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Production Excellence

複数の本番環境ドメインの証拠をまとめ、根拠のあるリリース判断または運用判断を行うための、軽量な構成バンドルです。受け入れと引き継ぎのレイヤー、すなわち専門スキルから証拠を読み取り、責任者を明確にしたうえで、go／no-go／defer／exception／escalation の結果を導くゲートモデルを担います。各専門分野のランブックは担いません。

いつ読み込むか

次の場合に読み込みます。

• サービスまたは変更がリリース判断に近づいており、複数の本番環境ドメインからの証拠をまとめる必要がある場合。
• 条件、証拠、責任者を含む、体系的なゲートモデル（go／no-go／defer／exception／escalation）が必要な場合。
• ドメイン横断の証拠（準備状況、移行、復旧、キャパシティ／コスト、インシデント履歴）を、単一の運用引き継ぎ記録にまとめる必要がある場合。
• リリースまたは変更後の学習プロセスを、incident-learning と product-lifecycle-learning に引き継ぐ必要がある場合。
• SRE、リリース、プラットフォーム、セキュリティ、データ、QA の専門家と連携して本番環境の変更を調整し、単一の受け入れ契約が必要な場合。

いつ使用しないか

次の用途では、このバンドルを読み込まないでください。

• インシデント指揮または SLO 運用 — これらは site-reliability-engineering が担います。
• リリースパイプラインの仕組み、バージョン管理、デプロイ戦略 — これらは release-engineering が担います。
• プラットフォームアーキテクチャまたは社内開発者向けプラットフォームの設計 — これらは platform-engineering が担います。
• 脅威モデリング、セキュリティレビュー手順、脆弱性評価 — これらは secure-software-engineering が担います。
• データパイプラインの設計、ETL、ストレージアーキテクチャ — これらは data-engineering が担います。
• テスト戦略の設計、回帰テストスイートの管理、テスト自動化 フレームワークの設計 — これらは qa-methodology が担います。
• サービスのオーナーシップ、リスク、証拠、検証から切り離された一般的なチェックリスト — このバンドルの各ゲートには、明示されたサービスオーナー、評価済みのリスク、検証済みの証拠、および検証範囲の宣言が必要です。単なるチェックリストが有効な成果となることはありません。

このバンドルは専門家の知見を組み合わせますが、専門家に取って代わることも、その手法を再導出することもありません。タスクが一つの専門分野だけで完結する場合は、その専門分野のスキルを直接読み込んでください。

準備状況のルーティングテーブル

このバンドルは、本番環境に関する各懸念事項を、それを担う専門家へルーティングします。バンドル自体が担うのは、ドメイン横断の取りまとめとゲート判断からなる、受け入れと引き継ぎのレイヤーだけです。

主要な本番ドメインのルート

ドメイン	専門スキル	専門スキルの担当範囲	バンドルによる追加内容
本番環境への準備	production-readiness	リスクに応じたエビデンスパケット（11 カテゴリ）、リリースの go/no-go/defer/exception 判断、説明責任を担う担当者	移行、復旧、キャパシティ／コスト、インシデントのエビデンスをドメイン横断で集約し、ゲートと統合
移行	migration-engineering	拡張／縮小、互換性ウィンドウ、二重稼働、バックフィル、照合、切り替え、復旧経路	ゲートモデルへの入力としての移行エビデンス、および移行検証から運用記録への引き継ぎ
レジリエンスと復旧	resilience-and-recovery	障害モード、縮退時の選択肢、RTO/RPO、復元テスト、DR、訓練日、フェイルオーバー、データ整合性	ゲート条件としての復旧エビデンス、演習結果の引き継ぎ記録への反映
キャパシティとコスト	capacity-and-cost-engineering	需要／キャパシティ／スケーリング／使用率のモデル、SLO 判断との単位コストの関連付け、コスト制約のあるシナリオ	ゲート条件としてのキャパシティ／コストのエビデンス、SLO とコストのトレードオフに関する判断のゲートモデルへの反映
インシデントからの学習	incident-learning	観測された事実、因果関係の仮説、寄与した条件、フォローアップ作業のマッピング、検証済みの完了	ゲート条件としての既存のインシデントエビデンス、リリース後のインシデントの incident-learning への振り分け

支援的な専門ルート

ドメイン	専門スキル	振り分けのタイミング
信頼性／SLO	site-reliability-engineering	ゲートへの登録に SLO／エラーバジェットの状態が必要な場合、リリース後の問題に対するインシデント対応
リリースの仕組み	release-engineering	ゲートへの登録にリリース計画、ロールアウト／ロールバック戦略が必要な場合
プラットフォーム	platform-engineering	新しいサービスのサービスカタログへの登録、舗装道路のステータス
セキュリティ	secure-software-engineering	信頼境界の変更に関するセキュリティレビューのエビデンス
データ	data-engineering	データパスの変更に関するデータ品質とパイプラインのエビデンス
QA	qa-methodology	すべてのリリースに関する検証エビデンス
検証	verification-methodology	エビデンス評価における境界のラベル付けとギャップの明示

ドメイン横断の開始時エビデンス

ゲートモデルを実行する前に、該当するすべてのドメインから開始時の エビデンスがそろっている必要があります。このバンドルはエビデンスを 収集するのではなく、エビデンスを必須とします。エビデンスパケットの完全な 仕様は references/evidence-packet.md にあります。

概要：

• すべてのエビデンスドメイン（準備状況、移行、復旧、キャパシティ／コスト、 インシデントからの学習）に、名前付きの情報源、または担当者と期限を 明記した明示的なギャップがあります。
• パケットは新しいサービスと既存システムへの変更の両方に使用できます。 変更に関係しないドメインには、その理由とともに「該当なし」と明記します。
• エビデンスの欠落を黙って省略することはありません。すべてのギャップを記録します。

ゲートと例外のモデル

ゲートモデルでは、本番環境へのすべての変更に対して、5つの結果のうち必ず1つを出します。 定義、条件、必要な証拠の詳細については、 references/gates.mdを参照してください。

結果	意味	主な条件
Go	本番環境への移行が承認されています	必須の証拠領域がすべて出典に基づいており、ブロッキングギャップがありません
No-go	ブロックされています。移行してはなりません	必須の領域にブロッキングギャップがあるか、不可逆な手順に検証済みの復旧経路がありません
Defer	明示的な条件付きで延期されます	非ブロッキングのギャップまたは依存関係に、確定した解決日が設定されており、再評価が予定されています
Exception	明示的な免除のもとで移行します	人間の権限者（エージェントでも、サービスオーナー単独でもありません）が、期間とリスクを限定した例外を承認します
Escalation	より上位の組織体に判断がエスカレーションされます	解消不能なゲート間の矛盾、信頼境界に関するセキュリティ上のギャップ、チーム横断の権限のギャップ、または規制上の境界が存在します

すべての結果は、サービスオーナーシップ、リスク、証拠、検証に基づきます。チェックリストだけでゲートを通過することはありません。各結果では、責任を負うオーナーを明示し、その結果を裏付ける証拠を記録します。

運用引き継ぎとリリース後の学習

ゲートの結果が決まった後、運用引き継ぎ記録 （references/handoff-record.md）に情報を記入します。

リリース後の学習経路

リリース結果とリリース後の観察結果は、2つの学習経路に反映されます。

1. インシデント学習 — リリース後のインシデント（SLOの低下、予期しない障害、容量の超過）は、 incident-learningに振り分けられます。引き継ぎ記録にはリリースの背景が記載され、incident-learningスキルの検証済み完了要件によって、フォローアップ項目が完了まで追跡されます。

2. ライフサイクル学習 — 引き継ぎ記録に記載された想定上の結果（SLO目標、容量の前提、コスト予測）は、 product-lifecycle-learningに振り分けられ、引き継ぎ記録のレビュー周期に従って、想定と実績が比較されます。lifecycle-learningスキルによる「継続／改善／収穫／方向転換／一時停止／終了」の判断は、予測された本番環境の動作と実際の動作との差に基づきます。

引き継ぎ記録はGoの場合だけでなく、すべての結果について作成します。No-go、Defer、Exception、Escalationのそれぞれについて、ブロッキング条件、フォローアップ経路、責任を負うオーナーを記載した引き継ぎ記録を作成します。

読み込みとネストされたスキルの動作

このバンドルは、発見可能なエントリーポイントです。skills/ディレクトリ配下にネストされたサブスキルは含まれていません。振り分け先のスキルはすべてカタログのトップレベルにあり、相対パスのMarkdownリンクで参照されています。段階的な開示に対応するハーネスは、このバンドルのSKILL.mdのフロントマターを通じてバンドルを検出し、トリガーに応じて参照先の専門スキルを読み込みます。

エージェント固有の読み込みに関する注意事項は、AGENTS.mdを参照してください。

ファイル一覧

パス	読み込みのタイミング
references/discovery-brief.md	既存の本番環境およびリリーススキルとの境界を理解するとき
references/evidence-packet.md	本番環境に関する判断のため、複数領域にまたがる証拠をまとめるとき
references/gates.md	ゲートモデル（go/no-go/defer/exception/escalation）を実行するとき
references/handoff-record.md	運用引き継ぎ記録とリリース後の学習経路を作成するとき
manifest.yaml	機械可読な構成コントラクト（スキーマv1）。目的、対象者、ステージ、含まれるスキル、前提条件、出力、引き継ぎ、競合、評価スイートを定義し、ライフサイクル機能マトリックスで使用されます