blueprint-research

ブループリントの調査

ブループリントのワークフローにおける調査フェーズを担当します。ツールボックスの解決、レッスンの検出、ローカル調査または外部調査の判断、仕様のレビューを行います。

入力

feature_description: string
tech_stack: string | string[]  # From config-reader
discovery_result:
  user_familiarity: high | medium | low  # Do they know the codebase?
  user_intent: speed | thoroughness      # What matters more?
  topic_risk: high | medium | low        # Security, payments, external APIs?
  uncertainty_level: high | medium | low # Is the approach clear?

1. ツールボックスの解決とレッスンの検出

設定を読み込みます（並列）：

config_read("tech_stack", "generic")
config_read("lessons_path", ".agents/lessons/")

エージェントを起動します（並列）：

Task(majestic-engineer:workflow:toolbox-resolver):
  prompt: "Stage: blueprint | Tech Stack: {tech_stack}"

Task(majestic-engineer:workflow:lessons-discoverer):
  prompt: "workflow_phase: planning | tech_stack: {tech_stack} | task: {feature_description}"

出力を保存します：

• research_hooks → ステップ 4（外部調査）で使用
• coding_styles → ステップ 5（スキルの注入）で使用
• lessons_context → アーキテクトエージェント用

ブロッキングしないエラー：

• ツールボックスが見つからない → コアエージェントで続行
• レッスンディレクトリが見つからない → 続行
• 検出されたレッスンが 0 件 → ログに記録して続行
• 検出に失敗 → 警告をログに記録して続行

2. ローカル調査（常に実行）

外部調査を行うか判断する前に、コードベースのパターンを把握するため、ローカルで迅速に調査します。

Task(majestic-engineer:research:git-researcher, prompt="{feature}")
Task(majestic-engineer:research:repo-analyst, prompt="{feature}")

保存： local_findings - パターン、規約、類似の実装

3. 調査の判断

検出シグナルとローカル調査の結果に基づき、外部調査に価値があるかを判断します。

判断マトリクス：

条件	外部調査
topic_risk: high（セキュリティ、決済、外部 API）	必ず実施 - 見落としによるコストが大きすぎます
local_findings に有力なパターンがあり、user_familiarity: high	スキップ - コードベースが信頼できる情報源です
uncertainty_level: high または user_familiarity: low	調査 - 外部の視点が役立ちます
user_intent: speed かつ十分なローカルパターンがある	スキップ - 速度を優先します
デフォルト（強いシグナルがない）	調査 - 徹底する側に判断します

research_decision = evaluate(discovery_result, local_findings)
  → SKIP_EXTERNAL | RUN_EXTERNAL

If research_decision == SKIP_EXTERNAL:
  Announce: "Codebase has solid patterns for this. Proceeding without external research."
Else:
  Announce: "Running external research for {reason}."

4. 外部調査（条件付き）

research_decision == RUN_EXTERNAL の場合にのみ実行します

Task(majestic-engineer:research:docs-researcher, prompt="{feature}")
Task(majestic-engineer:research:best-practices-researcher, prompt="{feature}")

スタック固有のエージェント（ツールボックスから）：

For each hook in research_hooks:
  If hook.triggers.any_substring matches feature_description:
    Task(subagent_type=hook.agent, prompt="{feature} | Context: {hook.context}")

上限： ノイズを避けるため、外部エージェントは最大 4 つです。

待機： 先に進む前に、すべての結果を収集します。

5. 仕様のレビューとスキルの注入

並列で実行します：

Apply spec-reviewer skill:
  context: "Feature: {feature} | Research: {combined_research}"

For each skill in coding_styles:
  Skill(skill: skill)

出力：

• spec_findings → 不足事項、エッジケース、質問
• skill_content → 読み込んだコーディングスタイルの内容

出力

research_result:
  toolbox:
    research_hooks: array
    coding_styles: array
  lessons_context: string | null
  research_decision: SKIP_EXTERNAL | RUN_EXTERNAL
  research_decision_reason: string
  research_findings:
    local:
      git: string
      repo: string
    external:              # null if research_decision == SKIP_EXTERNAL
      docs: string | null
      best_practices: string | null
      stack_specific: array | null
  spec_findings:
    gaps: array
    edge_cases: array
    questions: array
  skill_content: string
  ready_for_architecture: boolean