recommend-evolution

Evolution の提案

概要

繰り返し確認される証拠から機能の不足が示された場合に、エコシステムの進化を提案し、標準的な機械可読形式でその提案を記録します。

使用するタイミング

• 振り返りで、同じ根本原因によるデリバリーの失敗が繰り返し確認された場合
• ルーター／分析で、繰り返し発生するリクエストに適したエージェントやスキルがないと判断された場合
• 繰り返し発生する統合の不足から、成果物の種類やポリシーが不足していると考えられる場合
• ユーザーが新しい機能への対応経路を明示的にリクエストした場合

絶対遵守事項

1. 絶対にこのスキルから evolution-orchestrator を直接起動しないでください。このスキルは提案を記録するだけです。実行の判断はオーケストレーターと承認パイプラインが行います。
2. 必ず提案を記録する前に、トリガーの種類が定義済みのしきい値を満たしているか確認してください。曖昧な観察はトリガーではありません。具体的な失敗回数やルーティングの不一致が必要です。
3. 絶対にartifact-integrator や skill-updater で対処できる不足に対して、新しい進化リクエストを作成しないでください。進化の提案は、統合や更新の不足ではなく、新しい機能のために行います。
4. 必ず提案を JSONL キューに追加し、現在の出力に必須のレポートブロックを含めてください。両方に記録することで、実行時とレビュー時のどちらでも提案を確認できます。
5. 絶対に証拠なしで提案を進めないでください。単発の失敗はノイズです。トリガーのしきい値には理由があります。

振り返り／計画エージェント向けの進化提案スキルです。 - トリガーの分類（`repeated_error`、`no_agent`、`integration_gap`、`user_request`、`rubric_regression`、`stale_skill`、`other`） - 提案と統合の判断分岐 - 二重記録モード：JSONL の実行時キュー＋振り返りレポートブロック

トリガー分類に関する注意

recommend-evolution は原因ベースのトリガー分類（repeated_error、no_agent、integration_gap、user_request、rubric_regression、stale_skill、other）を使用します。

これは、更新経路を開始した人や要因を表すために呼び出し元ベースのトリガー分類（reflection、evolve、manual、stale_skill）を使用する skill-updater とは意図的に異なります。

ステップ 0：トリガーの種類を確認する

次のしきい値を使用します。

• repeated_error：同じ種類の失敗が 5 件以上のタスクで発生
• rubric_regression：同じ種類のタスクで、しきい値を下回るスコアの低下が繰り返し発生
• no_agent：有効なルーティング先がないにもかかわらず、ニーズが繰り返し発生
• integration_gap：既存の成果物が統合されていない（artifact-integrator を優先）
• user_request：利用できない機能について明示的なリクエストがある
• stale_skill：監査パイプラインが、検証済みの成果物が 6 か月より古い、または lastVerifiedAt が無効であると報告

ステップ 1：提案経路を決定する

• 不足が既存の成果物の統合に関するものなら、次を優先します。 Skill({ skill: 'artifact-integrator' })
• 不足が既存のスキルの陳腐化やパフォーマンス低下に関するものなら、次を優先します。 Skill({ skill: 'skill-updater' })
• 不足への対応に新しい機能／成果物が必要なら、進化の提案を続けます
• 成果物を変更する必要がなければ、メモリのみを更新して終了します

ステップ 2：標準の提案ペイロードを作成する

必須フィールドを含む JSON オブジェクトを 1 つ作成します。

{
  "timestamp": "2026-02-14T00:00:00.000Z",
  "source": "reflection-agent",
  "trigger": "repeated_error",
  "evidence": "Same routing failure observed in 6 tasks over 2 days.",
  "suggestedArtifactType": "skill",
  "summary": "Create a new routing-context skill for reflection-time grounding.",
  "status": "proposed"
}

スキーマの参照先： .claude/schemas/evolution-request.schema.json

ステップ 3：提案を記録する

1. 次のファイルに JSON 行を追加します。 .claude/context/runtime/evolution-requests.jsonl
2. 必須のレポートブロックを追加します。

## Evolution Recommendation

- Trigger: <trigger>
- Evidence: <evidence>
- Suggested Artifact Type: <type|null>
- Summary: <1-2 sentences>
- Queue Record: `.claude/context/runtime/evolution-requests.jsonl`

ステップ 3：出力する

提案の概要と、記録した内容を返します。

</execution_process>

**呼び出し例**：

// Repeated failure pattern -> recommend skill creation
Skill({
  skill: 'recommend-evolution',
  args: '--trigger repeated_error --suggestedArtifactType skill',
});

// Routing miss -> recommend new agent/workflow discussion
Skill({ skill: 'recommend-evolution', args: '--trigger no_agent --suggestedArtifactType agent' });

</usage_example>

アンチパターン

アンチパターン	失敗する理由	正しいアプローチ
このスキルから evolution-orchestrator を直接起動する	単一責任の原則に反し、承認とリソースのゲートを迂回します	推奨事項を JSONL キューにのみ記録し、実行するかどうかはオーケストレーターに判断させます
すでに成果物がある統合の不足について進化リクエストを記録する	統合の修正で十分なのに、不必要な新しい成果物を作成します	まず artifact-integrator の経路を確認し、新たな機能が必要な場合にのみエスカレーションします
トリガーの根拠なしに推奨事項を提出する	情報に基づかない進化はリソースを浪費し、ノイズでキューを汚染します	失敗件数、ルーティング漏れのログ、または明示的なユーザーリクエストなど、具体的な根拠を必須とします
stale-skill トリガーを skill-updater ではなく、このスキル経由でルーティングする	エスカレーション先が誤っており、更新サイクルで行うべき作業に進化リクエストを作成します	stale_skill トリガーは skill-updater に直接ルーティングし、スキルを更新できない場合にのみエスカレーションします
1 回の失敗で進化を開始する	1 回の失敗はノイズであり、早まった進化はビルド能力を浪費します	定められたしきい値を適用します。例：エラーが 5 回以上繰り返される、複数のセッションで一貫してルーティング漏れが発生する

メモリプロトコル（必須）

開始前：

Read または Node fs.readFileSync（クロスプラットフォーム対応）を使用して .claude/context/memory/learnings.md を読みます。

完了後：

• 推奨パターン -> .claude/context/memory/learnings.md
• 曖昧なトリガーロジック -> .claude/context/memory/issues.md
• 進化ポリシーの決定 -> .claude/context/memory/decisions.md

中断を想定してください：コンテキストがリセットされることがあります。メモリに記録されていなければ、実行されていないものとします。