massgen

MassGen スキル

MassGen チームにタスクを委任します。

起動する前に

設定ファイルがあることを確認します。

ls .massgen/config.yaml 2>/dev/null || ls ~/.config/massgen/config.yaml 2>/dev/null

設定ファイルがない場合は、セットアップします。

• デフォルト（ブラウザー）：uv run massgen --web-quickstart を実行します。ユーザーがブラウザーでモデルとキーを選択します。
• ヘッドレス：references/config_setup.md を読みます。--list-backends で利用可能なバックエンドを確認し、ユーザーの API キーを確認して、希望を相談したうえで、--quickstart --headless を使って設定を生成します。

設定ファイルがある場合は、すぐに起動します。事前に質問する必要はありません。

重要：依頼されたものだけを追加する

ユーザーから明示的に依頼されない限り、追加のフラグを付けないでください。

• 多様なアプローチを求められない限り、--personas は付けません。
• 詳細な分解を求められない限り、--plan-depth deep は付けません。
• 品質より速度を優先するよう求められない限り、--quick は付けません。

デフォルト設定で十分です。あとは MassGen に任せてください。

クイックディスパッチ

1. モードを検出する

ユーザーの意図	CLI フラグ
一般的なタスク（執筆、構築、調査、設計）	（デフォルト）
既存の成果物のレビュー／批評	--checklist-criteria-preset evaluation
機能またはプロジェクトの計画	--plan
計画して自動実行	--plan-and-execute
要件／仕様書の作成	--spec
既存の計画を実行	--execute-plan <path_or_latest>
既存の仕様書に基づいて実行	--execute-spec <path_or_latest>

2. 評価基準を作成する

タスクに合わせて、明確な見解を反映した評価基準を必ず作成します。 評価基準は、採点方法だけでなく、エージェントが生成する内容も方向づけます。一時ファイルに保存して、--eval-criteria で渡します。基準は4～7項目を目安にします。

必須の JSON 形式 — 各評価基準には text、category、anti_patterns が必要です。

{
  "aspiration": "A site a designer would screenshot for their portfolio",
  "criteria": [
    {
      "text": "Design coherence: Does it feel authored or assembled? ...",
      "category": "primary",
      "anti_patterns": ["unmodified library defaults", "AI-generic aesthetics"]
    },
    {
      "text": "Content depth: Every section teaches something specific ...",
      "category": "standard",
      "anti_patterns": ["Wikipedia-summary prose", "filler sections"]
    }
  ]
}

カテゴリ：primary（1つのみ — モデルに最も重点的に促す領域）、standard（必須）、stretch（あると望ましい）。効果的で明確な見解を反映した評価基準の作成方法については、references/criteria_guide.md を参照してください。

評価／計画／仕様書モードでは、独自の評価基準を作成する代わりに --checklist-criteria-preset を使用できます（プリセット：evaluation、planning、spec、persona、decomposition、prompt、analysis）。

3. プロンプトを作成する

一般：ユーザーのタスクと関連するコンテキスト。

評価：評価対象。git diff、変更されたファイル、テスト出力を自動収集します。事実に徹し、品質への意見ではなく、何が構築されたかを記述します。問題点はエージェントが独自に見つけられるようにします。

計画：目標と制約。

仕様書：問題の説明、ユーザーのニーズ、制約。

4. CWD のコンテキストを選ぶ

ファイルを生成するタスクでは、デフォルトで rw を使用します。 成果物がファイル（コード、ドキュメント、設定、README、ウェブサイトなど）の場合、エージェントには書き込みアクセスが必要です。エージェントがコンテキスト把握のためにコードベースを読み取る必要はあるものの、出力がファイルではなく純粋なテキスト（回答、レビュー、分析）だけの場合に限り、ro を使用します。

シナリオ	フラグ
プロジェクト内のファイルを生成／変更するタスク（コード、ドキュメント、設定など）	--cwd-context rw
コードベースのコンテキストが必要だが、出力はテキストのみ（レビュー、分析、Q&A）	--cwd-context ro
独立したタスクで、コードベースが不要（デフォルト）	（フラグを省略）

目安：ユーザーがプロジェクト内の何かを「書く」「作成する」「構築する」「書き直す」「更新する」「編集する」と依頼した場合は、rw を使用します。

5. 実行する

ラッパースクリプトを必ず使用します。

# Isolated task (default, no cwd-context needed)
bash "$SKILL_DIR/scripts/massgen_run.sh" \
  --mode general \
  --criteria /tmp/massgen_criteria.json \
  "Create an SVG of a butterfly mixed with a panda"

# Task that writes to the project → rw
bash "$SKILL_DIR/scripts/massgen_run.sh" \
  --mode general --cwd-context rw \
  --criteria /tmp/massgen_criteria.json \
  "Rewrite the README with better examples and structure"

ラッパーにはデフォルトで --web --no-browser が含まれています。実行はすぐに開始されます。ユーザーはいつでも http://localhost:8000/ を開いて進行状況を確認できます。この URL をユーザーに伝えてください。

バックグラウンドで実行します。MassGen は追跡用に以下を出力します。

• LOG_DIR: <path> — 実行全体のデータ
• STATUS: <path>/status.json — ライブステータス
• ANSWER: <path> — 最優秀エージェントの answer.txt

複数ラウンドの実行には15～45分かかる見込みです。

5b. レビュー通知（--cwd-context rw の場合）

エージェントに書き込みアクセスがある場合（--cwd-context rw）、変更を適用する前にユーザーが git の差分をレビューできるよう、--web-review を自動的に追加します。 レビューには --web（ラッパーのデフォルト設定）が必要です。

ヘッドレス（--no-web）：ユーザーが --cwd-context rw でヘッドレスモードを明示的にリクエストした場合は、--web-review をスキップします。変更はレビューゲートなしで直接適用されます。 差分のレビューが行われないことをユーザーに警告してください。

MassGen の実行を開始した後、レビューウォッチャーもバックグラウンドで起動します。まず MassGen の出力から LOG_DIR を解析します：

# Launch the watcher (reads LOG_DIR from the MassGen run output)
bash "$SKILL_DIR/scripts/review_watcher.sh" "$LOG_DIR"

ウォッチャーは status.json をポーリングし、レビューの準備ができると構造化マーカーを出力します：

__REVIEW_PENDING__
REVIEW_URL: http://localhost:8000/?v=2
REVIEW_API: http://localhost:8000/api/sessions/{id}/review-response
FILES_CHANGED: src/foo.py (M), src/bar.py (A)
__END_REVIEW_INFO__

__REVIEW_PENDING__ が表示されたら、ユーザーに次のように伝えてください：

「MassGen でレビュー可能な変更が用意されました。WebUI を開いて差分を視覚的に確認するか、承認／却下するファイルを指定してください。」

2 つの解決方法：

1. ブラウザー：ユーザーが REVIEW_URL を開き、UI で承認／却下します。
2. エージェント（テキストベース）：GET /api/sessions/{id}/review で差分を取得し、 要約をユーザーに提示してから、その判断を送信します：

   # Approve all
   curl -X POST "$REVIEW_API" -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"approved": true, "action": "approve"}'
   # Approve specific files
   curl -X POST "$REVIEW_API" -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"approved": true, "approved_files": ["src/foo.py"]}'
   # Reject all
   curl -X POST "$REVIEW_API" -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"approved": false, "action": "reject"}'
   

どちらの方法でもレビューは解決され、もう一方は自動的に閉じられます。解決後、__REVIEW_COMPLETE__ APPROVED=true|false が出力されます。

6. 結果を読む

出力から ANSWER: のパスを読み取ります。勝利したエージェントのワークスペースは、常に answer.txt と同じ場所にある workspace/ ディレクトリです。

answer.txt 内のワークスペースのパスは、隣接する workspace/ ディレクトリを参照するよう、可能な範囲で正規化されています。ただし、正しい場所として、テキスト内に記載されたパスではなく、必ず answer.txt の隣にある workspace/ に移動してください。

plan モードでは、ワークスペースに project_plan.json があります。 spec モードでは、ワークスペースに project_spec.json があります。

任意のフラグ（リクエストされた場合のみ）

フラグ	目的
--quick	1 回限りの実行。投票／改善なし
--plan-depth <level>	分解の深さ：dynamic（デフォルト）、shallow、medium、deep
--plan-thoroughness thorough	より深い戦略的推論（デフォルト：standard）
--personas <style>	エージェントの多様性：perspective、implementation、methodology、または off
--cwd-context ro	エージェントにコードベースへの読み取りアクセスを許可
--cwd-context rw	エージェントにコードベースへの書き込みアクセスを許可
--web --no-browser	進行状況を監視するために WebUI を有効化（ラッパーではデフォルトで有効）

設定

MassGen は .massgen/config.yaml または ~/.config/massgen/config.yaml から設定を自動検出します。上記のセットアップ手順を参照してください。

参考資料

クイックディスパッチだけでは不十分な場合にのみ参照してください：

ファイル	参照する場面
references/criteria_guide.md	評価基準の形式、段階、例
references/config_setup.md	ヘッドレス設定の作成
references/advanced_workflows.md	チェックポイントループ、更新され続けるドキュメント、構造化評価、計画と評価の統合