setup-pstack

pstack をセットアップする

有効なプロジェクトのルートにある AGENTS.md に pstack のモデル設定を記述します。同じディレクトリにある CLAUDE.md は AGENTS.md への相対シンボリックリンクにし、両方のツールが同じプロジェクト指示を読み込むようにします。

手順

1. 利用可能なモデルを検出する

このセッションで利用できるモデルと推論レベルを特定します。特定できない場合は、ユーザーに尋ねます。利用可能であることが確認されていない具体的なモデルの選択は保存しないでください。エイリアス inherit-parent と auto は常に有効です。

2. 現在の状態を読み込む

上流の役割の選択肢を以下に示します。Cursor の名前にはモデルファミリーと推論レベルがまとめて含まれています。それぞれを利用可能なモデルと個別の推論レベルに対応付けます。対応する利用可能なモデルがない選択肢は、手順 3 でユーザーに選択を求める必要があります。

feature, refactoring: grok-4.7-xhigh-fast
bug-fix: grok-4.7-xhigh-fast
perf-issue: grok-4.7-xhigh-fast
hillclimb: grok-4.7-xhigh-fast
judgment and prose: claude-opus-5-5-max
hardest tasks: claude-opus-5-5-max
how explorer: grok-4.7-xhigh-fast
how explainer: claude-opus-5-5-max
why investigators: grok-4.7-xhigh-fast
why synthesizer: claude-opus-5-5-max
reflect tooling: gpt-5.6-sol-max
reflect judgment, divergent, synthesizer: claude-opus-5-5-max
arena runners: claude-opus-5-5-max, gpt-5.6-sol-max, grok-4.7-xhigh-fast
arena cross-judge pool: claude-opus-5-5-max, gpt-5.6-sol-max, grok-4.7-xhigh-fast
swarm workers: grok-4.7-xhigh-fast
architect runners: claude-opus-5-5-max, gpt-5.6-sol-max, grok-4.7-xhigh-fast
interrogate reviewers: claude-opus-5-5-max, gpt-5.6-sol-max, grok-4.7-xhigh-fast

プロジェクトルートの AGENTS.md に pstack モデル設定セクションがある場合は、その # budget 行と役割の値を現在の選択肢として読み込みます。ない場合は、上記の上流の選択肢から開始します。上記にない役割の行（how critics など）は廃止された役割です。削除してください。

3. 予算を設定し、対応付けて確認する

(a) 予算を尋ねます。 次の 4 つの選択肢を、指定されたラベルのまま提示し、ルールに予算が記録されている場合は現在の予算を明示します。

• unlimited — keep max
• large — xhigh reasoning
• medium — high reasoning
• small — medium reasoning

(b) 適用します。 上流の選択肢から作業用テーブルを作成し、再実行時はファミリー、リスト、またはエイリアス（inherit-parent、auto）が変更された役割をそのまま維持します。unlimited の場合、テーブル内の各推論レベルを変更しません。large、medium、small の場合は、実モデルの各エントリ（パネルのエントリを含む）の推論レベルをそれぞれ xhigh、high、medium に設定します。モデルと推論レベルは個別に保存します。モデルが指定の推論レベルをサポートしていない場合は、推論レベルの序列 max > xhigh > high > medium > low に従って、指定のレベル以下で最も高いサポート対象レベルを選びます。該当するものがない場合、その役割は選択が必要な状態にします。inherit-parent と auto は変更しません。

(c) 役割を表示して確認します。 すべての役割について、モデルと推論レベルを表示し、利用できない選択肢には選択が必要であることを示します。手順 2 で削除した行もすべて列挙します。そのまま承認するか、特定の役割を変更するかを尋ね、利用可能なモデルに加えて inherit-parent と auto も選択肢として提示します。どちらのエイリアスも、その役割が親チャットのモデルと推論レベルで実行されることを意味します。パネルの役割（arena runners、architect runners、interrogate reviewers）では値はリストとなり、エイリアスのエントリも含めてエントリごとに 1 つのサブエージェントが実行されるため、リストの長さが実行数を決めます。arena cross-judge pool もリストですが、Arena は可能な場合、親のモデルファミリーとは異なるモデルファミリーのエントリを 1 つ選択します。swarm workers は、競争または比較によって各アームに別の選択肢が割り当てられない限り、すべてのワーカーに適用されるデフォルトのモデルと推論レベルです。

4. 検証する

記述する具体的なモデルと推論レベルは、すべてこのセッションで利用可能でなければなりません。inherit-parent と auto は常に有効です。利用できない選択肢がある場合は、停止して再度尋ねてください。

5. ルールを書く

アクティブなプロジェクトルート（Git ルート、または Git ルートがない場合は現在の作業ディレクトリ）を特定します。その AGENTS.md を読み込み、存在しない場合は作成します。と の間のセクションだけを置き換え、セクションがない場合は追記します。それ以外の指示はすべて保持します。このセクションには、選択したラベルと目標とする取り組み量を記載した # budget 行と、上記のラベルを使った役割ごとの行を含めます。再実行しても冪等性が保たれるよう、セクション全体を置き換えます。実際のモデル値は model と effort を持つオブジェクトです。エイリアスは inherit-parent または auto です。パネル値はこれらのエントリーのリストです。確認済みの選択肢をすべての値に入力します。値の形式の例：

## pstack model configuration. One line per role. Delete a line to fall back to the upstream choice.
# budget: large (xhigh)
how explainer: {"model": "<confirmed model>", "effort": "xhigh"}
swarm workers: inherit-parent
arena runners: [{"model": "<confirmed model>", "effort": "xhigh"}, "auto"]

同じディレクトリにある CLAUDE.md が、ターゲットを AGENTS.md とする相対シンボリックリンクであることを確認します。すでにそのリンクであれば、そのままにします。別のファイルまたはリンクである場合は、置き換える前に、AGENTS.md にまだ含まれていない指示をすべて保持します。自己インポートを避けるため、@AGENTS.md のインポートは省略します。どちらかのファイルを置き換える前に、競合する指示についてユーザーに確認します。シンボリックリンクを介して書き込んではいけません。

6. 確認する

プロジェクトの指示とシンボリックリンクを書き込んだこと、およびそれらがこのプロジェクトの新しいセッションに適用されることをユーザーに伝えます。このスキルを再実行すると、pstack セクションが更新されます。

7. 検証スキルを提案する（任意）

実際のアプリを操作して証明する方法（verify-* スキル、または既存のハーネス）がプロジェクトにあるか確認します。ない場合は、一度だけ次のように提案します。「ユーザーと同じ方法でエージェントがアプリを操作し、変更が機能することを確認できる、プロジェクトローカルの検証スキルが必要ですか？必要であれば生成できます。」はいの場合は、create-verification-skill を読み、その指示に従います。いいえの場合は、強く勧めずに先へ進みます。