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Play Policy Insights：データセーフティ、ログイン認証情報、制限付き権限

Android アプリについて、3 つの特定のポリシー領域を監査する必要があります。データセーフティ、デモ用ログイン認証情報、制限付き権限を確認してください。

パスの解決

• repo_root：この SKILL.md を含むディレクトリの絶対パスです。
• app_dir：アプリのコードを含むディレクトリの絶対パスです。
• temp_dir：ワークスペースのルートにあるスクラッチディレクトリの絶対パスです。 .scratch/play_policy_insights_<uuid> にあります。格納場所に関する必須要件：すべてのファイルシステムへの書き込み、中間生成物、ログは、このディレクトリ内に厳密に限定する必要があります。これにより、システムレベルの一時パスやユーザーのホームディレクトリに依存せず、ローカルハーネスや CI/CD パイプラインを含む多様な実行環境で、このスキルの移植性と安全性を確保できます。

重要な必須要件

• 実行モードの確認 Phase 2 を開始する前に、実行環境に汎用サブエージェントへのタスクの起動または委任を行うツール（例：invoke_agent、delegate_task、spawn_worker などの名称のツールで、'generalist' や 'coding_agent' などの汎用エージェントプロファイルを使用するもの）があるかを確認してください。

• YES の場合、必ず Mode A（委任） を使用してください。

• NO の場合、Mode B（順次自己実行） を使用してください。サブエージェント用のプロンプトファイルを読み、その指示に従って、指定された出力ファイルをディスクに書き込む必要があります。

• サブエージェントのオーケストレーション：

  • 「Mode A（委任）」を使用する場合、サブエージェントから完了を示す「SUCCESS」の確認が届くまで待ってください。

  • 冪等性とタイムアウトに関する保護策：サブエージェントが失敗またはタイムアウトした場合、再試行する前に、対象の出力ファイル（例：<temp_dir>/worker_<goal_name>.json）の有無と整合性を必ず確認してください。ファイルが存在し、有効な JSON が含まれている場合は、実行をSUCCESSとして扱い、続行してください。それ以外の場合は、最大 3 回まで再試行してください。

• フェイルファストの必須要件：Phase 1 の自動監査が唯一の信頼できる情報源です。orchestrator.py が失敗した場合は、失敗の説明を添えて直ちに停止してください。手動監査で代替してはいけません。

2 段階のプロトコル

Phase 1：情報収集とトリアージ

1. 初期化とトリアージ：
   • python3 <repo_root>/scripts/orchestrator.py init <app_dir> を実行してください。
   • これによりスクラッチ環境が作成され、静的解析とコードベースのマッピングが実行され、監査目標が特定されます。また、各監査目標のサブエージェント用プロンプトと、指定された批評担当および集約担当サブエージェント用のプロンプトが作成されます。
   • スクリプトが完了するまで（最大 5 分）待ってください。
2. 環境の記録：JSON 出力から temp_dir と activated_goals の値を記録してください。Phase 2 で必要になります。
3. 目標の評価：activated_goals が空の場合は、Phase 2 のステップ 3（集約）に進んでください。それ以外の場合は、Phase 2 のステップ 1（詳細分析）に進んでください。

Phase 2：目標指向の監査

実行能力を確認し、Mode A または Mode B のいずれかで進めてください。

モード A：委任機能を備えたオーケストレーター（並列）

1. 詳細分析：activated_goals に含まれる各目標（例： permissions_and_apis、data_safety_part_1、data_safety_part_2）について、 サブエージェントに委任します。同時実行数の上限： 同時に起動できる サブエージェントは最大 3 つです。最初に最大 3 つを起動し、完了を待ってから 次のバッチを起動します。すべての目標が完了するまで繰り返します。次のプロンプトを渡します： "Read your instructions from <temp_dir>/prompt_worker_<goal_name>.md and execute. MANDATORY: You must use your file-writing capabilities to save your final JSON findings directly to the file system at <temp_dir>/worker_<goal_name>.json. You are strictly forbidden from outputting the JSON in your chat response. To minimize context usage, your final response must be exactly 'SUCCESS' and nothing else." 検証：すべての <temp_dir>/worker_<goal_name>.json が存在し、有効な JSON を含んでいることを確認します。 サブエージェントが失敗またはタイムアウトしても、有効な JSON 出力ファイルがすでに ディスク上にある場合は、再試行せず通常どおり進めます。ファイルが存在しないか 無効な場合に限り、該当するワーカーのみ最大 3 回まで再試行します。
2. 調査結果の集約：次の Python 集約コマンドを実行します： python3 <repo_root>/scripts/orchestrator.py aggregate <temp_dir>。これにより aggregated_findings.json が生成され、検証するチャンク数を示す critic_chunks を含む JSON オブジェクトが返されます（例： {"temp_dir": "...", "critic_chunks": 2}）。
3. 並列クリティックレビュー：チャンクインデックス i を 1 から critic_chunks まで順に確認し、それぞれをサブエージェントに委任します。 同時実行数の上限： 同時に起動できるクリティックサブエージェントは 最大 3 つです。上記と同様に、3 つずつのグループに分けて処理します。次のプロンプトを渡します： "Read your instructions from <temp_dir>/prompt_critic_<i>.md and execute. MANDATORY: You must use your file-writing capabilities to save your final JSON findings directly to the file system at <temp_dir>/critic_output_<i>.json. You are strictly forbidden from outputting the JSON in your chat response. To minimize context usage, your final response must be exactly 'SUCCESS' and nothing else." 検証：先へ進む前に、各 <temp_dir>/critic_output_<i>.json が存在し、 有効な JSON を含んでいることを確認します。失敗またはタイムアウトしても、有効な JSON ファイルが存在する場合は通常どおり進めます。それ以外の場合は、該当する クリティックチャンクを再試行します。
4. 最終処理に進む（以下のステップ 4）

モード B：委任機能を持たないオーケストレーター（逐次）

1. 詳細分析：activated_goals に含まれる各目標について、順番に次を行います：
   • <temp_dir>/prompt_worker_<goal_name>.md の内容を読みます。
   • そのファイルに記載された指示を自分で実行します。
   • 重要：指示で要求されたとおりの形式で調査結果を必ず作成し、 <temp_dir>/worker_<goal_name>.json に保存します。調査結果を思考やチャット内で 要約してはいけません。次のタスクに進みます。
   • 検証：次の目標に進む前に、<temp_dir>/worker_<goal_name>.json が存在することを確認します。
2. 調査結果の集約：次の Python 集約コマンドを実行します： python3 <repo_root>/scripts/orchestrator.py --aggregate <temp_dir>。これにより aggregated_findings.json が生成され、検証するチャンク数を示す critic_chunks を含む JSON オブジェクトが返されます。
3. 逐次クリティックレビュー：チャンクインデックス i を 1 から critic_chunks まで順に処理します：
   • <temp_dir>/prompt_critic_<i>.md の内容を読みます。
   • 手順を自分で実行し、調査結果を <temp_dir>/critic_output_<i>.json に保存します。
   • 検証：次のチャンクに進む前に、<temp_dir>/critic_output_<i>.json が存在することを確認します。
4. 最終処理に進む（以下のステップ 4）

最終処理（両モード）

4. 調査結果を提示する：python3 <repo_root>/scripts/generate_report.py <temp_dir> を実行します。 <temp_dir>/compliance_report.md が生成されます。この出力ファイルをユーザーに提示してください。
5. 停止：監査は完了です。次の指示を待ちます。