qcsd-production-swarm

QCSD Production Swarm v1.0

リリース後の本番環境の健全性評価と、QCSD フィードバックループの完了。

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概要

Production Swarm は、DORA メトリクス、インシデントの RCA、欠陥予測、フェーズ間のフィードバックループを使用して、稼働中の本番環境におけるリリースの健全性を評価します。HEALTHY／DEGRADED／CRITICAL の判定を出力し、現在の本番環境の健全性評価と、Ideation フェーズおよび Refinement フェーズへのフィードバックループの完了という、二重の責任を持つ唯一の QCSD フェーズです。

QCSD フェーズの位置づけ

フェーズ	Swarm	判定	タイミング
Ideation	qcsd-ideation-swarm	GO / CONDITIONAL / NO-GO	PI／スプリント計画
Refinement	qcsd-refinement-swarm	READY / CONDITIONAL / NOT-READY	スプリントリファインメント
Development	qcsd-development-swarm	SHIP / CONDITIONAL / HOLD	スプリント中
Verification	qcsd-cicd-swarm	RELEASE / REMEDIATE / BLOCK	リリース前／CI-CD
Production	qcsd-production-swarm	HEALTHY / DEGRADED / CRITICAL	リリース後

パラメーター

• TELEMETRY_DATA：本番環境のテレメトリ、インシデントレポート、DORA メトリクスへのパス（必須）
• RELEASE_ID：追跡用のリリース識別子（任意）
• OUTPUT_FOLDER：レポートの保存先（デフォルト：${PROJECT_ROOT}/Agentic QCSD/production/）
• SLA_DEFINITIONS：SLA／SLO の目標定義へのパス（任意）

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ENFORCEMENT RULES - READ FIRST

ルール	適用要件
E1	Step 2 で、3 つすべてのコアエージェントを必ず起動してください。例外はありません。
E2	並列の Task 呼び出しはすべて、必ず単一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、条件付きエージェントを必ず起動してください。省略してはいけません。
E5	Step 5 で指定された HEALTHY／DEGRADED／CRITICAL のロジックを、必ずそのまま適用してください。
E6	レポートの完全な構成を必ず生成してください。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、両方のフィードバックエージェントを必ず順番に実行してください。常に両方のエージェントを実行します。
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」にエージェントを省略すること
• バックグラウンドタスクの完了前に先へ進むこと
• 専門エージェントを起動せずに、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、マイクロファイル形式のステップ構成を使用します。コンテキストが「途中で失われる」ことによる劣化を避けるため、各ステップは独立したファイルとして、1 つずつ読み込みます。

Read ツールで各ステップファイルを読み込み、順番にステップを実行してください。

ステップ

1. フラグ検出 -- steps/01-flag-detection.md -- CI/CD シグナルの取得、テレメトリソースの検出、7 つすべてのフラグの評価
2. コアエージェント -- steps/02-core-agents.md -- qe-metrics-optimizer、qe-defect-predictor、qe-root-cause-analyzer 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. 判定の統合 -- steps/05-decision-synthesis.md -- HEALTHY／DEGRADED／CRITICAL のロジックを適用
6. レポート生成 -- 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、永続化レコードを保存
8. フィードバックループ -- steps/08-feedback-loop.md -- 学習コーディネーター、次に転送スペシャリストを実行（順番に）
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-production-swarm/steps/01-flag-detection.md" })）
2. ステップの指示を最後まで実行します
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停止し、失敗した箇所を報告します。先に進んではいけません

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再開のサポート

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。前のステップで必要なデータがそろ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	種別	ドメイン	バッチ
qe-metrics-optimizer	コア（常時）	learning-optimization	1
qe-defect-predictor	コア（常時）	defect-intelligence	1
qe-root-cause-analyzer	コア（常時）	defect-intelligence	1
qe-chaos-engineer	条件付き（HAS_INFRASTRUCTURE_CHANGE）	chaos-resilience	2
qe-performance-tester	条件付き（HAS_PERFORMANCE_SLA）	chaos-resilience	2
qe-regression-analyzer	条件付き（HAS_REGRESSION_RISK）	defect-intelligence	2
qe-pattern-learner	条件付き（HAS_RECURRING_INCIDENTS）	defect-intelligence	2
qe-middleware-validator	条件付き（HAS_MIDDLEWARE）	enterprise-integration	2
qe-sap-rfc-tester	条件付き（HAS_SAP_INTEGRATION）	enterprise-integration	2
qe-sod-analyzer	条件付き（HAS_AUTHORIZATION）	enterprise-integration	2
qe-learning-coordinator	フィードバック（常時、順次）	learning-optimization	3
qe-transfer-specialist	フィードバック（常時、順次）	learning-optimization	3

合計：12 エージェント（コア 3 + 条件付き 7 + フィードバック 2）

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品質ゲートのしきい値

メトリクス	HEALTHY	DEGRADED	CRITICAL
DORA スコア	>= 0.7	0.4 - 0.69	< 0.4
SLA 遵守率	>= 99%	95 - 98.9%	< 95%
インシデントの重大度	P3/P4/NONE	P2	P0/P1
欠陥の傾向	減少／安定	安定（密度 > 2）	増加 + 密度 > 5
RCA の完全性	>= 80%	50 - 79%	< 50%

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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-metrics-optimizer	02-dora-metrics.md	2
qe-defect-predictor	03-defect-prediction.md	2
qe-root-cause-analyzer	04-root-cause-analysis.md	2
qe-chaos-engineer	05-chaos-resilience.md	4
qe-performance-tester	06-performance-sla.md	4
qe-regression-analyzer	07-regression-analysis.md	4
qe-pattern-learner	08-pattern-analysis.md	4
学習の永続化	09-learning-persistence.json	7
qe-middleware-validator	10-middleware-health.md	4
qe-sap-rfc-tester	11-sap-health.md	4
qe-sod-analyzer	12-sod-compliance.md	4
フィードバックエージェント	13-feedback-loops.md	8
統合	01-executive-summary.md	6

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実行モデルの選択肢

モデル	使用する場合	エージェントの起動
Task Tool（主要）	Claude Code 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

本番環境の健全性は、意図ではなく成果によって測定されます。このスウォームは、エビデンスに基づく本番環境の評価を行い、QCSD フィードバックループを閉じます。