qcsd-cicd-swarm

QCSD CI/CD Swarm v1.0

CI/CD パイプラインの検証とリリース準備状況を確認する、シフトレフト型の品質エンジニアリングスウォームです。

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概要

CI/CD Swarm は、Development の品質チェックに合格したコードを受け取り、CI/CD パイプラインを通じて安全にリリースできることを検証します。Development Swarm が「このコードの品質は出荷に十分か？」と問うのに対し、CI/CD Swarm は「この変更は安全にリリースできるか？」と問いかけます。

このスウォームはパイプラインレベルで動作し、テスト結果、回帰リスク、不安定なテストの影響、セキュリティパイプラインの状態、インフラストラクチャの変更を分析して、RELEASE／REMEDIATE／BLOCK の判断を下します。

QCSD フェーズにおける位置づけ

フェーズ	スウォーム	判断	タイミング
アイデア創出	qcsd-ideation-swarm	GO / CONDITIONAL / NO-GO	PI／スプリント計画
詳細化	qcsd-refinement-swarm	READY / CONDITIONAL / NOT-READY	スプリントの詳細化
開発	qcsd-development-swarm	SHIP / CONDITIONAL / HOLD	スプリント中
検証	qcsd-cicd-swarm	RELEASE / REMEDIATE / BLOCK	リリース前／CI-CD
本番運用	qcsd-production-swarm	HEALTHY / DEGRADED / CRITICAL	リリース後

パラメーター

• PIPELINE_ARTIFACTS：CI/CD アーティファクト、テスト結果、ビルド出力へのパス（必須。例：ci/artifacts/）
• BASELINE_REF：ベースライン比較に使用する Git ref（任意。デフォルト：main）
• OUTPUT_FOLDER：レポートの保存先（デフォルト：${PROJECT_ROOT}/Agentic QCSD/cicd/）
• DEPLOY_TARGET：デプロイ先環境（任意。例：staging、production）

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実行ルール — 最初に読むこと

ルール	適用事項
E1	Step 2 では、必ず3つすべてのコアエージェント（qe-quality-gate、qe-regression-analyzer、qe-flaky-hunter）を起動してください。例外はありません。
E2	並列の Task 呼び出しは、必ず1つのメッセージにまとめてください。
E3	各バッチの後は、必ず停止して待機してください。先に進んではいけません。
E4	フラグが TRUE の場合は、必ず条件付きエージェントを起動してください。省略してはいけません。
E5	Step 5 では、指定どおりに RELEASE／REMEDIATE／BLOCK のロジックを適用してください。
E6	必ずレポートの全構成を生成してください。簡略版は認められません。
E7	各エージェントは、分析の前に必ず参照ファイルを読み込んでください。
E8	Step 8 では、すべてのパイプラインデータに対して qe-deployment-advisor の分析を必ず実行してください。常に実施してください。
E9	Step 7 の学習内容の永続化を必ず実行してください。省略してはいけません。

禁止事項：

• エージェントを起動せずに要約すること
• 「簡潔にするため」といった理由でエージェントを省略すること
• バックグラウンドタスクが完了する前に先へ進むこと
• スペシャリストを起動せずに独自の分析を提示すること
• レポートのセクションを省略したり、プレースホルダーテキストを使用したりすること

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ステップ実行プロトコル

このスキルでは、各ステップを個別ファイルにしたアーキテクチャを採用しています。「途中での情報喪失」によるコンテキストの劣化を防ぐため、各ステップを1つずつ読み込みます。

Read ツールを使って各ステップファイルを読み込み、順番に実行してください。

ステップ

1. フラグの検出 — steps/01-flag-detection.md — パイプラインアーティファクトをスキャンし、6つすべてのフラグを検出
2. コアエージェント — steps/02-core-agents.md — qe-quality-gate、qe-regression-analyzer、qe-flaky-hunter を並列で起動
3. バッチ1の結果 — steps/03-batch1-results.md — コアエージェントを待機し、すべてのメトリクスを抽出
4. 条件付きエージェント — steps/04-conditional-agents.md — フラグが立った条件付きエージェントを並列で起動
5. 判断の統合 — steps/05-decision-synthesis.md — RELEASE／REMEDIATE／BLOCK のロジックを適用
6. レポートの生成 — steps/06-report-generation.md — エグゼクティブサマリーと完全なレポートを生成
7. 学習内容の永続化 — steps/07-learning-persistence.md — 分析結果をメモリに保存し、永続化記録を保存
8. デプロイアドバイザー — steps/08-deployment-advisor.md — すべてのパイプラインデータに対して qe-deployment-advisor の分析を実行
9. 最終出力 — steps/09-final-output.md — すべてのスコアを含む完了サマリーを表示

実行手順

1. Read ツールを使用して、現在のステップファイルを読み込みます（例：Read({ file_path: ".claude/skills/qcsd-cicd-swarm/steps/01-flag-detection.md" })）
2. ステップの指示をすべて実行します
3. 次に進む前に、すべての成功基準を満たしていることを確認します
4. ステップの出力を次のステップのコンテキストとして渡します
5. ステップが失敗した場合は、そこで停止して失敗箇所を報告します。先のステップへ進んではいけません

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再開サポート

特定のステップから再開するには、--from-step N を指定すると、オーケストレーターはステップ N までスキップします。事前ステップで必要なデータが揃っていることを確認してください。

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エージェント一覧

エージェント	種類	ドメイン	バッチ
qe-quality-gate	コア（常時）	品質評価	1
qe-regression-analyzer	コア（常時）	テスト実行	1
qe-flaky-hunter	コア（常時）	テスト実行	1
qe-security-scanner	条件付き（HAS_SECURITY_PIPELINE）	セキュリティコンプライアンス	2
qe-chaos-engineer	条件付き（HAS_INFRA_CHANGE）	カオスレジリエンス	2
qe-coverage-specialist	条件付き（HAS_PERFORMANCE_PIPELINE）	カバレッジ分析	2
qe-middleware-validator	条件付き（HAS_MIDDLEWARE）	エンタープライズ統合	2
qe-soap-tester	条件付き（HAS_SAP_INTEGRATION）	エンタープライズ統合	2
qe-sod-analyzer	条件付き（HAS_AUTHORIZATION）	エンタープライズ統合	2
qe-deployment-advisor	分析（常時）	品質評価	3

合計：10 エージェント（コア 3 + 条件付き 6 + 分析 1）

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品質ゲートのしきい値

指標	リリース	修正	ブロック
テスト合格率	>= 99%	95 - 98.9%	< 95%
回帰件数	0	1-3（P2/P3）	P0/P1 が 1 件でもある
不安定なテストの割合	< 2%	2 - 5%	> 5%
品質ゲート	すべて合格	警告ゲートのみ	失敗ゲートが 1 つでもある
セキュリティスキャン	HIGH/CRITICAL なし	MEDIUM のみ	HIGH/CRITICAL が検出された
カバレッジ差分	>= 0%	-1% to -5%	< -5%

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レポートファイル名の対応表

エージェント	レポートファイル名	ステップ
qe-quality-gate	02-quality-gates.md	2
qe-regression-analyzer	03-regression-analysis.md	2
qe-flaky-hunter	04-flaky-test-analysis.md	2
qe-security-scanner	05-security-scan.md	4
qe-chaos-engineer	06-chaos-resilience.md	4
qe-coverage-specialist	07-coverage-analysis.md	4
qe-middleware-validator	08-middleware-health.md	4
qe-soap-tester	09-soap-contracts.md	4
qe-sod-analyzer	10-sod-compliance.md	4
学習の永続化	11-learning-persistence.json	7
qe-deployment-advisor	12-deployment-advisory.md	8
統合レポート	01-executive-summary.md	6

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実行モデルの選択肢

モデル	使用する場面	エージェントの起動
Task Tool（優先）	Claude Code のセッション	Task({ subagent_type, run_in_background: true })
MCP Tools	MCP サーバーが利用可能な場合	fleet_init({}) / task_submit({})
CLI	ターミナル／スクリプト	swarm init / agent spawn

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重要な原則

リリースの安全性は、想定ではなく証拠によって検証されます。このスウォームはパイプラインレベルの品質評価を行い、すべてのリリースが品質ゲートを満たすようにします。