nimble-agents

Nimble エージェント

Nimble エージェントを使って構造化されたウェブデータを抽出します。必ず実行結果または実行可能なコードを提示して完了してください。

ユーザーのリクエスト：$ARGUMENTS

前提条件

Nimble MCP サーバーが接続されていることを確認します。

Claude Code:

export NIMBLE_API_KEY="your_api_key"
claude mcp add --transport http nimble-mcp-server https://mcp.nimbleway.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer ${NIMBLE_API_KEY}"

VS Code (Copilot / Continue):

{
  "nimble-mcp-server": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://mcp.nimbleway.com/mcp",
             "--header", "Authorization:Bearer YOUR_API_KEY"]
  }
}

API キー: online.nimbleway.com/signup → アカウント設定 → API キー

基本原則

• データを取得する最速の経路を使います。 デフォルトの手順は、エージェントを検索 → スキーマを取得 → 実行 → 結果を表示、です。計画と生成は、必要に応じて行う代替手段です。
• 必ず最初に既存のエージェントを検索します。 生成を検討する前に nimble_agents_list を呼び出します。これは厳守してください。
• 生成より更新を優先します。 条件に近いエージェントが存在する場合（同じドメイン／タイプで、フィールドが不足していたり対象範囲が異なったりする場合も含む）は、新規作成ではなく更新してください。更新すれば実績のある抽出ロジックを維持でき、より高速で、低コストかつ高い信頼性を得られます。対象ドメインについて nimble_agents_list の結果が 0 件の場合に限り、新しいエージェントを生成してください。条件に近いエージェントが存在する場合、「新しいエージェントを作成」を推奨する選択肢として提示してはいけません。
• 判断が必要な場面では、例外なく必ず AskUserQuestion を使用します。 各ステップに記載された標準の AskUserQuestion プロンプトを必ず提示してください。省略したり、質問せずに次へ進んだりしてはいけません。選択肢を単なる番号付きリストで提示してはいけません。選択肢は 2～4 個、ヘッダーは最大 12 文字、ラベルは 1～5 語にしてください。推奨する選択肢を最初に置き、「(Recommended)」を付けてください。
• 実行前に必ずスキーマを確認します。 nimble_agents_run の前に nimble_agents_get を呼び出してください。入力パラメーターと出力フィールドを Markdown テーブルで提示します。エージェントを切り替える場合も同様です。
• スクリプトの生成（ステップ 2B）は、大規模かつ高ボリュームのタスクに限ります。 通常の対話型リクエストに対してコードを生成してはいけません。スクリプトモードを使うには、「対象が 50 件を超える」ことと「ユーザーがコード／スクリプト／CSV／バッチ出力を明示的に求めている」ことの両方が必要です。複数ソースのリクエスト、データセットのリクエスト、比較のリクエストは、自動的にスクリプトモードの対象にはなりません。まず対話形式で実行してください。デフォルトの手順は常に、検索 → 実行 → 結果を表示、です。
• スクリプト生成の前に、レスポンスの構造を確認します。 nimble_agents_get から skills と entity_type を確認し、REST API のレスポンスがどのようにネストされるかを判断してください。references/agent-api-reference.md の「Response shape inference」と、references/sdk-patterns.md の「Response structure verification」を参照してください。
• google_search は汎用検索ツールではありません。 順位追跡と SEO 分析用の SERP 分析エージェントです。情報を探す場合は nimble_web_search を使用してください。references/error-recovery.md を参照してください。
• すべてのウェブ検索で、必ず（MCP の）nimble_web_search を使用してください。 WebSearch、WebFetch、curl は使用しないでください。ガードレールを参照してください。
• 変更を伴うツール（generate、update、status、publish）をフォアグラウンドで使用することは禁止されています。 必ず Task エージェントに委任してください。委任モデルを参照してください。
• Task エージェントでは、必ず run_in_background=False を指定してください。 バックグラウンドモードでは MCP にアクセスできなくなります。委任モデルを参照してください。
• フォアグラウンドで呼び出せる MCP ツールは 3 つに限られます。 nimble_agents_list、nimble_agents_get、nimble_agents_run のみです。
• nimble_find_search_agent、nimble_run_search_agent、nimble_url_extract、またはいずれかの WSA テンプレートツールは使用しないでください。

委任モデル

フォアグラウンドの会話でオーケストレーションを行い、結果を提示します。MCP を多用する作業はすべてタスクエージェントが担当します。

フォアグラウンド — 次の 3 つの MCP ツールのみ直接呼び出し可能です：

ツール	用途	最大呼び出し回数
nimble_agents_list	既存のエージェントへのルーティング	ソースごとに 1 回
nimble_agents_get	実行前にスキーマを表示	エージェントごとに 1 回
nimble_agents_run	対話型実行（≤5 項目）	項目ごとに 1 回

タスクエージェント — その他すべて（必須、例外なし）：

フェーズ	タスクエージェント	フォアグラウンドの処理
検索（nimble_web_search deep）	ステップ 1D	起動してレポートを提示
エージェントの作成／更新（nimble_agents_generate、nimble_agents_update_from_agent、nimble_agents_update_session、nimble_agents_status、nimble_agents_publish）	ステップ 3	起動してレポートを提示
スクリプト生成（既存エージェントを呼び出すコードの作成）	ステップ 2B	起動してスクリプトを提示

nimble_agents_generate、nimble_agents_update_from_agent、nimble_agents_update_session、nimble_agents_status、nimble_agents_publish をフォアグラウンドから呼び出すことは禁止されています。これらには必ず Task(subagent_type="general-purpose", run_in_background=False) を使用してください。

**run_in_background=False を使用する理由：**バックグラウンドの Task エージェント（run_in_background=True）は MCP ツールにアクセスできず（https://github.com/anthropics/claude-code/issues/13254）、bash/curl にひそかにフォールバックして失敗します。run_in_background=False を使用すると、MCP ツールへのアクセスが確保されます。Task エージェントは独自のコンテキストウィンドウで実行されるため（フォアグラウンドを汚しません）、唯一のコストは完了までフォアグラウンドが待機することです。このプラットフォームの制限が解消されたら、run_in_background=True に戻してください。

複数ソースのワークフローでは、Task エージェントを（ソース／フェーズごとに 1 つずつ）順番に起動します。レポートを集めてから、統合した計画を提示してください。

MCP ツールレジストリ

すべての Task エージェントへのプロンプトには、サブエージェントが正確な MCP ツール名を把握できるよう、ツールレジストリのブロックを含める必要があります。このブロックをすべての Task プロンプトにコピーしてください。

**MCP tool registry (call these as MCP tool invocations, NOT bash/curl):**
| Short name | Full MCP tool name |
|------------|--------------------|
| nimble_agents_list | mcp__plugin_nimble_nimble-mcp-server__nimble_agents_list |
| nimble_agents_get | mcp__plugin_nimble_nimble-mcp-server__nimble_agents_get |
| nimble_agents_generate | mcp__plugin_nimble_nimble-mcp-server__nimble_agents_generate |
| nimble_agents_update_from_agent | mcp__plugin_nimble_nimble-mcp-server__nimble_agents_update_from_agent |
| nimble_agents_update_session | mcp__plugin_nimble_nimble-mcp-server__nimble_agents_update_session |
| nimble_agents_status | mcp__plugin_nimble_nimble-mcp-server__nimble_agents_status |
| nimble_agents_publish | mcp__plugin_nimble_nimble-mcp-server__nimble_agents_publish |
| nimble_agents_run | mcp__plugin_nimble_nimble-mcp-server__nimble_agents_run |
| nimble_web_search | mcp__plugin_nimble_nimble-mcp-server__nimble_web_search |

**CRITICAL: Use MCP tool calls only. NEVER use bash, curl, wget, WebSearch, or WebFetch to call APIs or search the web. NEVER construct MCP endpoint URLs manually.**

レスポンスの形式

レイヤー	パス	形式	使用時
MCP ツール（nimble_agents_run）	data.results	常に配列	対話型実行（ステップ 2A）
REST API — ecommerce SERP	data.parsing	list（配列）	スクリプト生成（ステップ 2B）
REST API — non-ecommerce SERP	data.parsing.entities.{Type}	ネストされた配列を含む dict	スクリプト生成（ステップ 2B）
REST API — PDP	data.parsing	dict（フラット）	スクリプト生成（ステップ 2B）

REST レスポンスを反復処理する前に、必ず typeof／isinstance を確認してください。

Step 1: ルーティング

$ARGUMENTS から、次の3つを検出します。

1. 明確さ — clear（デフォルト）または needs-planning

次のすべてが欠けている場合に限り、needs-planning とします。対象の URL／サイト／ドメイン、抽出するデータの明確な指定、範囲が明確な単一のタスク。ほとんどのリクエストは clear です。

2. エージェントの適合度 — ソース／ドメインごとに、最も具体的で短いキーワード（例：ドメイン名や製品の種類を1〜2語）を使って、nimble_agents_list を1回だけ呼び出します。これは必ず最初のアクションです。複数のソースを対象とするリクエスト（例：「Amazon と Walmart の価格を比較」）では、ソースごとに1回呼び出します。同じソースに対して異なるクエリで再試行しないでください。あるソースで結果が0件の場合は、Discovery（Step 1D）に振り分けます。

結果	振り分け
完全一致	スキーマの概要を表示し、AskUserQuestion で「このエージェントを使用」（推奨）／「新しいエージェントを作成」→ Step 3
近似一致（同じドメイン／種類だが、フィールドが不足しているか、対象範囲が異なる）	スキーマの不足点を表示し、AskUserQuestion で「このエージェントを更新」（推奨）／「新しいエージェントを作成」。常に更新を推奨してください — 既存の抽出ロジックを維持でき、ゼロから生成するよりも速いためです。
妥当な候補が2件以上	表を表示し、有力候補と「最も近いエージェントを更新」（推奨）を含む AskUserQuestion を提示します。フィールドの重複が最も多いエージェントを選びます。
該当なし	Discovery Task エージェント（Step 1D）を起動 → 結果を Step 3 に反映します。新しいエージェントの生成が適切なのはこの場合だけです。

生成よりも常に更新を優先してください。 同じドメインの近似一致エージェントには、動作する URL パターン、ページネーションのロジック、解析ルールがすでに備わっています。フィールドを追加／変更するための更新は、わずかな調整で済みます。ゼロから生成すると、すべてを作り直すことになり、品質が低下するリスクもあります。対象ドメインにエージェントが存在しない場合に限り、生成してください。

3. 実行モード — interactive（デフォルト）または script

対話型が常にデフォルトです。 次の両方の条件を満たす場合に限り、スクリプト生成（Step 2B）に振り分けます。（a）対象数が明示的に50件を超えている、またはユーザーがバッチ入力ファイルを提供している。（b）ユーザーがコード、スクリプト、CSV エクスポート、またはバッチ処理を明示的に求めている。「データセット」「比較」「複数ソース」「2つのソース」などの語は、スクリプトモードへの切り替え条件にはなりません。こうしたリクエストは対話形式で実行してください。スクリプト生成では、既存のエージェントを呼び出すコードを作成します — 新しいエージェントは作成しません。エージェントがまだ存在しない場合は、スクリプトを生成する前に Step 3 でその問題を解決してください。

Step 1P: 計画モード（まれ — needs-planning の場合のみ）

1. 確認 — 重要な不明点を解消するため、AskUserQuestion で質問します（最大2問）。対象サイト、データフィールド、出力形式に重点を置きます。
2. 調査 — 対象ごとに nimble_agents_list を呼び出します（フォアグラウンドで、対象ごとに1回）。不慣れなドメインの場合は、Discovery Task エージェントを起動します（Step 1D）。
3. 計画を提示 — 次のギャップ分析表を表示します。

#	サイト／データソース	エージェント	ステータス
1	amazon.com の製品	amazon-product-details	既存
2	walmart.com の製品	—	生成

4. 実行 — 既存のエージェントには Step 2、エージェントの生成には Step 3 を使用します（Task エージェントとして実行）。

Step 1D: Discovery（Task エージェント — 不慣れなドメイン向け）

nimble_agents_list の結果が0件で、対象ドメインの調査が必要な場合に起動します。Task(subagent_type="general-purpose", run_in_background=False) として実行します。フォアグラウンドでは、ユーザーに 「利用可能なデータを把握するため、{domain} を調査しています……」 と伝えます。

Task プロンプトのテンプレート：

Explore {domain} for {user_intent}.

**MCP tool registry (call these as MCP tool invocations, NOT bash/curl):**
| Short name | Full MCP tool name |
|------------|--------------------|
| nimble_web_search | mcp__plugin_nimble_nimble-mcp-server__nimble_web_search |

**CRITICAL: Use MCP tool calls only. NEVER use bash, curl, wget, WebSearch, or WebFetch to call APIs or search the web. NEVER construct MCP endpoint URLs manually.**

Use `nimble_web_search` (MCP) with deep_search=true to discover the site and available data:
1. Search "{domain} {keywords}" with deep_search=true, max_results=5 — this fetches and extracts full page content from each result, giving you product listings, detail pages, and field structures in one call.

**Return a structured report:**
- DOMAIN: {domain}
- ESTIMATED_ITEMS: count matching query
- LISTING_URL_PATTERN: e.g., /category/filter?color=green
- DETAIL_URL_PATTERN: e.g., /p/{slug}-{SKU}.html
- AVAILABLE_FIELDS: list of extractable fields (name, price, description, materials, etc.)
- MISSING_FIELDS: fields the user wants but the site doesn't have (e.g., ratings, reviews)
- RECOMMENDED_APPROACH: generate custom agent / use existing agent from {alternative} / combine sources
- SAMPLE_URLS: 2–3 example URLs for agent generation
- LIMITATIONS: login walls, pagination limits, JS rendering, etc.

Do NOT use AskUserQuestion. Do NOT use nimble_find_search_agent, nimble_run_search_agent, or nimble_url_extract.
Do NOT use WebSearch, WebFetch, bash curl, or any non-MCP search/fetch method.

レポートを受け取ったら、フォアグラウンドの会話で次を行います。

1. 主な調査結果をユーザーに提示します。
2. データに不足がある場合（例：評価がない場合）は、どのように進めるかを AskUserQuestion でユーザーに確認します。
3. Discovery のコンテキストを添えて Step 3（生成）に進むか、既存のエージェントで要件を満たせる場合は Step 2 に進みます。

複数ソースのワークフローでは、不慣れなドメインごとに Discovery エージェントを1つ、並列で起動します。統合した計画を提示する前に、すべてのレポートを集めてください。

Step 2: 既存のエージェントを実行

実行モードに応じて、2つのサブパスに分かれます。

2A：対話型（小規模、出力を表示）

2A-1. nimble_agents_get を呼び出します。スキーマを Markdown の表で提示します。

• 入力パラメーター： name、required、type、description、example
• 出力フィールド： skills 辞書の主要なフィールド

input_properties の完全な形式とマッピングルールについては、references/agent-api-reference.md >「Input Parameter Mapping」を参照してください。

2A-2. 実行前に、必ず AskUserQuestion で確認します。

question: "Run {agent_name} with these parameters?"
header: "Confirm"
options:
  - label: "Run agent (Recommended)"
    description: "Execute {agent_name} with {summary of inferred parameters}"
  - label: "Change parameters"
    description: "Adjust input parameters before running"
  - label: "Create new agent"
    description: "Create a custom agent instead (Step 3)"

2A-3. nimble_agents_run を呼び出します。結果を Markdown の表で提示します。次に何をするか、必ず尋ねてください。

question: "What next?"
header: "Next step"
options:
  - label: "Done"
    description: "Finish with these results"
  - label: "Run again"
    description: "Re-run with different parameters"

ユーザーが大規模な抽出（>50 件）またはバッチ処理の必要性を明示していない限り、次の手順としてスクリプト生成を提案してはいけません。スクリプト生成は、対話型実行の自然な次のステップではありません。

一括処理（URL 2～5 件）： URL ごとに実行し、結果を集約して、個別の失敗があっても中断せずに処理します。references/batch-patterns.md >「Interactive batch extraction」を参照してください。

2B：スクリプト生成（大規模・大量処理の場合のみ）

この手順に進むのは、ユーザーが大規模に >50 件を処理する必要性、またはバッチコード／スクリプトの生成を明示的に求めた場合のみです。 通常のリクエストは、複数ソースや「データセット」に関するリクエストであっても、Step 2A で対話型に処理します。SDK／REST API を介して既存の Nimble エージェントを大規模に呼び出す、実行可能なスクリプトを作成します。新しいエージェントは作成しません。エージェントはすでに存在している必要があります。Task エージェントとして実行します。フォアグラウンドで言語を推測してエージェントを起動し、生成されたスクリプトを提示して確認を求めます。

2B-1. プロジェクトのコンテキストから言語を推測します（起動前にフォアグラウンドで実施）。

プロジェクトファイル	言語
pyproject.toml、requirements.txt、*.py	Python
package.json、tsconfig.json	TypeScript/Node
go.mod	Go（REST API）
上記のいずれもなし	Python をデフォルトとして使用

2B-2. スクリプト生成用の Task エージェントを起動します：Task(subagent_type="general-purpose", run_in_background=False)。

Task プロンプトのテンプレート：

Write a {language} script that calls existing Nimble agent(s) at scale via SDK/REST API.

**MCP tool registry (call these as MCP tool invocations, NOT bash/curl):**
| Short name | Full MCP tool name |
|------------|--------------------|
| nimble_agents_get | mcp__plugin_nimble_nimble-mcp-server__nimble_agents_get |

**CRITICAL: Use MCP tool calls only. NEVER use bash, curl, wget, WebSearch, or WebFetch to call APIs or search the web. NEVER construct MCP endpoint URLs manually.**

**Existing agents to call:** {agent_names}
**User intent:** {user_prompt}
**Output format:** {csv/json/etc}
**Scale:** {number of items/queries}

This is SCRIPT GENERATION — writing code that calls existing agents. Do NOT create new agents
(no nimble_agents_generate/update/publish). The agents listed above already exist.

Steps:
1. Call `nimble_agents_get` for each agent to inspect input_properties and skills.
2. Read the reference files:
   - `references/sdk-patterns.md` (Python) or `references/rest-api-patterns.md` (other languages)
   - `references/batch-patterns.md` (for multi-store normalization)
3. Write a complete, ready-to-run script with:
   - Smoke test first — validate a single query before full batch. Abort on failure.
   - Progress reporting — compact single-line status after each poll cycle.
   - Pagination handling for large result sets.
   - Multi-store field normalization (if applicable).
   - Output to {format}.
   - Incremental file writes for large pipelines (50+ jobs).

Return the complete script and a brief summary of:
- Agent schemas used (input params, key output fields)
- Normalization mappings (if multi-store)
- Total estimated API calls

Do NOT use AskUserQuestion. Do NOT use nimble_find_search_agent or nimble_run_search_agent.
Do NOT call nimble_agents_generate, nimble_agents_update_from_agent, nimble_agents_update_session, or nimble_agents_publish.
Do NOT use WebSearch, WebFetch, bash curl, or any non-MCP search/fetch method.

2B-3. 生成されたスクリプトを提示し、AskUserQuestion で実行を確認します（フォアグラウンド）。

question: "Run this script?"
header: "Confirm"
options:
  - label: "Run script (Recommended)"
    description: "Execute the generated script"
  - label: "Edit first"
    description: "Review and modify the script before running"

ここではエージェントの検証手順はありません。 50 入力の検証フロー（Step 3）は、エージェントの作成／更新にのみ適用されます。スクリプト生成では、既存の検証済みエージェントを使用します。スクリプトを作成して実行するだけです。

Step 3：既存のエージェントを更新するか、新規作成する（Nimble プラットフォーム上）

Nimble のプラットフォーム上で、既存のエージェントを更新する（推奨）か、新規作成します。Step 1 で類似度の高いエージェントが見つかった場合は、デフォルトで更新します。既存のエージェント名を Task エージェントに渡し、nimble_agents_generate ではなく nimble_agents_update_from_agent を使うように指示してください。Step 1 で一致するエージェントが 0 件だった場合にのみ、新しいエージェントを作成します。これはコード／スクリプト生成ではなく、Step 2A または 2B から呼び出せる抽出定義を作成／変更します。必ず Task エージェントとして実行します（run_in_background=False）。

3-1. 安定した session_id（UUID v4）を作成します。

3-2. ユーザーに一度だけ尋ねます（フォアグラウンドのみ。エージェントの作成／更新の場合のみ。スクリプト生成では尋ねません）。

question: "Run refinement-validation before publishing?"
header: "Validate"
options:
  - label: "Yes, validate (Recommended)"
    description: "Discovery → generate → validate 50 inputs (80% pass) → publish. Auto-retries on failure."
  - label: "No, generate only"
    description: "Generate → publish immediately without validation testing"

3-3. Task エージェントを起動します

refine_validate にユーザーの選択を設定します。references/generate-update-and-publish.md のプロンプトテンプレート（MCP ツールレジストリ、ライフサイクルのフェーズ、すべてのルールを含む）を使用して、Task(subagent_type="general-purpose", run_in_background=False, max_turns=50) を起動します。ユーザーには「エージェントの生成を開始しました。完了したら結果を報告します。」と伝えてください。

Task エージェントは、ディスカバリー → 作成／更新 → ポーリング → 検証 → 公開 → 報告というクローズドループのライフサイクルを実行します。失敗した場合は、自動的に更新ループを開始します（最大 2 サイクル、ウォールクロックタイムアウトは 15 分）。詳細については、参照ファイルを確認してください。

3-4. レポートを提示します

Task エージェントが完了したら、レポートを提示します。成功した場合は、Step 2A または 2B に進みます。最大サイクル数まで実行しても失敗した場合は、次の選択肢を提示します。

question: "Agent validation did not reach 80% pass rate. How to proceed?"
header: "Next step"
options:
  - label: "Publish anyway"
    description: "Publish with current pass rate ({rate}%)"
  - label: "Update agent"
    description: "Provide specific instructions to refine the agent"

ステップ 4：最終回答

簡潔な概要表で締めくくります。

項目	値
使用したエージェント	agent_name
ソース	既存 / 生成
抽出したレコード数	count
出力	表示済み / filename.csv

抽出結果（大量の場合は上位 N 件）を含めます。

ドキュメントとトラブルシューティング

大規模なコード生成タスク（ステップ 2B）の場合のみ — Nimble API を大規模に呼び出すスクリプトを作成する際は、以下を参照してください。インタラクティブな実行（ステップ 2A）やエージェントの作成（ステップ 3）では、これらを読み込まないでください。

1. references/sdk-patterns.md — 正しい SDK のパターンとよくある間違い。
2. https://docs.nimbleway.com/llms-full.txt — 全文ドキュメント。
3. https://docs.nimbleway.com/openapi.json — API コントラクト。
4. Context7（利用可能な場合）— nimbleway を検索します。

インタラクティブな実行とエージェントの作成では、nimble_agents_get の MCP ツールスキーマですべての必要な情報を得られます。

エラーからの復旧

永続的なデータソース障害、曖昧なエージェントの一致、完全なフォールバック階層などの処理パターンについては、references/error-recovery.md を参照してください。

追加のリファレンス

リファレンスファイルを読み込むのは、**大規模なスクリプト生成（ステップ 2B）またはエージェントの作成（ステップ 3）**のときのみです。インタラクティブな実行（ステップ 2A）では読み込まないでください — MCP ツールスキーマで十分です。

スクリプト生成（ステップ 2B）の場合のみ：

• references/sdk-patterns.md — エージェントの実行、非同期エンドポイント、バッチパイプライン、ファイルへの増分書き込み。
• references/rest-api-patterns.md — TypeScript、Node、curl など、Python 以外の言語向けの REST API パターン。
• references/batch-patterns.md — 複数ストアの比較、正規化、インタラクティブなバッチ処理、コード生成の手順。

エージェントの作成／更新（ステップ 3）の場合のみ：

• references/generate-update-and-publish.md — エージェントの作成／更新の全ライフサイクル：検出、作成、ポーリング、SDK の検証（50 入力、80% のしきい値）、公開、レポート、更新ループ。

全般（任意のステップで必要に応じて読み込み）：

• references/agent-api-reference.md — MCP ツールのリファレンスと入力パラメーターのマッピング。
• references/error-recovery.md — エラー処理と復旧のパターン。

ガードレール

• フォアグラウンドの会話で nimble_agents_generate、nimble_agents_update_from_agent、nimble_agents_update_session、nimble_agents_status、または nimble_agents_publish を絶対に呼び出さないでください。 これらは必ず Task エージェント内で実行する必要があります。例外はありません。「手短に1回だけ呼び出す」場合も同様です。フォアグラウンドでポーリングするとコンテキストを圧迫し、トークンを無駄に消費します。
• Task エージェントでは必ず run_in_background=False を使用してください。 バックグラウンドの Task エージェントは MCP ツールにアクセスできません（既知のプラットフォーム上の制限）。この問題が上流で解決されたら、run_in_background=True に戻してください。
• すべてのウェブ検索には必ず nimble_web_search（MCP ツール）を使用してください。 フォアグラウンドでも Task エージェント内でも、組み込みの WebSearch、WebFetch、curl、wget、その他の検索・取得方法は絶対に使用しないでください。ツールの正式名称は mcp__plugin_nimble_nimble-mcp-server__nimble_web_search です。
• MCP エンドポイントの呼び出しに bash／curl を絶対に使用しないでください。 Task エージェントは、MCP サーバーの URL に HTTP リクエストを組み立てて呼び出すのではなく、ツール名で MCP ツールを呼び出す必要があります。MCP ツールが利用できない場合は、エラーを報告してください。bash を使った回避は試みないでください。
• すべての Task エージェントへのプロンプトに、委任モデル > MCP ツールレジストリの MCP ツールレジストリブロックを必ず含めてください。 これにより、サブエージェントが使用すべき正確なツール名を伝えられます。これがないと、サブエージェントが MCP ツールを見つけられず、bash に頼る可能性があります。
• フォアグラウンドで使用できる MCP ツールは次のものに限られます。 nimble_agents_list、nimble_agents_get、nimble_agents_run。これ以外は使用しないでください。
• nimble_find_search_agent、nimble_run_search_agent、WSA テンプレートツールは絶対に使用しないでください。
• まず更新し、生成は最後の手段にしてください。 条件の近いエージェントが存在する場合は、必ず nimble_agents_update_from_agent を使って調整してください。同じ分野のエージェントを新たに生成してはいけません。nimble_agents_generate を使用できるのは、nimble_agents_list の結果が0件の場合に限られます。更新の状態遷移では、まず nimble_agents_update_from_agent を1回呼び出して更新セッションを作成・解決し、その後のすべての呼び出しには、同じ session_id を指定して nimble_agents_update_session を使用してください。同じ調整スレッドで2つ目のセッションを作成してはいけません。
• 429 に関する厳格なルールです。 nimble_agents_generate または nimble_agents_update_from_agent が 429／クォータエラーを返した場合は、処理を停止し、クォータ上限に達したことを報告してください。代替として更新ツールを呼び出したり、新しいセッションを作成したりしてはいけません。
• 公開済みのエージェントを更新すると、自動的にフォークされます。UBCT ベースのエージェントは更新できないため、代わりに新しく生成してください。
• インタラクティブな実行（ステップ2A）では、外部ドキュメント（llms-full.txt、openapi.json）、SDK リファレンス、バッチパターンファイルを絶対に読み込まないでください。これらを使用するのは、大規模なスクリプト生成（ステップ2B）の場合に限られます。インタラクティブな実行には、nimble_agents_get の MCP ツールスキーマで十分です。不要なドキュメントを読み込むと、コンテキストを無駄に消費し、処理も遅くなります。
• ツール呼び出しの結果は Markdown の表で示してください。生の JSON は表示しないでください。