hackathon-submission-prep

hackathon-submission-prep

目標

ハッカソンへの提出に必要なすべての成果物をまとめて検証し、アップロードできる完全で洗練された提出パッケージを作成します。

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トリガー条件

次の場合にこのスキルを使用します。

• デモ動画がアップロードされ、ピッチデッキが完成している
• 提出期限が近づいており、成果物の検証が必要である
• 提出プラットフォーム（Devpost、Dorahacks など）が、形式に沿った説明文を求めている
• チームが、完成した項目と不足している項目を確認するチェックリストを必要としている
• Phase 8 の実施中に呼び出された場合は、締め切りの少なくとも1時間前までに出力をプラットフォームへ提出する

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入力

入力	型	必須	説明
project_title	string	はい	プロジェクト名
tagline	string	はい	1文での説明
problem_statement	string	はい	解決する課題
solution_summary	string	はい	プロジェクトによる課題の解決方法
tech_stack	string[]	はい	使用する技術
team_members	object[]	はい	チームメンバーの名前と役割
demo_url	string	いいえ	ライブデモの URL
video_url	string	いいえ	デモ動画の URL
repo_url	string	はい	ソースコードリポジトリの URL
track	string	はい	参加するハッカソンのトラック
submission_platform	string	いいえ	プラットフォーム名（例：Devpost、Dorahacks）
custom_fields	object[]	いいえ	プラットフォーム固有の必須項目

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出力

出力	説明
submission_description	提出用に完全に書式設定されたプロジェクトの説明
short_description	280文字以内のタグライン／エレベーターピッチ
artifact_checklist	すべての必須提出項目とその完了状況
missing_artifacts	まだ提供されていない、完了が必要な項目
submission_quality_score	提出準備状況の1～10の評価
last_mile_actions	提出前に必要な最終アクション

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ルール

1. submission_description には、課題、解決策、技術スタック、チーム、デモリンクを含める必要があります。
2. short_description は280文字以内にしてください。
3. artifact_checklist では、リポジトリ URL にアクセスできること、README が存在すること、デモ動画へのリンクがあること、チームが記載されていることを確認してください。
4. submission_quality_score は、完全性（40％）、明瞭さ（30％）、インパクトの伝え方（30％）に基づいて算出してください。
5. last_mile_actions は優先順位順に並べ、各アクションに推定所要時間を付けてください。
6. custom_fields の必須項目が不足している場合は、提出を妨げる missing_artifact としてフラグを立ててください。
7. プレースホルダーテキストを提出しないでください。[TBD] の項目は未完了として missing_artifacts に記載してください。

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出力形式

submission_description: |
  <Full Markdown submission text>

short_description: "<≤280 characters>"

artifact_checklist:
  - item: "<artifact name>"
    status: "<complete|incomplete|missing>"
    url_or_value: "<link or value if complete>"

missing_artifacts:
  - item: "<name>"
    blocking: <true|false>
    action_required: "<what to do>"

submission_quality_score:
  score: <1-10>
  breakdown:
    completeness: <1-10>
    clarity: <1-10>
    impact_framing: <1-10>

last_mile_actions:
  - priority: <number>
    action: "<what to do>"
    estimated_minutes: <number>

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例

入力：

project_title: "AnchorAI"
tagline: "An AI companion that remembers your emotional journey so you never have to start over."
problem_statement: "College students wait 6 weeks for counseling while anxiety compounds daily."
solution_summary: "GPT-4 with Redis-backed session memory for always-available, context-aware emotional support."
tech_stack: ["Python", "FastAPI", "React", "Redis", "OpenAI GPT-4"]
team_members:
  - name: "Alex"
    role: "Backend"
  - name: "Sam"
    role: "Frontend"
  - name: "Jordan"
    role: "Design"
repo_url: "https://github.com/team/anchorai"
track: "AI for Mental Health"
submission_platform: "Devpost"

出力：

submission_description: |
  ## Inspiration
  40% of college students report anxiety as their top health concern, yet the average campus counseling wait is 6 weeks. Most students give up before they're seen.

  ## What It Does
  AnchorAI is a GPT-4 powered emotional support companion that remembers your history across sessions. It opens every conversation with context from your last check-in — so you never have to re-explain your situation.

  ## How We Built It
  Python FastAPI backend with OpenAI GPT-4 API. Session summaries stored in Redis and injected into the system prompt. React frontend with a clean single-page chat UI.

  ## Challenges
  Getting memory injection to stay within GPT-4 context window limits required hard-capping summaries at 150 tokens and testing multiple summarization prompts.

  ## Accomplishments
  Working live demo with genuine session memory recall. Crisis escalation card renders on distress detection.

  ## What We Learned
  The emotional framing of AI responses matters more than technical sophistication. Users notice tone before they notice features.

  ## What's Next
  Human counselor escalation. University licensing. Multi-session longitudinal mood tracking.

short_description: "AnchorAI: GPT-4 emotional support companion that remembers your mental health journey. No waitlist. No starting over. Always there. 🧠"

artifact_checklist:
  - item: "Source code repository"
    status: "complete"
    url_or_value: "https://github.com/team/anchorai"
  - item: "Demo video"
    status: "complete"
    url_or_value: "https://youtube.com/watch?v=demo"
  - item: "Live demo URL"
    status: "incomplete"
    url_or_value: ""
  - item: "README with setup instructions"
    status: "complete"
    url_or_value: "https://github.com/team/anchorai#readme"

missing_artifacts:
  - item: "Live demo URL"
    blocking: false
    action_required: "Deploy to Railway or Render; update Devpost submission with URL"

submission_quality_score:
  score: 8
  breakdown:
    completeness: 9
    clarity: 8
    impact_framing: 8

last_mile_actions:
  - priority: 1
    action: "Deploy live demo to Railway and update Devpost URL field"
    estimated_minutes: 20
  - priority: 2
    action: "Add 3 screenshots to Devpost gallery"
    estimated_minutes: 10
  - priority: 3
    action: "Confirm repo is public and README loads correctly"
    estimated_minutes: 5

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コンテキストファイル

ナレッジベース

• ../hackathon-shared-resources/knowledge/hackathon-submission-guidelines.md
• ../hackathon-shared-resources/knowledge/hackathon-winning-patterns.md
• ../hackathon-shared-resources/knowledge/hackathon-pitch-strategy.md

プレイブック

• ../hackathon-shared-resources/playbooks/hackathon-workflow.md