reflect

必須の準備

/agent-workflow を呼び出してください。ワークフローの原則、アンチパターン、Context Gathering Protocol が含まれています。先に進む前にプロトコルに従ってください。ワークフローのコンテキストがまだ存在しない場合は、必ず最初に /teach-maestro を実行してください。

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Maestro の監査履歴と決定ログを分析し、スキルの有効性に関するスコアカードを作成してください。これにより、どのコマンドが機能し、どのコマンドが失敗し、ワークフローのどこに注意が必要かがわかります。

データソース

プロジェクトのルートから、次のファイルを読み取ってください。

1. .maestro/audit.jsonl — 実行時間、コスト、結果を含む、すべてのコマンド呼び出し
2. .maestro/decisions.jsonl — 結果と次のステップを含む、下された決定

どちらのファイルも存在しない場合は、次のように応答してください。"監査データが見つかりません。追跡を開始するには Maestro でコマンドを実行し、あとで再度お試しください。"

分析の観点

1. 使用頻度

• 最も多く／少なく実行されるコマンドはどれですか？
• 一度も使われていないコマンドはありますか？（削除候補）

2. 完了率

• 呼び出しの何％が正常に完了しますか？
• 最も頻繁に失敗するコマンドはどれですか？

3. コマンドの流れ

• 最も一般的なコマンドの連続実行（A → B）は何ですか？
• フォローアップにつながるコマンドと、そこで終了するコマンドはどれですか？
• コマンドごとの中断率（30 分以内にフォローアップがない場合）

4. コストの分布

• すべてのコマンドの推定コスト合計
• コマンドごとのコスト（平均）
• 最もコストが高い／低いコマンド

5. 実行時間の分析

• コマンドごとの平均実行時間
• 外れ値（通常より実行時間が極端に長い呼び出し）

出力形式

╔══════════════════════════════════════════╗
║          MAESTRO EFFECTIVENESS           ║
╠══════════════════════════════════════════╣
║ Commands Run         __ (__ unique)      ║
║ Completion Rate      __%                 ║
║ Most Used            /_____ (__×)        ║
║ Most Abandoned       /_____ (__% ⚠️)     ║
║ Avg Duration         __s                 ║
║ Total Cost           ~$__.__             ║
╠══════════════════════════════════════════╣
║           STRONGEST PIPELINES            ║
╠══════════════════════════════════════════╣
║ /_____ → /_____    __×                   ║
║ /_____ → /_____    __×                   ║
╠══════════════════════════════════════════╣
║           COST PER COMMAND               ║
╠══════════════════════════════════════════╣
║ /_____    $__.__/run  ████░░  avg        ║
║ /_____    $__.__/run  █░░░░░  cheap      ║
║ /_____    $__.__/run  █████░  costly     ║
╚══════════════════════════════════════════╝

INSIGHTS:
1. [Data-driven observation with recommended action]
2. [Data-driven observation with recommended action]
3. [Data-driven observation with recommended action]

インサイトのルール

すべてのインサイトには必ず以下を含めてください。

• 具体的なデータを参照する（例：「中断率 40％」）
• 対応するための具体的な Maestro コマンドを提案する
• 相関関係と因果関係を区別する

振り返りチェックリスト

• 5 つすべての分析の観点を網羅している
• 実データを使ってスコアカードを作成している
• インサイトが推測ではなく、データに基づいている
• コストの推定値に概算を示す「~」を付けている
• 推奨アクションで具体的な Maestro コマンドを参照している

推奨される次のステップ

振り返りの後、未使用のコマンドを削除するには /streamline を実行するか、最も中断率の高いコマンドのプロンプト品質を改善するには、そのコマンドに対して /refine を実行してください。

絶対に行わないこと：

• 監査データが存在することを必須条件にする — 適切に代替対応する
• ログに含まれていない指標を捏造する
• 「estimate」の注記（~）なしでコストデータを表示する
• 根拠なしに判断する（「とてもよく機能する」ではなく「完了率 100％」と述べる）
• プロジェクト間で比較する — reflect の対象はプロジェクト単位です