pm-skills

プロジェクト管理 — ドメインオーケストレーターとデリバリーループ

このオーケストレーターは、2つの役割を担います。ルーティング： コンテキストを分岐し、scripts/pm_goal_router.py を使って PM に関する問い合わせを分類し、8つのサブスキルのうち必ず1つだけを実行して、要約を返します。 ループ処理： デリバリー目標を、範囲を限定したエージェント型ループに変換します。組み込みの Atlassian MCP を介して最新の Jira データを取得し、ドメインの決定論的な分析ツールに受け渡し、各ステップを機械実行のゲートで検証し、すべてが検証されるか人間が免除するまでクローズを拒否します。組み込みの .mcp.json は Atlassian Remote MCP（https://mcp.atlassian.com/v1/sse、OAuth は Claude Code が処理）に接続します。

呼び出すタイミング

状況	サブスキル
「プロジェクト／ポートフォリオの健全性、リスク EMV、キャパシティ」	senior-pm
「スプリントベロシティ、レトロスペクティブのフォローアップ、セレモニーの健全性、完了時期」	scrum-master
「JQL、Jira ワークフロー、ボード、自動化」	jira-expert
「Confluence スペース、ページツリー、コンテンツ監査」	confluence-expert
「ユーザー、グループ、権限、SSO」	atlassian-admin
「再利用可能な Jira／Confluence テンプレート」	atlassian-templates
「会議の書き起こし、発言時間、アクションアイテム」	meeting-analyzer
「ステータス更新、3P 更新、ステークホルダーとのコミュニケーション」	team-communications

ルーティングロジック（決定論的）

ルーターを実行してください。スクリプトで判断できる場合に、表を目視で判断してはいけません。

python3 scripts/pm_goal_router.py --text "<the goal>" --output json

終了コード 0 → route_to がサブスキルを指定します。その SKILL.md を読み込み、ワークフローに従います。 終了コード 2 → 記載された候補を挙げ、推奨する回答を添えて、確認の質問を1つだけします。終了コード 3 → 判断材料がありません。成果物を明記して目標を言い直すよう、ユーザーに尋ねます。 決して黙って推測しないでください。また、黙って2つ目のサブスキルを連鎖実行しないでください。まず要約し、確認を得てから連鎖します。

デリバリーループ（エージェント型）

質問ではなく目標の場合（「スプリント14を検証済みの状態でクローズする」「最新の Jira データからポートフォリオの健全性レポートを作成する」「フローメトリクスを毎週確認できるようにする」など）は、loop-library の契約（観察 → 選択 → 実行 → 検証 → 記録 → 繰り返す／停止）に従ってループを実行します。

1. 観察 — 最新の状態を取得します。まず getAccessibleAtlassianResources で cloudId を取得し、次に mcp__atlassian__searchJiraIssuesUsingJql を実行します。結果の JSON を保存してから、次のように受け渡します。

   python3 scripts/jira_snapshot_bridge.py --input snapshot.json --to flow            # WIP, throughput, cycle time p50/85/95, work-item age, SLE, aging alerts
   python3 scripts/jira_snapshot_bridge.py --input snapshot.json --to sprint > s.json # scrum-master schema
   python3 ../scrum-master/scripts/velocity_analyzer.py s.json                        # velocity + volatility + forecast
   

   シード値を使ったモンテカルロによる「N 件の項目はいつ完了するか」の予測を得るには、--forecast N を追加します（完了済み項目が10件未満の場合は拒否されます。履歴が少ない状態での予測は当てになりません）。
2. 選択 — pm_goal_router.py を使って次のタスクをルーティングします。一度に処理するタスクは1つです。
3. 実行 — ルーティングされたサブスキルの SKILL.md に従い、そのサブスキル独自のツールを使って実行します。
4. 検証 — 次のコマンドで計画と各クローズをゲートします。

   python3 scripts/delivery_loop_gate.py --plan plan.json --mode plan    # exit 2 = blocked
   python3 scripts/delivery_loop_gate.py --plan plan.json --mode close   # exit 4 = close refused
   

   さらに、各サブスキル独自のゲートも適用します（scrum-master の「3スプリント以上」のルール、atlassian-admin の VERIFY 手順など）。自分自身の検証を自分で判定してはいけません。
5. 記録／繰り返す・停止 — 複数タスクを含む目標の場合、リポジトリ全体のハーネスに状態を渡して実行します（試行回数の上限、反復予算、エビデンスの記録を適用します）。

   python3 engineering/agent-harness/skills/agent-harness/scripts/goal_compiler.py \
     --goal "<goal>" --manifest engineering/agent-harness/skills/agent-harness/assets/harnesses/project-management.json \
     --out .agent-harness/plan.json
   python3 engineering/agent-harness/skills/agent-harness/scripts/loop_controller.py init|next|record|verify|close ...
   

   終了状態：成功、問題のない変更なし、ブロック中、承認が必要、予算超過、停滞。予算超過はエスカレーションの対象であり、決して成功として報告してはいけません。

厳格なルール（エージェントへの委任ガバナンス）

1. エージェントは貢献者であり、オーナーではありません（Linear モデル）：ループ内のすべてのタスクに担当する人間を明記します。エージェントが実行するタスクには、レビュー担当者となる人間も明記します。 delivery_loop_gate.py がこれを強制します（G1/G2）。
2. 受け入れ条件は機械で検証可能でなければなりません — コマンド、またはしきい値を含む基準が必要です。 「問題なさそう」はゲートになりません（G3）。
3. Jira/Confluence へのすべての書き込みは監査可能で、まず取り消し可能でなければなりません（Rovo の規律）： 検証エビデンスなしに transitionJiraIssue で Done に遷移させてはなりません。削除、権限変更、組織全体の管理者操作など、破壊的または取り消し不能な操作は、ループのステップではなく、承認必須の終端状態です。
4. 評価されるゲートを変更してはなりません — autoresearch-agent と同じ、評価器をロックする不変条件です。
5. 予測は日付ではなく、信頼度を伴う範囲で示します — Vacanti に従い、モンテカルロ法のパーセンタイル（p50/p70/p85/p95）を使用します。特定の日付を約束するのはアンチパターンです。
6. タスクごとに最大 3 回、目標ごとにループを最大 12 回反復します — その後、エビデンスログを添えて、明記された人間にエスカレーションします。

質問ライブラリ（ドキュメントを使った深掘りパターン）

1 ターンにつき 1 つ質問し、推奨回答と根拠となる引用を添えます。レーンを決める判断が確定するまでは、サブスキルを実行したり、ループを開始したりしてはなりません。

• SPRINT レーン：「フロー（サイクルタイム、WIP、スループット、経過時間）を 測定 したいですか。それともデリバリーを 予測 したいですか。 推奨：まず測定します。測定されていないフローに基づく予測はノイズになるためです。根拠：Kanban Guide（2025 年 5 月）の必須フロー測定指標 4 項目、Vacanti 著『Actionable Agile Metrics』。」
• HEALTH レーン：「プロジェクトのステータスは自己申告による RAG ですか。それともシグナルから導出されますか。 推奨：シグナルから導出し（スケジュールの差異、滞留中の WIP、スコープの変更）、自己申告との差分を確認します。この差分から、実態と異なる楽観的な報告をしているプロジェクトを見つけられます。根拠：Kanban Guide 2025、DORA 2025（AI は弱いシグナルを修正するのではなく、増幅します）。」
• JIRA レーン：「この設定変更は、まずテスト用プロジェクトにデプロイできますか。 推奨：必ずテスト用プロジェクトで段階的に検証します。本番環境に進む前に、jira-expert のワークフローバリデーターが終了コード 0 で終了する必要があります。根拠：jira-expert の検証ワークフロー。」
• ADMIN レーン：「この操作は取り消し可能ですか。また、誰が承認しますか。 推奨：権限を変更する前に承認者を明記します。どのループでも、管理者操作は承認必須の終端状態です。根拠：atlassian-admin の VERIFY 規律、loop-library の停止状態。」
• LOOP の受付：「DONE とみなせる単一の観測可能な成果は何ですか。それを証明するコマンドはどれですか。 推奨：成果物を明記し、それに対して実行して終了コード 0 となるコマンドを定めます。根拠：agent-harness の検証器の原則、Anthropic 著『Building Effective Agents』（評価器には明確な基準が必要です）。」
• MEETINGS/COMMS レーン：「この会議を非同期の文書による更新に置き換えられますか。 推奨：ステータス共有の会議は非同期の 3P 更新に切り替え、意思決定の会議は同期形式のままにします。根拠：GitLab の非同期優先ハンドブック。」

前提条件

1. ユーザー自身がデリバリーの権限を持っているか、そのような権限を持つ人のために分析を準備しています。
2. Jira/Confluence へのアクセスには同梱の MCP を使用します。project-management/references/atlassian-mcp-tools.md に記載のない機能（プロジェクト、スプリント、ボード、スペースの作成、管理者設定）は Web UI で行います。ツール名を決して捏造してはなりません。
3. 入力が不完全な場合があります。まず形式を確認できるよう、すべてのツールに --sample が用意されています。

対象外

• サブスキルを置き換えるものではありません。オーケストレーターはルーティングとループ処理を行い、作業はサブスキルが実施します。
• 汎用ループエンジンではありません。それは engineering/agent-harness が担います。このオーケストレーターは PM ドメインのアダプター（データブリッジ＋ガバナンスゲート＋レーンルーター）です。
• 何を構築するかは決定しません。それは product-team が担います。

出力成果物

モード	成果物
ルーティング	サブスキル独自の成果物＋根拠の引用を添えた課題提起 1 件（200 語以内）
フローレポート	flow_metrics.json（ブリッジの出力）。SLE 適合状況と滞留アラートを含みます
デリバリーループ	.agent-harness/plan.json ＋ state.json ＋ゲート判定＋完了時の引き継ぎ

アンチパターン（避けてください）

• ❌ 「徹底するため」に8つすべてのサブスキルを実行する — 1つに振り分け、内容を把握し、確認後に連鎖させます
• ❌ Jira のスナップショットをMCP呼び出し1回で取得できるのに、手入力した数値からスプリントの健全性や予測を報告する — 実データを連携します
• ❌ タスクを検証せずにループを終了したり、予算を使い切った状態を成功として報告したりする
• ❌ エージェントを正式な担当者にする — 担当するのは人間で、エージェントは貢献します
• ❌ 指名された承認者なしで、ループ内でJiraの課題を自動的に遷移させたり、権限に触れたりする

参考資料

• references/flow_forecasting_canon.md — Kanban Guide 2025、Vacanti Monte Carlo、DORA 2025、EBM、SPACE
• references/agentic_delivery_governance.md — Linear/Rovoの委任モデル、Anthropicのエージェントパターン、監査規律
• references/pm_loop_playbook.md — 再利用可能な5つのPMループ（スプリント、健全性、レトロアクション、RAIDの衛生管理、コミュニケーション）をループ契約に対応付けたもの
• 正規のMCPツール一覧：project-management/references/atlassian-mcp-tools.md
• ループエンジン：engineering/agent-harness · ループの用語集：loop-library