ミーティングのパイプラインとは別のものです。