problem-solving

Codex 互換性に関する注意：

• Codex でリポジトリのスキルを呼び出すには、$skill-name を使用します。このミラー版では、従来の Claude の /skill-name 参照を置き換えています。
• タスクトラッカーの必須事項：ワークフローまたはスキルの手順を実行する前に、すべての手順についてタスクの追跡情報を作成または更新し、進捗の変化に合わせて同期してください。
• ユーザーへの質問を促すプロンプトは、Codex でユーザーに直接質問することを意味します。
• Claude 固有のモード切り替え指示がある場合は無視してください。
• 厳格な実行規約：ユーザーがスキルを明示的に呼び出した場合は、記載どおりにそのスキルのプロトコルを実行してください。
• サブエージェントの承認：スキルがユーザーによって呼び出された場合、または AI によって検出された場合に、そのプロトコルでサブエージェントが必要とされるなら、そのスキルの有効化により、そのタスクで必要な spawn_agent サブエージェントを使用することが承認されます。
• ユーザーが事前に逸脱を明示的に承認しない限り、プロトコルの手順を省略、並べ替え、統合しないでください。
• ワークフロースキルでは、列挙された子スキルの各手順を明示的に実行し、手順ごとに根拠を示してください。
• 必須の手順またはツールをこの環境で実行できない場合は、対応方法を変更する前に停止し、ユーザーに確認してください。

Codex のプロジェクト参照の読み込み（フックなし）

Codex では、実行時にプロジェクト文書を注入する代わりに、静的なプロジェクト参照を読み込みます。 コーディング、計画、デバッグ、テスト、レビューを行う際は、以下の経路に従ってプロジェクト文書を明示的に開いてください。

必ず読むもの：

• docs/project-config.json（プロジェクト固有のパス、コマンド、モジュール、ワークフローとテストの設定）
• docs/project-reference/docs-index-reference.md（docs/project-reference/* カタログ全体への案内）
• docs/project-reference/lessons.md（常時適用されるガードレールとアンチパターン）

コンテキストがない、または古い場合の経路： docs/project-config.json、ドキュメントのインデックス、lessons.md、CLAUDE.md、AGENTS.md、またはタスクに必要な参照文書が存在しないか古い場合は、プロジェクト固有の通常作業を始める前に、$project-init または限定的なセットアップ経路（$project-config、$docs-init、$scan-all、$scan --target=<key>、$claude-md-init）を自動的に実行してください。Codex のミラーまたは AGENTS.md が存在しないか古い場合は、ユーザーに $sync-codex の実行を依頼してください。自動実行はしないでください。

状況に応じて読む文書：

• プロジェクトの構造／アーキテクチャ／技術スタック／デプロイ／セットアップ（バックエンド、フロントエンド、インフラのいずれの層でも）：project-structure-reference.md
• バックエンド／CQRS／API／ドメイン／エンティティの変更：backend-patterns-reference.md、domain-entities-reference.md
• フロントエンド／UI／スタイリング／デザインシステム：frontend-patterns-reference.md、scss-styling-guide.md、design-system/README.md
• 仕様書の作成、docs/specs/ のパス指定、または TC 形式：feature-spec-reference.md、spec-system-reference.md、spec-principles.md
• 振る舞い／公開契約の変更、または仕様書・テスト・コード間の同期：workflow-spec-test-code-cycle-reference.md と上記の仕様書関連文書
• 派生仕様インデックス／ERD／再実装ガイド：spec-system-reference.md および docs/specs/ 内の元となる Feature Specs
• 統合テストの実装／レビュー：integration-test-reference.md
• E2E テストの実装／レビュー：e2e-test-reference.md
• コードレビュー／監査：code-review-rules.md と、変更対象のファイルに応じたドメイン文書

すべての文書を無差別に読まないでください。まず docs-index-reference.md を確認し、そこからタスクに関連するファイルだけを開いてください。

クイックサマリー

目標： 行き詰まりの種類に応じた体系的な問題解決手法を適用します。

ワークフロー：

1. 行き詰まりの種類を特定する — 症状に合った手法を選びます（複雑化、革新の停滞、繰り返すパターン、前提、規模）
2. リファレンスを読み込む — references/ にある詳細な手法ガイドを読みます
3. 体系的に適用する — 手法のプロセスに従い、必要に応じて複数の手法を組み合わせます
4. 洞察を記録する — 今後参照できるよう、うまくいったことや失敗したことを記録します

重要なルール：

• 症状に合った手法を選びます。複雑さの増大には Simplification Cascades、革新の停滞には Collision-Zone Thinking を使います
• 複数の手法を組み合わせることもできます（例：Simplification と Meta-pattern）
• 「この問題は独特だ」という見方は、ほとんどの場合誤りです。メタパターンを探しましょう

懐疑的になり、批判的思考と順序立てた思考を適用してください。すべての主張には、追跡可能な証拠と信頼度（アイデアは80％を超える必要があります）が必要です。

問題解決手法

さまざまな種類の行き詰まりに対する体系的なアプローチです。各手法は、特定の問題パターンを対象とします。

使用するタイミング

次のような状況で適用します。

• 複雑さが増大している — 実装方法が増え、特殊ケースが増加し、分岐が過剰になっている
• 革新が停滞している — 従来の解決策では不十分で、突破口となる考え方が必要
• パターンが繰り返されている — 異なる分野で同じ問題が起き、解決策を一から作り直している
• 前提に制約されている — 「これしか方法がない」とされ、前提を疑えない
• 規模への対応が不確か — 本番環境に対応できるか不明で、エッジケースも把握できていない
• 全般的に行き詰まっている — どの手法が当てはまるかわからない

クイックディスパッチ

症状に合った手法を選びます。

行き詰まりの症状	手法	リファレンス
同じものを5通り以上実装しており、特殊ケースが増えている	Simplification Cascades	references/simplification-cascades.md
従来の解決策では不十分で、突破口が必要	Collision-Zone Thinking	references/collision-zone-thinking.md
異なる場所で同じ問題が起き、解決策を一から作り直している	Meta-Pattern Recognition	references/meta-pattern-recognition.md
解決策に無理があり、「こうするしかない」と感じる	Inversion Exercise	references/inversion-exercise.md
本番環境で機能するか？ エッジケースは不明か？	Scale Game	references/scale-game.md
どの手法を使えばよいかわからない	When Stuck	references/when-stuck.md

基本的な手法

1. Simplification Cascades

複数の要素を取り除く一つの洞察を見つけます。「これが真実なら、X、Y、Zは不要です。」

重要な洞察： すべては一つの一般的なパターンの特殊ケースです。

危険信号： 「あと一つケースを追加すれば……」（延々と繰り返す）

2. Collision-Zone Thinking

無関係な概念を意図的に組み合わせ、そこから生まれる性質を見つけます。「XをYのように扱ったらどうなるでしょうか？」

重要な洞察： 意図的に比喩を混ぜ合わせることで、革新的なアイデアが生まれます。

危険信号： 「この分野でできることはすべて試しました」

3. Meta-Pattern Recognition

3つ以上の分野に現れるパターンを見つけ、普遍的な原則を探します。

重要な洞察： パターンがどのように生まれるかに見られるパターンから、再利用可能な抽象化が見つかります。

危険信号： 「この問題は独特だ」（おそらく違います）

4. Inversion Exercise

核となる前提を逆転させ、隠れた制約を明らかにします。「反対が真実だったらどうなるでしょうか？」

重要な洞察： 前提を有効に逆転できる場合、「ルール」が文脈に依存していることがわかります。

危険信号： 「これを実現する方法は一つしかない」

5. Scale Game

極端な条件（1000倍大きい／小さい、瞬時／1年間）で試し、根本的な真実を明らかにします。

重要な洞察： ある規模で機能するものが、別の規模では機能しないことがあります。

危険信号： 「問題なくスケールするはず」（テストしていないのに）

適用プロセス

1. 行き詰まりの種類を特定する - 症状を上記のテクニックに照らし合わせます
2. 詳細なリファレンスを読み込む - references/ から該当するテクニックを読みます
3. 体系的に適用する - テクニックの手順に従います
4. 気づきを記録する - うまくいったこと、うまくいかなかったことを記録します
5. 必要に応じて組み合わせる - 複数のテクニックが必要な問題もあります

テクニックの組み合わせ

効果的な組み合わせ：

• 単純化 + メタパターン - パターンを見つけてから、すべての事例を単純化します
• 衝突 + 反転 - 比喩を強制的に当てはめてから、その前提を反転させます
• スケール + 単純化 - 極端な条件によって、何を排除すべきかが明らかになります
• メタパターン + スケール - 普遍的なパターンを極端な条件で検証します

リファレンス

必要に応じて詳細なガイドを読み込みます：

• references/when-stuck.md - 振り分けフローチャートと判断ツリー
• references/simplification-cascades.md - カスケードの検出と抽出
• references/collision-zone-thinking.md - 比喩を衝突させる思考プロセス
• references/meta-pattern-recognition.md - パターンを抽象化するテクニック
• references/inversion-exercise.md - 前提を反転させる方法
• references/scale-game.md - 極端な条件でのテスト手順
• references/attribution.md - 出典と改変に関する注記

---

[重要] 作業を始める前に、ファイルを読むタスクも含め、すべての作業を小さなタスクに分割してタスク管理に登録してください。これにより、長いファイルによるコンテキストの喪失を防げます。単純なタスクの場合は、AI は必ず、スキップするかどうかをユーザーに確認してください。

AI のミスを防ぐ — あらゆるタスクで避けるべき失敗パターン：

コンテキストが変わったら、ファイルを再読してください。 コンテキストの圧縮、作業の再開、長時間にわたる作業によって記憶が古くなることがあります。作業を進める前に、現在のファイルを確認してください。 生成した内容をソースの根拠と照合してください。 AI は API、名前、主張、文書の事実を幻覚することがあります。記録または参照する前に、関連するソースを確認してください。 削除または名前変更の前に、後続の参照先を確認してください。 成果物を削除すると、ドキュメント、生成されたミラー、設定、呼び出し元が古くなることがあります。まず参照先を洗い出してください。 編集後は影響の全経路をたどってください。 定義を変更すると、派生する出力や利用側を見落とすことがあります。完了と判断する前に、影響を受ける経路をすべて確認してください。 最初の出力だけでなく、影響を受けるすべての出力を検証してください。 チェックが1つ通っても、すべてのチェックが通ったことにはなりません。変更の影響を受けるすべての出力面を検証してください。 既存の値には意図があると考え、変更または不具合として指摘する前に、その理由を確認してください。 定数、上限、フラグ、しきい値、文言、パターンを変更または報告する前に、周辺のコンテキストと履歴、呼び出し元の順序、同じ規約を使う2つ以上の類似した呼び出し箇所を確認してください。何をするかだけを説明し、なぜそうするかを説明していないドキュメントは、根拠が欠けているのであって、ガードが欠けている証拠ではありません。 曖昧さがあれば、作業を始める前に明らかにしてください。黙って判断してはいけません。 複数の妥当な解釈がある場合は、明示的に質問するか、リスクを添えて前提を示してください。 インフラが管理する中間状態ではなく、システムが担保する結果を検証してください。 非同期処理を検証するときは、最終的な業務上の状態をアサートしてください。共有インフラ上で同時に実行される他のプロセスも書き込める、配信や再試行の管理情報をアサートしてはいけません。このようなチェックは単独で実行すると通りますが、同じインフラを他のプロセスと共有した途端に不安定になります。 共有ガイダンスは、対象となる役割に関連する内容にしてください。 普遍的なガイダンスは、それを受け取るすべてのスキルやエージェントに役立つ必要があります。コード固有の義務は、コード固有のプロトコルにのみ記載してください。

批判的思考の心構え — 批判的思考と順序立てた思考を実践してください。すべての主張について根拠をたどり、確信度が80%を超えてから行動してください。 幻覚の防止： 推測を事実として示してはいけません。すべての主張について出典を示し、不確実性を率直に認め、出力の誤りを自ら確認し、独立した情報源と照合し、自分の確信を疑ってください。根拠のない確信こそ、あらゆる幻覚の根源です。 逐次思考プロトコル — 複雑または曖昧な作業に向けた、構造化された多段階の推論です。一度きりの推論では安全でない、計画、レビュー、デバッグ、アイデアの洗練に使用してください。

次の場合に使用: 複雑な問題の分解 · 見直しが必要な適応型計画 · 軌道修正を伴う分析 · 不明確または発展途上の範囲 · 多段階の解決策 · 仮説主導のデバッグ · 分野横断的なトレードオフの評価。

形式（明示モード — 思考の過程を可視化）:

1. Thought N/M: [aspect] — 1つの思考につき1つの側面を扱い、前提や不確実性を明示します
2. Thought N/M [REVISION of Thought K]: ... — 以前の推論が無効になった場合に使用します。元の内容／修正理由／影響を明示します
3. Thought N/M [BRANCH A from Thought K]: ... — 代替案を検討し、判断理由を示して収束させます
4. Thought N/M [HYPOTHESIS]: ... の後に [VERIFICATION]: ... — 実行前に検証します
5. Thought N/N [FINAL] — 検証済みで、重要な側面にすべて対処し、確信度が80%を超えた場合にのみ使用します

必須の締めくくり: 確信度（%）を明記 · 前提を列挙 · 未解決の質問を提示 · 次の具体的なアクションを示す。

停止条件: 重要な判断の確信度が80%未満 → ユーザーに直接質問してエスカレーションする · 同じ思考に対する修正が3回以上 → 問題を再定義する · 分岐が3つを超える → サブタスクに分割する。

暗黙モード: マーカーを付けると回答が煩雑になる場合（推論が精度向上に役立つ定型作業など）は、内部で方法論を適用します。

詳細: $sequential-thinking スキル（.claude/skills/sequential-thinking/SKILL.md）では、実例（API 設計、デバッグ、アーキテクチャ）、高度な手法（段階的な洗練、仮説検証、収束）、メタ戦略（不確実性への対処、修正の連鎖）を確認できます。

必ず注意すること 批判的思考と逐次思考を適用してください — すべての主張には、適切な根拠の追跡情報を付けてください（リポジトリ／コードに関する主張には file:line、調査、製品、コンテンツ、ドキュメントに関する主張にはソース URL または成果物内のセクション）。確信度が80%を超える場合にのみ行動し、60%未満の場合は推奨しないでください。ハルシネーションを防止してください。推測を事実として示さず、不確実性は率直に認め、独立した情報源と照合し、自分の確信度を懐疑的に見直してください。

必ず注意すること 逐次思考を適用してください — 複数段階の Thought N/M、REVISION／BRANCH／HYPOTHESIS マーカー、確信度（%）の締めくくりを使用してください。$sequential-thinking スキルを参照してください。

必ず注意すること AI の誤りを防止してください — 生成した内容を根拠と照合して検証し、削除または名前変更の前に下流の参照先を追跡し、影響を受けるすべての出力を検証し、コンテキストを失った後はファイルを読み直し、実行前に曖昧な点を明らかにしてください。

プロジェクトプロトコルオーバーレイ — このスキルを実行する前に、このスキルに適用されるプロジェクトのオーバーレイルールを解決してください。このスキル名をプロジェクトのスキルプロトコルインデックス（デフォルトでは docs/project-reference/skill-protocols-reference.md。docs/project-config.json の referenceDocs エントリでパスを上書きできます）の Target 列と照合し、最も具体的に一致する階層のみを適用してください（完全一致 > glob > *）。この優先順位はオーバーレイ同士の順序を定めるものであり、このスキルとの優先順位を定めるものではありません。 一致した本文のみを読み込み、<protocols-dir>/<Name>.md として解決してください。行の Body リンクは表示テキストであり、読み込みパスではありません。一致した本文が存在しない、または形式が不正な場合は、その旨を報告してスキップしてください。インデックスの Description から再構成してはなりません。インデックスがない、または一致がない場合は、オーバーレイなしで黙って続行してください。契約の全文は .claude/skills/project-skill-protocol/references/registry.md にあります。

オーバーレイは追加のみです。このスキル独自のプロトコルにルールを追加するものであり、すでに定められたルールを置き換えたり、上書きしたり、無効化したり、別の意味に解釈したりしてはなりません。すべてのオーバーレイを取り除いたとき、このスキルの動作が文書化されたとおりに完全に戻る必要があります。オーバーレイは簡潔な補足であり、権限を引き上げるものではありません。ワークフローのゲート、Git の規律、レビューのゲート、ユーザー確認のゲートを免除することはできません。オーバーレイとスキルの間に実際の矛盾がある場合、または同じ具体性のオーバーレイ同士が直接矛盾する場合は、両方をユーザーに提示してください。黙って解決してはなりません。

必ず注意：実行する前に、このスキルのプロジェクトプロトコルオーバーレイを解決してください。最も具体的に一致する階層のみを対象とします（完全一致 > glob > *。これはオーバーレイ同士の順位付けであり、このスキルとの順位付けではありません）。一致した本文のみを <protocols-dir>/<Name>.md から読み込みます。本文が存在しない、または形式が不正な場合は報告し、再構成してはなりません。オーバーレイは追加のみであり（このスキル独自のルールを置き換えることはありません）、簡潔な補足であって、権限を引き上げるものではありません。同じ具体性のオーバーレイ同士が矛盾する場合は、ユーザーに提示してください。

作業完了時のリマインダー

重要・必ず注意：作業を始める前に、タスク追跡を使って作業を小さな ToDo タスクに分割してください。

必ず注意：適用されるプロトコル（このスキルが引き継ぐ SYNC/shared ブロックの要約）：

• AI のミス防止： 生成した内容を根拠と照合し、後続の参照を追跡し、影響を受けるすべての出力を確認し、コンテキスト喪失後に読み直し、曖昧さを明示してください。
• 批判的思考： 主張ごとに file:line 形式で追跡可能な証拠を示してください。実行に移すのは確信度が 80% を超える場合に限り、推測を事実として述べてはなりません。
• 段階的思考： 複数の手順では、Thought N/M 形式を使い、REVISION／BRANCH／HYPOTHESIS マーカーと確信度のまとめを付けてください。

重要・必ず注意：新しいコードを作成する前に、コードベース内の類似パターンを 3 件以上検索してください。 重要・必ず注意：すべての主張に file:line 形式の証拠を付けてください（実行に移すのは確信度が 80% を超える場合に限る）。 重要・必ず注意：作業の品質を確認するための最終レビュー ToDo タスクを追加してください。

[TASK-PLANNING] 作業に着手する前に、タスクの範囲を分析し、タスク追跡を使って小さな ToDo タスクとサブタスクに体系的に分割してください。

フックなしプロンプトプロトコルのミラー（自動同期）

ソース：.claude/.ck.json + .claude/skills/shared/sync-inline-versions.md（:full ブロック）+ .claude/scripts/lib/hookless-prompt-protocol.cjs

[WORKFLOW-EXECUTION-PROTOCOL] [BLOCKING] ワークフロー実行プロトコル — 必須・重要・必ず遵守・重大。いかなる理由があっても省略しないでください。

汎用的な移植性の境界： 再利用可能なスキルとプロトコルのテキストはプロジェクトに依存しないものとし、プロジェクト固有の規約は docs/project-config.json と docs/project-reference/ から確認します。共有 AI-SDD は shared/sdd-artifact-contract.md に従って適用します。docs/project-config.json と docs/project-reference/docs-index-reference.md を読み、そこに記載されているプロジェクトリファレンスドキュメントを開いてください。仕様、テストケース、動作変更、公開コントラクト、または docs/specs/ に関する作業では、ドキュメントインデックスに記載されたローカルの仕様ドキュメント（feature-spec-reference.md、spec-system-reference.md、spec-principles.md、および仕様・テスト・コードの同期が必要な場合は workflow-spec-test-code-cycle-reference.md）を経由してください。いずれかのファイル、または必須のリファレンスドキュメントが見つからないか古くなっている場合は、通常のプロジェクト固有の作業に進む前に $project-init（または $project-config、$docs-init、$scan-all、$scan --target=<key> などの限定的な下位ルート）を自動実行してください。この共有コンテキストとローカルドキュメントが利用可能であれば、サポート対象の任意の AI ツールで実行できます。

1. 検出： プロンプトが明示的なスラッシュ形式のスキル／ワークフローコマンドで始まる場合は、それを直接実行します。それ以外の場合は、プロンプトをワークフローカタログとスキルリストに照らし合わせます。
2. 分析： 最適な方法を選択します。直接実行、スキルの呼び出し、標準ワークフローの開始、またはカスタムのステップ構成です。
3. 自動選択： 最適な方法を自分で選択します。直接実行、スキル、標準ワークフロー、カスタムワークフローのどれにするか、ユーザーに選択を求めてはいけません。
4. 開始： 選択したワークフローでは $start-workflow <workflowId> を呼び出します。選択したスキルではそのスキルを呼び出します。カスタムワークフローではカスタムステップを順に実行します。直接実行ではタスクに進みます。
5. タスクの作成： 選択した経路に複数のステップがある場合、実行前にすべてのワークフロー／スキル／カスタムステップについてタスクを追跡します。
6. 並列化： タスクリストの実行前に、各タスクに PAR（入力が独立しており、書き込み対象が他のすべての PAR タスクと重複しない）または SEQ（ブロックする依存関係を明記）を付け、PAR タスクをウェーブにグループ化し、ウェーブ計画を宣言して、各ウェーブのサブエージェントを1つのメッセージで起動します。各ウェーブでは全員の完了を待ち、サブエージェント自身の定義でさらなる並列化が認められている場合を除き、ファンアウトは1階層までとします。独立したタスクを逐次処理するのは不備です。共有の書き込み対象、出力を利用するタスク、単純な単一ファイルの作業、スキルやワークフローで順序が明示されている作業、ユーザー承認が必要な段階は並列化しないでください。
7. 実行： コンテキスト指示にある Workflow Step Advancement & Parallel Phases のルールに従って進めます。ステップの進行はモデル主導です。サブエージェントの完了はインライン呼び出しと同様にステップを進めます。並列フェーズのグループは全員の完了を待つバリアです（すべてのメンバーが完了した後にのみ進み、決して逐次化しません）。

共有 AI-SDD プロトコルマーカー

ソース：.claude/skills/shared/sync-inline-versions.md

SYNC:ai-sdd-artifact-contract

AI-SDD 成果物契約 — 共有する仕様駆動開発のルールは、移植可能な状態に保ち、ソース側で管理します。

1. 再利用可能な AI-SDD の原則は .claude に置き、リポジトリ固有のパス、コマンド、担当者、製品、形式はプロジェクト設定または参照ドキュメントに記載します。
2. サイクルを維持します：spec -> plan -> tasks -> implement -> verify -> update spec/docs。
3. すべての要件または不変条件を、判断、タスク、TC／テスト、ソースの根拠、ドキュメント／仕様の更新まで追跡します。
4. コードから仕様への抽出は、正規の仕様オーナーが承認するまでは参照専用として扱います。
5. 同期されたコンテキストがあれば、サポート対象の AI ツールで計画、実装、レビュー、検証を行えます。複数のツールを使うかどうかは任意です。
6. まず .claude のソースを更新してから、生成されたミラーを同期します。.agents、.codex、AGENTS.md を手動で編集しないでください。— 理由：ミラーは生成された成果物であり、次回の同期時に手動編集内容が上書きされます
7. docs/project-config.json、ルートの指示ファイル、または必須のプロジェクト参照ドキュメントが欠落しているか古い場合は、通常のプロジェクト固有の作業を行う前に、$project-init または適切な下位レベルの手順を自動実行します。

有効な参照先： アクティブなスキルルート内の shared/sdd-artifact-contract.md。

---

SYNC:ai-sdd-artifact-contract:reminder

• 必須 shared/sdd-artifact-contract.md を適用し、再利用可能な AI-SDD は .claude に、ローカルルールはプロジェクトのドキュメントに保持します。
• 必須 コードから仕様への抽出は、正規の承認を得るまで参照専用です。サポート対象の AI ツールであれば、同期されたコンテキストを使って実行できます。
• 必須 生成されたミラーを同期する前に .claude のソースを更新します。.agents、.codex、AGENTS.md を手動で編集しないでください。
• 必須 プロジェクト設定、ルートの指示ファイル、または必須の参照ドキュメントが欠落しているか古い場合は、プロジェクト固有の作業を $project-init または適切なセットアップ手順に自動的に振り分けます。 [TASK-PLANNING] [必須] ワークフローまたはスキルの手順を実行する前に、計画したすべての手順についてタスク追跡を作成／更新し、各手順の開始時と完了時に同期してください。

[LESSON-LEARNED-REMINDER] [BLOCKING] タスク計画と継続的な改善 — 必須。省略しないでください。

作業を始める前に、作業を小さなタスクに分割して追跡します。最後のタスクに「AI のミスと教訓を分析する」を追加します。

教訓の抽出 — 症状への対処ではなく、根本原因のみを扱います：

1. 症状ではなく、失敗モード（推論や前提の誤り）を特定します。「間違った enum 値を使った」ではなく、「ソースを読まずに API が存在すると仮定した」とします。
2. 一般性を確認します。この失敗モードは 3 つ以上の状況／コードベースに当てはまりますか？当てはまらない場合は、もう一段階抽象化します。
3. 普遍的なルールとして記述します。プロジェクト固有の名前、パス、クラスを取り除きます。どのコードベースでも役立つ内容にします。
4. 統合します。同じ失敗モードに起因する複数のミスは、1 つの教訓にまとめます。
5. 再発ゲート：「このリマインダーがなければ、今後のセッションで再発するか？」いいえ → $learn は省略します。
6. 自動修正ゲート：「$code-review／$code-simplifier／$security-review／$lint で検出できるか？」はい → 代わりにレビュー用スキルを改善します。
7. 両方のゲートを通過した場合は、ユーザーに $learn の実行を依頼します。 [CRITICAL-THINKING-MINDSET] 批判的思考と段階的思考を適用します。あらゆる主張に追跡可能な証拠を求め、行動する際は確信度を 80% 超とします。 ハルシネーション防止の原則： 推測を事実として提示しないでください。すべての主張に出典を示し、不確実性を率直に認め、出力に誤りがないか自己確認し、独立した情報源と照合し、自分の確信を疑ってください。証拠のない確信が、あらゆるハルシネーションの根本原因です。 AI の注意力の原則（初頭効果・新近効果）： 長いプロンプト／プロトコルでは、最も重要なルールを上部と下部の両方に 3 つずつ配置し、長いコンテキストでも指示への準拠を維持します。 目標主導の実行： まず成功基準を定め、検証できるまで繰り返し、観察可能なチェックに合格した場合にのみ終了します。 テストは意図を検証します： テストは現在の動作をなぞるだけでなく、ビジネスルールや不変条件を保護し、保護対象の意図が崩れたときに失敗する必要があります。

よくある AI のミスを防ぐ（システムの教訓）

• コンテキスト圧縮後はファイルを再読込してください。 編集するには、同じコンテキスト内で事前に Read している必要があります。圧縮によって読込状態は消去されます。編集前に再読込してください。
• 一括置換後は古い用語を grep してください。 AI は検索・置換の完全性を過信します。一括編集後はリポジトリ全体を grep し、ドキュメント／設定／カタログに参照漏れがないか確認してください。
• 削除前に下流の参照を確認してください。 削除の影響は、ドキュメントやコードの陳腐化へ連鎖します。削除前に参照元ファイルを洗い出してください。
• 記憶を失った後、新しく作成する前に既存の状態を確認してください。 圧縮によってこれまでの作業の記憶が消去されます。作業を再開するときは現在の状態を確認し、決してむやみに重複作成しないでください。
• AI 生成コンテンツは実際のコードと照合してください。 AI は API、クラス名、メソッドシグネチャを幻覚することがあります。ドキュメントへの記載や参照の前に、grep して実在を確認してください。
• 編集後は依存関係を最後までたどってください。 定義を変更しても、その下流の利用箇所を見落とすことがあります。依存関係をすべてたどってください。
• 名前を変更するときは、利用側の全ファイル形式を grep してください。 ファイル形式によっては、参照先が見つからなくてもエラーなしで無視されます。コード、テンプレート、設定、生成ファイルを検索してください。
• 正しさを検証するときは、すべてのコードパスをたどってください。 コードが存在することと、実行されることは同じではありません。正常系だけでなく、早期リターン、エラー分岐、条件によるスキップもたどってください。
• ソースが変わったら、正規データを埋め込んでいるドキュメントも更新してください。 派生データ（ワークフロー、スキーマ、設定など）を直接記載しているドキュメントは、気づかないうちに古くなります。ソースと合わせて、該当する埋め込みドキュメントをすべて更新してください。
• コンテキスト復旧後は、サブエージェントの結果を検証してください。 親エージェントが圧縮されている間にバックグラウンドエージェントが完了している場合があります。完了したはずだと信じず、出力を grep して確認してください。
• 対象の全一覧とサブエージェントへの割り当てを照合してください。 カテゴリごとにサブエージェントを並行実行すると、境界上の項目を見落とすことがあります。作業を進める前に、割り当ての和集合を対象一覧と照合してください。
• サブエージェントが引き継ぐ知識は、そのエージェントの .md 定義に書かれた内容だけです。組み込みの Explore ではなく、カスタムエージェント種別を使用してください。 ツールの採用には、権限＋知識＋適用（番号付きワークフロー手順）が必要です。
• サブエージェントの調査結果は最後にまとめてではなく、随時保存してください。 長時間実行されるサブエージェントは、最終書き込み前に打ち切られることがあり、調査結果が失われます。報告ファイルにセクションごとに追記するよう指示してください。
• デバッグ時は修正する前に「どちらの責任か」を確認してください。 呼び出し元（データが誤っている）と呼び出し先（処理が誤っている）をたどり、責任のある層を修正してください。症状が表れる箇所だけを修正してはいけません。
• テスト失敗時は、追跡や編集の前に暫定判定を記録してから調査してください。 次の 5 つの分類をすべて使ってください。SOURCE-WRONG（本番コードが意図に反している）、TEST-WRONG（アサーション／セットアップが古くなっている）、TEST-NOT-OPTIMAL（妥当だが脆弱、または情報量の少ないテスト）、ENVIRONMENT-BLOCKED（外部状態のため判定できない）、AMBIGUOUS（意図や証拠から安全に選べない）。その後、根本原因をたどり、適用される仕様（存在する場合は docs/specs/**）とソースの両方に照らして検証してください。成功を無理に得るために、アサーションを弱めたり、スキップを追加したり、タイムアウトを緩めたり、ソースを変更したりしてはいけません。
• 抽出／リファクタリング後は、削除した名前をすべて grep してください。 主要ファイルの作業完了は、他のファイルもクリーンであることを意味しません。完了を宣言する前に、対象範囲全体で削除したシンボルを一つずつ grep してください。
• 既存の値には意図があると考え、変更したり不具合だと指摘したりする前に、必ず理由を確認してください。 パターンマッチで「誤り」と決めつけると、背景を見落とします。定数／上限／フラグ／しきい値を変更または報告する前に、コメント、git blame、呼び出し元の処理順序（値を正しくする保証は、通常、該当行の直前に実行されるコードにあります）、同じ規約を使っている 2 つ以上の類似した呼び出し箇所を確認してください。理由なしに WHAT（何をするか）だけを記したドキュメントは、根拠が欠けているのではなく、WHY（なぜそうするか）の説明が不足しているということです。検証作業でも、正確な file:line の引用が証明するのは転記が正確であることだけであり、不具合の存在ではありません。
• 最初の出力だけでなく、影響を受けるすべての出力を検証してください。 一つのビルドが成功しても、すべてが成功したとは限りません。複数のスタックにまたがる変更（バックエンド／フロントエンド／テスト／ドキュメント）では、すべての出力を検証してください。
• 近くにあるパターンをコピーする前に、適合性を評価してください。 最も近い例が適合するとは限りません。新しいコンテキストが同じ制約、基底クラス、スコープ、ライフタイムを共有するか確認してください。
• デバッグでは全体を優先し、目についた箇所に飛びつかないでください。 最初に思いついた原因へすぐ飛びつかないでください。前提条件（設定、環境変数、パス、DB、エンドポイント、認証情報、バージョン、DI、データ）をすべて列挙し、それぞれを証拠（推論ではなく grep／クエリ）に照らして検証してください。「何があればこの仮説は否定されるか？」と問い、何も答えられないなら、それは仮説ではありません。最もコストの高い失敗は、バグが一度も疑われていない層にあるのに、「明らか」だと思い込んだ層をさらに深掘りすることです。
• 変更は最小限にし、差分テストを適用してください（コンテキストに合わせて判断）。 2 つのモードがあります。（1）バグ修正 → すべての行がバグに直接関係するようにし、スタイル変更はしないでください。不要になったインポートを削除してよいのは、あなたの変更によって不要になったものだけです。（2）レビュー／機能強化 → 改善を実装し、「主な依頼を超える機能強化：[内容]」と明示してください。黙ってスコープを拡大しないでください。差分テスト：「X を依頼されていなかったとしても、この行は存在していたか？」いいえなら、削除するか明示してください。
• 実装前に曖昧さを明らかにし、黙って解釈を選ばないでください。 複数の妥当な解釈がある場合は、それぞれの工数とともに提示してください。「[依頼] は（1）[N 時間]、（2）[N 時間]のいずれかと解釈できます。どちらが重要ですか？」まずスコープ／形式／量／制約に関する前提を列挙してください。より簡単な方法がある場合は、そのことも伝えてください。黙って選ばないでください。
• [必須の最初のアクション] 応答する前に、必ず適切なスキルまたはワークフローを有効にしてください。 ワークフローカタログとスキル一覧に照らしてタスクを確認し、スキルの呼び出し、または $start-workflow <workflowId> で実行してください。確認する前に回答やコード作成をしてはいけません。省略はプロトコル違反です。
• Why-Review の敵対的な視点は、計画、判断、設計をレビューするときに適用してください。 基本姿勢は VALIDATOR（妥当性を確認する側）ではなく SKEPTIC（懐疑的な側）です。却下された代替案の最も強い論拠を組み立て、述べられた理由を一つずつ逆転させて「何を犠牲にするのか」を問い、上位 2～3 個の前提をストレステストし、プレモーテム（「リリースしたが 3 か月後に失敗した。何が壊れたのか？」）を行い、作成者が見落とした代替案を 1～2 個提示してください。セクションがあるだけでは十分ではありません。重要なのは、因果関係に基づく推論、具体的な軽減策、証拠です。「より良い」や「注意深く監視する」だけでは不十分です。
• 大規模なレビューでは、サブエージェントへのプロンプトで報告書の書き込みを最初に行わせてください。 多数のファイルを扱うサブエージェントは、最終書き込みの前に予算を使い切り、調査結果を失うことがあります。プロンプトは、（1）報告書の書き込みを最初に明示する成果物とする、（2）まとめてではなくファイル／セクションごとに追記する、（3）読み込みで予算を使い切らないようスコープを限定する、という構成にしてください。報告ファイルを残さず文の途中で打ち切られた場合は、同じプロンプトを再試行せず、より狭いスコープで再実行してください。
• コンテキスト圧縮後は、続行する前に以前の各フェーズの結果をすべて再検証してください。 要約が示すのは意図であり、環境の状態（git のインデックス、ファイルシステム、プロセス）ではありません。再開時はまず git status を確認し、変更したファイルを再読込し、ファイルシステムを検証してください。証拠で確認されるまでは、「完了した」という主張もすべて未検証の仮説です。
• OOM／メモリ：行サイズより先に行数を確認してください。 次の順にトリアージします。（1）上限のないクエリ — 条件を設定するトリガーとなる DB フィルターがありませんか？ DB 側にフィルターを移せば、OOM を解消できます。（2）行サイズが大きいですか？ プロジェクションを使えば比例して減らせます。費用対効果では、プロジェクションより行数削減が優先です。
• システムが担う最終結果をアサートし、インフラストラクチャが担う中間状態をアサートしないでください。 非同期処理（キュー／ブローカーへの配信、再試行、バックグラウンドジョブ、キャッシュ、レプリケーション）をテストする場合は、最終的なビジネス／エンティティの状態をアサートしてください。配信の記録、つまり消費／送信ステータス、試行回数、最終エラー、ブローカー、スケジューラー、outbox／inbox テーブル内の行の有無や件数をアサートしてはいけません。この記録は共有インフラストラクチャに存在し、並行して動く任意のプロセス（別のワーカー、2 つ目のレプリカ、残っているローカルコンテナー）から書き込めるうえ、通常は決定的な共有キーが使われます。そのため、こうしたアサーションは気づかないうちにシステムではなく開発者の環境をテストします。単独実行では成功しても、同じブローカー＋データベースをほかの何かが共有した途端に不安定になります。すべてのアサーションで、次の判定の問いを使ってください。「どのプロセスが処理しても、この結果は成り立つか？」いいえなら、代わりに収束後のデータ状態をアサートしてください。系として、プロセスローカルな障害注入やプロセス内テレメトリーを、任意のプロセスが実行する処理のゲートとして使うことはできません。負荷増幅に使ってください（有効化 → 範囲を限定した時間枠 → 無効化 → 収束をアサート）。前提条件として使ってはいけません。
• ドメイン概念を汎用／共有／インフラストラクチャ層に持ち込まないでください。 再利用可能な層（共有ライブラリ、フレームワーク、インフラモジュール）は、利用側に固有のドメイン概念（テナント／顧客／製品 ID、ビジネスエンティティ、機能ルール）を一切参照してはいけません。漏れがコンパイルされ、実行されると、再利用可能なはずの層が一つの利用側と結合していても、レビューで気づかれずに通過してしまいます。共有型からドメイン情報を排除し、サブクラス化／コンポジションを通じて、ドメインフィールド／ロジックを利用側へ移してください。理由：一つの利用側のドメインに結合した層は、もはや再利用可能ではありません。