skill-ship

ホスト：Codex CLI — このスキルは Claude Code 向けに設計され、Codex 用に調整されています。 相互参照コマンドでは、/octo:* スラッシュコマンドではなく、Codex にインストールされているスキル名を使用します。 アクティブな Codex シェルとサブエージェントツールを使用してください。現在のセッションで利用可能であることが確認できるまでは、プロバイダー、モデル、またはホストのサブエージェントが利用可能だと断言しないでください。 ホストツールの同等機能については、skills/blocks/codex-host-adapter.md を参照してください。

プロジェクトを出荷する - マルチ AI デリバリー検証

マルチ AI セキュリティ監査、学びの記録、アーカイブを行い、完了した作業を最終化して納品します。

基本原則： 準備状況を確認 -> マルチ AI 監査 -> 学びを記録 -> アーカイブ -> 出荷。

使用するタイミング

ユーザーから次のように依頼された場合に、このスキルを使用します：

• 「プロジェクトを出荷して」または「完了です」
• 「これを最終化して」または「納品しましょう」
• 「プロジェクトを完了して」または「出荷準備完了」
• 「出荷済みにして」または「納品する時間です」

次の場合は使用しないでください：

• コードレビュー（/octo:review または flow-deliver を使用）
• 実装（/octo:develop を使用）
• 調査（/octo:research を使用）

手順

フェーズ 1：プロジェクトの出荷準備を確認する

ステップ 1：.octo/ が存在することを確認する

if [[ ! -d ".octo" ]]; then
    echo "No project initialized"
    exit 1
fi

.octo/ が存在しない場合：

## Cannot Ship

**Status:** No project initialized

No Claude Octopus project found in this directory.

Run `/octo:embrace [description]` to start a new project.

停止してください。先に進まないでください。

ステップ 2：STATE.md のステータスを読む

# Check if STATE.md exists and read status
if [[ -f ".octo/STATE.md" ]]; then
    # Read current status
    STATUS=$(grep -E "^status:" .octo/STATE.md | cut -d':' -f2 | xargs || echo "unknown")
    CURRENT_PHASE=$(grep -E "^current_phase:" .octo/STATE.md | cut -d':' -f2 | xargs || echo "unknown")
else
    STATUS="unknown"
    CURRENT_PHASE="unknown"
fi

echo "Status: $STATUS"
echo "Current Phase: $CURRENT_PHASE"

ステップ 3：準備完了状態を検証する

次のいずれかに該当する場合、出荷できます：

• status = "complete"、または
• current_phase = "4"（デリバリーフェーズ）、または
• STATE.md の履歴に 4 つすべてのフェーズが記録されている

準備ができていない場合：

## Project Not Ready to Ship

**Current Status:** {status}
**Current Phase:** {current_phase}

### To prepare for shipping:

1. Complete remaining phases:
   - [ ] Phase 1: Discover - Use `/octo:discover`
   - [ ] Phase 2: Define - Use `/octo:define`
   - [ ] Phase 3: Develop - Use `/octo:develop`
   - [ ] Phase 4: Deliver - Use `/octo:deliver`

2. Or override with: "ship anyway" (not recommended)

ユーザーが「それでも出荷して」と言わない限り、停止してください。

フェーズ 2：マルチ AI セキュリティ監査

ステップ 1：視覚的なインジケーターを表示する

# Check provider availability
command -v codex &> /dev/null && codex_status="Available" || codex_status="Not installed"
command -v agy &> /dev/null && agy_status="Available" || agy_status="Not installed"

出力：

## Multi-AI Security Audit

**Providers:**
- Codex CLI: ${codex_status} - Code security analysis
- Antigravity CLI: ${agy_status} - Additional external-model challenge
- Claude: Available - Synthesis and final validation

**Estimated Time:** 3-5 minutes
**Estimated Cost:** 0.02-0.08 USD

ステップ 2：orchestrate.sh のセキュリティ監査を実行する

これは必ずネイティブのシェルコマンドツール経由で実行してください：

# Run Multi-AI security audit for delivery
"${HOME}/.claude-octopus/plugin/scripts/orchestrate.sh" ink "Security audit for delivery - comprehensive review of all code changes for production readiness"

必須の遵守事項

重大：次の行為は禁止されています：

• マルチ AI 検証を省略する
• 代わりに単一プロバイダーによる分析を行う
• 監査を「シミュレーション」していると主張する
• orchestrate.sh を実行せずに先へ進む

ステップ 3：監査が完了したことを確認する

# Find the latest validation file
VALIDATION_FILE=$(find ~/.claude-octopus/results -name "ink-validation-*.md" -mmin -10 2>/dev/null | head -n1)

if [[ -z "$VALIDATION_FILE" ]]; then
    echo "AUDIT FAILED: No validation file found"
    exit 1
fi

echo "AUDIT COMPLETE: $VALIDATION_FILE"

ステップ 4：監査の概要を表示する

検証ファイルを読み、次の情報を提示します：

• 全体のステータス（PASSED / PASSED WITH WARNINGS / FAILED）
• 品質スコア
• 重大な問題（出荷前に必ず修正する必要があります）
• 警告（修正することが望ましい項目です）

重大な問題があり、FAILED の場合：

## Audit Failed - Cannot Ship

Critical issues must be resolved before shipping:

1. [Issue 1 from validation]
2. [Issue 2 from validation]

Resolve issues and run `/octo:ship` again.

重大な問題が見つかった場合は停止してください。

フェーズ 3：学んだことを記録する

ステップ 1：ユーザーに学びを尋ねる

## Lessons Learned

Before finalizing, let's capture what we learned from this project.

**Please answer the following:**

1. **What went well?** (What worked better than expected?)

2. **What could improve?** (What would you do differently?)

3. **Key learnings?** (What insights will you carry forward?)

*Reply with your answers, or type "skip" to proceed without capturing lessons.*

ユーザーの応答を待ってください。

ステップ 2：LESSONS.md に追記する

ユーザーが学びを提供した場合（「skip」ではない場合）：

# Generate timestamp
TIMESTAMP=$(date '+%Y-%m-%d')

# Ensure LESSONS.md exists
touch .octo/LESSONS.md

# Append lessons
cat >> .octo/LESSONS.md << EOF

## ${TIMESTAMP} - Project Delivery

### What Went Well
- ${USER_WHAT_WENT_WELL}

### What Could Improve
- ${USER_WHAT_COULD_IMPROVE}

### Key Learnings
- ${USER_KEY_LEARNINGS}

EOF

学びの総数を数える：

LESSON_COUNT=$(grep -c "^## " .octo/LESSONS.md 2>/dev/null || echo "0")
echo "Total lessons captured: $LESSON_COUNT"

フェーズ 4：プロジェクトの状態をアーカイブする

ステップ 1：アーカイブディレクトリを作成する

# Generate timestamp for archive
ARCHIVE_TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d-%H%M%S)
ARCHIVE_DIR=".octo/archive/${ARCHIVE_TIMESTAMP}"

# Create archive directory
mkdir -p "$ARCHIVE_DIR"

ステップ 2：状態ファイルをアーカイブにコピーする

# Archive STATE.md if exists
if [[ -f ".octo/STATE.md" ]]; then
    cp .octo/STATE.md "$ARCHIVE_DIR/"
fi

# Archive PROJECT.md if exists
if [[ -f ".octo/PROJECT.md" ]]; then
    cp .octo/PROJECT.md "$ARCHIVE_DIR/"
fi

# Archive ROADMAP.md if exists
if [[ -f ".octo/ROADMAP.md" ]]; then
    cp .octo/ROADMAP.md "$ARCHIVE_DIR/"
fi

# Archive ISSUES.md if exists
if [[ -f ".octo/ISSUES.md" ]]; then
    cp .octo/ISSUES.md "$ARCHIVE_DIR/"
fi

echo "Archived to: $ARCHIVE_DIR"

重要：LESSONS.md は絶対にアーカイブしないでください。学びはプロジェクト間で保持されます。

ステップ 3：アーカイブを検証する

# List archived files
ls -la "$ARCHIVE_DIR"

フェーズ 5：納品概要を作成する

ステップ 1：STATE.md を更新する

# Update status to shipped
sed -i '' 's/^status:.*/status: shipped/' .octo/STATE.md 2>/dev/null || \
    sed -i 's/^status:.*/status: shipped/' .octo/STATE.md

# Append history entry
cat >> .octo/STATE.md << EOF

## History - $(date '+%Y-%m-%d %H:%M')

- **Event:** Project shipped
- **Archive:** .octo/archive/${ARCHIVE_TIMESTAMP}/
- **Validation:** ${VALIDATION_FILE}

EOF

ステップ 2：出荷済みチェックポイントを作成する

# Create git checkpoint tag
CHECKPOINT_TAG="octo-checkpoint-shipped-${ARCHIVE_TIMESTAMP}"

git tag -a "$CHECKPOINT_TAG" -m "Project shipped - $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')"

echo "Checkpoint created: $CHECKPOINT_TAG"

ステップ 3：メトリクスを数える

# Count resolved issues
ISSUES_RESOLVED=$(grep -c "^\- \[x\]" .octo/ISSUES.md 2>/dev/null || echo "0")

# Count total lessons
LESSONS_COUNT=$(grep -c "^## " .octo/LESSONS.md 2>/dev/null || echo "0")

echo "Issues resolved: $ISSUES_RESOLVED"
echo "Lessons captured: $LESSONS_COUNT"

フェーズ 6：完了を表示する

最終的な概要を提示します：

## Project Shipped!

**Delivered:** {timestamp}
**Phases Completed:** 4/4
**Issues Resolved:** {ISSUES_RESOLVED}
**Lessons Captured:** {LESSONS_COUNT}

### Multi-AI Audit Summary

- **Security Score:** {score}/100
- **Quality Score:** {score}/100
- **Providers Used:** Claude plus available external providers

### Archive

Location: `.octo/archive/{ARCHIVE_TIMESTAMP}/`

Contents:
- STATE.md
- PROJECT.md
- ROADMAP.md
- ISSUES.md

### Checkpoint

Tag: `{CHECKPOINT_TAG}`

Restore with: `/octo:rollback {CHECKPOINT_TAG}`


**To start a new project:** `/octo:embrace`

*Multi-AI validation powered by Claude Octopus*
*Providers: Codex | Antigravity | Claude*

エラー処理

エラー	解決策
.octo/ ディレクトリがない	/octo:embrace を提案する
プロジェクトの準備ができていない	残りのフェーズを表示する
orchestrate.sh の実行に失敗	エラーログを表示し、再試行を提案する
監査で重大な問題が見つかった	出荷をブロックし、問題を表示する
Git タグの作成に失敗	警告するが続行する（ブロックしない）

安全対策

対策	実装
出荷前監査	orchestrate.sh によるマルチ AI 検証が必須
学びの保持	LESSONS.md はアーカイブせず、常に保持する
出荷前のアーカイブ	状態ファイルをアーカイブディレクトリにコピーする
Git チェックポイント	ロールバックできるようタグを作成する
ファイルの削除なし	アーカイブはコピーを作成し、ソースファイルは削除しない

他のスキルとの連携

/octo:deliver との連携

User runs /octo:deliver to validate
→ Deliver phase complete
→ User runs /octo:ship to finalize

/octo:rollback との連携

User ships project
→ Checkpoint created
→ Later: /octo:rollback octo-checkpoint-shipped-*

/octo:status との連携

After ship: status shows "shipped"
→ Suggests /octo:embrace for new project

危険な行為 — 絶対にしないこと

行為	なぜ問題なのか
Multi-AI 監査を省略する	セキュリティ上の脆弱性を見逃します
LESSONS.md をアーカイブする	蓄積されたプロジェクトの知見が失われます
ソースファイルを削除する	移動ではなく、コピーするべきです
準備完了の確認をせずにリリースする	未完成の作業がリリースされます
チェックポイントの作成を省略する	ロールバックによる復旧手段がありません

クイックリファレンス

手順	コマンド	目的
1	Check .octo/STATE.md	リリース準備が整っていることを確認する
2	orchestrate.sh ink	Multi-AI セキュリティ監査
3	Ask user	得られた教訓を記録する
4	mkdir + cp	状態ファイルをアーカイブする
5	Update STATE.md	リリース済みとしてマークする
6	git tag	リリース済みチェックポイントを作成する

要点

Ship → Ready + Audit passed + Lessons captured + Archived + Checkpoint created
Otherwise → Not shipped

準備完了を確認します。Multi-AI 監査を実行します。教訓を記録します。状態をアーカイブします。チェックポイントを作成します。リリースします。