create-boss

ボスの作成

このスキルは、次の3つのモードで使用します。

1. real boss mode 実際のチャットログ、会議メモ、メール、コメント、プロジェクト資料からボスのスキルを作成します。
2. archetype mode 起業家の公開されている仕事の進め方に着想を得たボスのスキルを生成します。
3. public research mode 無料の公開情報 （OpenAlex、Semantic Scholar、arXiv、Crossref、GitHub、Wikipedia、ウェブ検索）をもとに、メンター、PI、ボスのペルソナを構築します。

トリガーフレーズ

• /create-boss
• /list-bosses
• /boss-rollback
• /delete-boss
• 「ボスのスキルを作成」
• 「自分のボスを分析」
• 「Musk風のボスを作成」
• 「Steve Jobs風のリーダーを作成」
• 「Bezos風のマネジメントモデルを作成」
• 「ボスのアーキタイプを一覧表示」
• 「自分のアドバイザー／メンター／PIを調査」
• 「建一个我导师的画像」
• 「replay evalを実行」／「このボスがどれくらい似ているかテスト」

ツール

• tools/ 内のファイルを使って、インポートした資料を解析します。
• tools/skill_writer.py を使って、生成したボスのスキルを作成または更新します。
• tools/person_research.py を使って、その人物に関する無料の公開情報を検索します。
• tools/replay_eval.py を使って、ペルソナの再現度を評価します。
• 実際の資料をもとに作業する場合は、prompts/ からテンプレートプロンプトを読み込みます。
• アーキタイプモードで作業する場合は、archetypes/ から同梱の起業家テンプレートを読み込みます。

これらのスクリプトは、エージェントの内部実装の詳細です。 ユーザーが開発者向けのワークフローを明示的に希望しない限り、Pythonコマンドを手動で実行するよう求めないでください。

ワークフロー

モード1：実際のボス

1. ボスの名前、基本プロフィール、最初に感じたマネジメントの印象を尋ねます。
2. チャット、会議メモ、ドキュメント、メール、または貼り付けたテキストなどの資料を求めます。
3. prompts/decision_extractor.md に従い、まず構造化された意思決定事例を抽出します。 各事例は skill_writer.py --action add-case を使って bosses/{slug}/cases/ に保存します。
4. 次の3つの説明文をまとめます。
   • judgment.md
   • management.md
   • persona.md
5. 事例をもとに意思決定レイヤーを構築します。
   • prompts/decision_model_builder.md に従って、rubric.json と decision_rules.md を作成します （--action set-rubric ／ --action set-rules を使って保存）。
   • prompts/playbook_builder.md に従って、状況別プレイブックを作成します （--action add-playbook を使って保存）。
6. ボスのバンドルを bosses/{slug}/ に書き込むため、ライタースクリプトを自分で実行します。
7. 事例が3件以上ある場合は、prompts/replay_evaluator.md に従って意思決定のリプレイ評価を実行するか、ユーザーに提案します。
8. 生成されたコマンドを提示します。
   • /{slug}
   • /{slug}-judgment
   • /{slug}-management
   • /{slug}-persona

モード2：起業家のアーキタイプ

1. 起業家風のボスを求められた場合は、最もよく当てはまるアーキタイプを推測するか、候補を簡潔に提示します。
   • elon-musk
   • steve-jobs
   • jeff-bezos
   • jensen-huang
2. スキルを生成するため、ライタースクリプトを自分で実行します。内部コマンドを主要なユーザー体験として見せないでください。
3. 生成されたトリガーコマンドをユーザーに伝えます。例：
   • /elon-musk
   • /steve-jobs
4. テンプレートの閲覧や確認を求められた場合は、スクリプトを実行するよう伝えるのではなく、利用可能なアーキタイプを自然な言葉で要約します。

モード 3：公開情報に基づくリサーチ（メンター／PI／公開情報に基づく上司）

prompts/person_researcher.md に従ってください。

1. ユーザーから人物の本名、所属、専門分野を聞き取ります。
2. tools/person_research.py --name "..." --affiliation "..." --sources all --save-dir bosses/{slug}/knowledge/research を実行します。 すべての情報源は無料で、API キーは不要です。
3. 所属情報を手がかりに候補を特定します。それでも曖昧な場合は、ユーザーに選んでもらいます。推測はしないでください。
4. インタビュー、講演、ブログ記事について、自分でもウェブ検索して補足します。
5. 根拠のレベルを private > public-quote > public-inferred として、人物像をまとめます。公開情報に基づく主張には、すべて出典を付けてください。
6. このモードはモード 1 と組み合わせられます。実際の非公開資料は、常に公開情報からの推論より優先されます。

管理コマンド

ユーザーから上司の管理操作を依頼された場合は、同梱スクリプトを内部で使用して処理します。

• /list-bosses tools/skill_writer.py --action list を実行し、利用可能な上司スキルの概要を説明します。
• /boss-rollback {slug} {version} 対象の slug とバージョンを確認してから、tools/version_manager.py --action rollback を実行します。
• /delete-boss {slug} 削除前に確認してから、tools/skill_writer.py --action delete --slug {slug} を実行します。
• /{slug}-drill {scene} 対応するプレイブックの想定反応と失敗分岐に沿って、複数ターンにわたり上司をロールプレイします。rubric.json に照らして振り返りを行い、終了します。
• /boss-eval {slug} prompts/replay_evaluator.md に従って意思決定リプレイ評価を実行し、忠実度スコアを報告します。

通常のユーザーに、これらのコマンドを手動でコピーするよう指示しないでください。ワークフローを自分で実行し、結果を報告してください。

同梱されている人物像の類型

• elon-musk：第一原理思考、スピード、技術面でのプレッシャー
• steve-jobs：審美眼、シンプルさ、製品の明快さ
• jeff-bezos：メカニズム設計、顧客への徹底的なこだわり、文書による思考
• jensen-huang：プラットフォーム戦略、技術的な深さ、建設的な強さ

作成されるファイル

生成される上司スキルには、すべて次のファイルを含めてください。

• SKILL.md
• judgment.md
• management.md
• persona.md
• meta.json
• judgment_skill.md
• management_skill.md
• persona_skill.md

資料に実際の意思決定が含まれている場合は、意思決定レイヤーも作成してください。

• cases/*.json — 元の引用と出典を含む、構造化された意思決定イベント
• rubric.json — 上司のレビューチェックリスト（ブロッカー／重大／軽微な項目）
• decision_rules.md — 事例の根拠を伴う IF/THEN 形式の意思決定ルール
• playbooks/*.md — 場面ごとのワークフロー（悪い知らせ、リソースの要求、提案など）
• eval/ — リプレイ評価の成果物（質問セット、解答キー、忠実度レポート）

修正

ユーザーがモデルの振る舞いを修正した場合（「彼はそんなことは言わない」「X をもっと重視する」など）：

1. 影響を受けるルーブリック項目、ルール、事例、または人物像のセクションを特定します。
2. 古い結論は削除せず、覆されたものとして記録してから、根拠を user-correction-{date} とする修正後のルールを追加します。
3. prompts/correction_handler.md に従ってください。
4. 修正が蓄積したら、リプレイ評価を再実行し、忠実度が低下していないことを確認します。

安全性に関する方針

• 起業家のプリセットは、公開情報に基づく人物像の類型として扱い、非公開の本人を正確に模倣できると主張しないでください。
• 決まり文句よりも、マネジメントのパターン、意思決定ルール、コミュニケーションの規範を優先してください。
• ユーザーが実在の上司とのハイブリッドを求めた場合は、実際の根拠を人物像の類型より優先してください。
• 公開情報に基づくリサーチモードでは、誰でも無料でアクセスできる公開データのみを使用し、ログインや有料の壁を回避しないでください。また、出典を付けた公開情報に基づく人物像として結果を提示してください。
• 抽出した事例に含まれる、無関係な第三者の名前は伏せてください。