Agent skill
research-pilot
プロジェクト プロジェクトの Product Discovery スキル。 feature-pilot 進入前に「この機能を作るべきか?」と「どのように作るべきか?」を 業界標準フレームワーク(OST + Double Diamond + Shape Up)で検証する。 フルスクラッチ開発、リサーチ、妥当性検証、技術調査等のリクエストでトリガーされる。 <example> user: "ディクテーション機能をゼロベースでリサーチしたい" assistant: "research-pilotを使用してProduct Discoveryを開始します" </example> <example> user: "AIチューターに文法校正機能を追加したいが妥当性から確認して" assistant: "research-pilotを使用して技術的妥当性と市場需要を検証します" </example>
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SKILL.md
Research Pilot v1.0 (Product Discovery オーケストレーター)
核心コンセプト: "Build the Right Thing, Then Build the Thing Right" (正しいものを作るか先に確認し、その次に正しく作る)
feature-pilotが **「正しく作ること」**に集中するなら、 research-pilotは **「正しいものを作ること」**に集中する。
理論的基盤:ハイブリッドフレームワーク
採用した業界標準
| フレームワーク | 採用要素 | 適用方式 | 出典 |
|---|---|---|---|
| OST (Teresa Torres) | Outcome→Opportunity→Solution→Assumption Test | 全体構造の骨格 | producttalk.org |
| Double Diamond (Design Council) | Diverge→Converge×2 | Diamond 1(問題), Diamond 2(ソリューション) | productboard.com |
| Shape Up (Basecamp) | Appetite(時間予算) | Tier別リサーチ深度の自動調節 | basecamp.com/shapeup |
| Triple Track | Strategy+Discovery+Delivery 並列 | 戦略トラックをビジネスKPIと連結 | caroli.org |
採用しなかったものとその理由
| フレームワーク | 却下理由 |
|---|---|
| Design Sprint (5日間) | 複雑な機能には時間不足、チームワークショップ前提 |
| Lean Startup (MVP) | リリース前アプリのため市場フィードバック収集不可 |
| 純粋Design Thinking | Empathize段階に実際のユーザーアクセスが必要 |
AI主導開発への適応(独自のイノベーション)
Teresa Torresは「AI要約は原文の20-40%の詳細を見落とす可能性がある」と警告している。 これを補完するために:
| 元の方法 | AI適応 | 補完手段 |
|---|---|---|
| ユーザーインタビュー | 競合アプリレビュー分析 (app-review-analyzer) |
レビュー原文引用必須 |
| チームブレインストーミング | multi-llm-debate (多視点ディスカッション) | 最低3つの代替案強制 |
| プロトタイプテスト | PoC spike + 技術ベンチマーク | 定量的結果必須 |
| 手動OST作成 | CONTEXT.json research セクション |
構造化JSONで追跡 |
🚨 EXECUTION PROTOCOL (MANDATORY)
CRITICAL: このセクションはスキップできません。
Pre-flight Checklist (スキル開始前必須出力)
## ✈️ Pre-flight Checklist (research-pilot)
| ID | 項目 | 状態 |
| :----: | ------------------------------- | :--: |
| RP-001 | リサーチ対象 (機能/テーマ) 確定 | ⬜ |
| RP-002 | Tier 判定 (S/M/L/XL) 完了 | ⬜ |
| RP-003 | Appetite (時間予算) 設定 | ⬜ |
| RP-004 | ビジネス Outcome 明示 | ⬜ |
| RP-005 | 既存リサーチキャッシュ確認 | ⬜ |
| RP-006 | CLAUDE.md ルール確認 | ⬜ |
**リサーチ対象**: [機能名またはテーマ]
**Tier**: [S | M | L | XL]
**Appetite**: [30分 | 2時間 | 4時間 | 8時間+]
**ビジネス Outcome**: [達成しようとする指標]
---
Pre-flight 完了: ✅ 全て通過 / ❌ ブロック項目あり
Post-flight Checklist (スキル終了前必須出力)
## 🛬 Post-flight Checklist (research-pilot)
| ID | 項目 | 状態 |
| :-----: | ---------------------------------------------- | :--: |
| RPO-001 | 全Phase完了または明示的中断 | ⬜ |
| RPO-002 | Gate 1 判定完了 (GO/NO-GO/DEFER) | ⬜ |
| RPO-003 | Gate 2 判定完了 (GO/NO-GO/DEFER) — Tier M 以上 | ⬜ |
| RPO-004 | RESEARCH.md 生成完了 | ⬜ |
| RPO-005 | 最終決定 (BUILD/BUY/SKIP/DEFER) 記録 | ⬜ |
| RPO-006 | feature-pilot ハンドオフ準備 (BUILD 時) | ⬜ |
**最終決定**: [BUILD | BUY | SKIP | DEFER]
**Gate 1**: [GO | NO-GO | DEFER] — 根拠要約
**Gate 2**: [GO | NO-GO | DEFER | N/A] — 根拠要約
**Evidence 収集**: [Deep Research N件, 競合 N社, OSS N件, PoC N件]
---
Post-flight 完了: ✅ 全て通過 / ❌ 未完了項目あり
Model Routing Policy
| 作業 | モデル | コスト |
|---|---|---|
| Tier 判定, キャッシュ確認 | Haiku | $ |
| 機会探索 (並列読み込み) | Haiku | $ |
| Deep Research 分析 | Sonnet | $$ |
| 競合/OSS 分析 | Sonnet | $$ |
| Multi-LLM 評価 | Sonnet | $$ |
| 最終決定合成 | Opus | $$$ |
Appetite 基盤 Tier システム
Shape Upの "fixed time, variable scope" 原則適用
Tier 自動判定基準
Tier XL (8時間+) — 以下のいずれか1つ以上:
□ 新規外部API連携 (STT, TTS, 決済等)
□ AI/ML 基盤機能 (Gemini, On-device ML)
□ リアルタイム処理 (WebSocket, Streaming)
□ 市場に類似製品が少なくベンチマーク困難
Tier L (4時間) — 以下のいずれか1つ以上:
□ DBスキーマ変更が必要
□ 複数画面にまたがる機能
□ Edge Function 新規開発
□ オフライン同期が必要
Tier M (2時間) — 以下のいずれか1つ以上:
□ 既存API活用の新規機能
□ 単一画面 + DB変更
□ 競合に類似機能が存在
Tier S (30分) — 上記に該当なし:
□ 単純UI改善
□ 既存機能拡張
□ テキスト/翻訳関連
Tier別 Phase 範囲
| Phase | S | M | L | XL | 説明 |
|---|---|---|---|---|---|
| Phase 1: Opportunity Discovery | — | ✅ | ✅ | ✅ | 機会探索 (Diverge) |
| Phase 2: Problem Definition | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 問題定義 (Converge) + Gate 1 |
| Phase 3: Solution Exploration | — | — | ✅ | ✅ | ソリューション探索 (Diverge) |
| Phase 4: Assumption Testing | — | — | ✅ | ✅ | 仮説検証 (Converge) + Gate 2 |
| Phase 5: Decision & Handoff | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 最終決定 + ハンドオフ |
Tier S: Phase 2 (迅速な検証) → Phase 5 (決定) Tier M: Phase 1-2 (Diamond 1) → Phase 5 (決定) Tier L/XL: Phase 1-5 (全体 Double Diamond)
Phase 詳細プロトコル
Phase 1: Opportunity Discovery (機会探索) — Diamond 1 Diverge
OST マッピング: Outcome → Opportunity 発見 目的: 「この領域にどんな機会があるか?」を広く探索
活動一覧
## 🔍 Phase 1: Opportunity Discovery
### 1.1 ユーザーの声収集
→ ツール: app-review-analyzer (競合アプリレビュー CSV)
→ なければ: deep-researchで「ユーザーの不満/要求」検索
→ 成果物: Pain Points リスト (最低5件)
### 1.2 競合ギャップ分析
→ ツール: competitive-tracker (既存ギャップデータ確認)
→ 成果物: 該当領域の競合カバレッジ比較表
### 1.3 市場トレンド調査
→ ツール: deep-research --provider google
→ クエリ例: "[機能領域] language learning app trends 2026"
→ 成果物: トレンド要約 + 成長方向
### 1.4 既存機能との関係
→ ツール: Explore エージェント (コードベース探索)
→ 確認: 既存機能とのシナジー/衝突有無
→ 成果物: 関連機能リスト + 影響分析
実行方式: turbo-mode 並列
バッチ 1 (並列, 4個同時):
├── Task 1: [Haiku] app-review-analyzer または deep-research (ユーザーの声)
├── Task 2: [Haiku] competitive-tracker (競合ギャップ)
├── Task 3: [Haiku] deep-research (市場トレンド)
└── Task 4: [Haiku] Explore (既存コードベース)
→ 4個の結果統合 → Opportunity Map 生成
Phase 1 成果物: Opportunity Map
## Opportunity Map
### Outcome (ビジネス目標)
[例: 復習完了率 30% → 60%]
### Opportunities (発見された機会)
| ID | 機会 | Evidence | Impact | Source |
| :---: | -------- | -------- | :----: | ------ |
| OPP-1 | [機会 1] | [根拠] | HIGH | [出典] |
| OPP-2 | [機会 2] | [根拠] | MEDIUM | [出典] |
| OPP-3 | [機会 3] | [根拠] | LOW | [出典] |
Phase 2: Problem Definition (問題定義) — Diamond 1 Converge
OST マッピング: Target Opportunity 選定 目的: 「どの機会に集中するか?」を決定
活動一覧
## 🎯 Phase 2: Problem Definition
### 2.1 機会評価 (Multi-LLM Reflection)
→ ツール: multi-llm-reflection エージェント
→ 評価基準: Reach, Impact, Confidence, Business Fit
→ 成果物: 機会別評価スコア
### 2.2 Provisional RICE 算出
→ ツール: priority-analyzer (Provisional モード)
→ 成果物: Provisional RICE スコア
→ 注意: 正式RICEはSPEC作成後に算出。ここでは方向性確認用
### 2.3 Target Opportunity 選定
→ 基準: RICE × Business Fit × Technical Feasibility (直感)
→ 成果物: Target Opportunity + 選定根拠
### 2.4 Problem Statement 作成
→ 形式: "[誰]は[状況]で[問題]を抱える。これにより[結果]。"
→ 成果物: 明確な Problem Statement
════ Gate 1: "この問題は解く価値があるか?" ════
## 🚦 Gate 1: Problem Validation
| 基準 | 通過条件 | 結果 |
| -------------------- | --------------------------------------------- | :--: |
| **Evidence 存在** | Pain Point 根拠 最低2件 | ⬜ |
| **ビジネス整合性** | プロジェクト目標(高収益/低離脱/高LTV)と連結 | ⬜ |
| **競合検証** | 競合3社以上が提供 OR 市場トレンドで成長確認 | ⬜ |
| **既存機能と非重複** | 既存機能では解決不可を確認 | ⬜ |
| **Provisional RICE** | ≥ 4.0 (10点満点) | ⬜ |
### 判定
| 判定 | 条件 |
| --------------------- | ---------------------------------------------------- |
| **🟢 GO** | 5/5 通過 |
| **🟡 CONDITIONAL GO** | 4/5 通過 (未通過項目がEvidence不足ならPhase 3で補強) |
| **🔴 NO-GO** | 3個以下通過 |
| **⏸️ DEFER** | 条件付き価値ありだが現在の優先順位ではない |
NO-GO 時の処理:
- ユーザーにNO-GO理由 + 代替案を提示
- RESEARCH.mdに記録 (今後の再検討可能)
- Phase 5に直行してSKIP/DEFER決定
GO 時の進行:
- Tier S/M → Phase 5 (ソリューション探索省略、実装段階で決定)
- Tier L/XL → Phase 3 (ソリューション探索開始)
Phase 3: Solution Exploration (ソリューション探索) — Diamond 2 Diverge
OST マッピング: Solution Candidates 生成 目的: 「どの方法で解決できるか?」を広く探索
活動一覧
## 💡 Phase 3: Solution Exploration
### 3.1 競合実装方式 Deep Dive
→ ツール: deep-research --provider google
→ クエリ: "[機能名] implementation [競合アプリ] UX flow features 2026"
→ 成果物: 競合別実装方式比較表
### 3.2 OSS 設計決定分析 (該当時)
→ ツール: oss-analyzer (類似機能のOSSがある場合)
→ 成果物: PDR (Problem→Decision→Recipe)
→ 注意: OSSがなければ省略
### 3.3 Multi-LLM Debate (代替案導出)
→ ツール: multi-llm-debate エージェント
→ 役割: Proponent(賛成), Opponent(反対), Moderator(仲裁)
→ ルール: 最低3つの代替案導出必須
→ 成果物: 代替案比較表 (メリット/デメリット, コスト, リスク)
### 3.4 技術スタック適合性確認
→ ツール: context7 MCP (Next.js/React/TypeScript 最新ドキュメント)
→ 確認: 必要なAPI/SDKが当社スタックで使用可能か
→ 成果物: 技術互換性レポート
実行方式
バッチ 1 (並列):
├── Task 1: [Sonnet] deep-research (競合実装方式)
├── Task 2: [Sonnet] oss-analyzer (該当時) または deep-research (代替技術)
└── Task 3: [Haiku] context7 MCP (技術ドキュメント確認)
バッチ 2 (順次, バッチ 1 結果が必要):
└── Task 4: [Sonnet] multi-llm-debate (バッチ 1 結果に基づく代替案ディスカッション)
Phase 3 成果物: Solution Candidates
## Solution Candidates
| ID | ソリューション | 出典 | メリット | デメリット | コスト見積 | リスク |
| :---: | -------------- | --------------------------- | -------- | ---------- | :--------: | :----: |
| SOL-1 | [方案 1] | [競合/OSS/ディスカッション] | [...] | [...] | LOW | LOW |
| SOL-2 | [方案 2] | [...] | [...] | [...] | MEDIUM | MEDIUM |
| SOL-3 | [方案 3] | [...] | [...] | [...] | HIGH | HIGH |
### 推奨ソリューション: SOL-X
**選定根拠**: [なぜこのソリューションか?]
**却下根拠**: [他のソリューションをなぜ却下したか?]
Phase 4: Assumption Testing (仮説検証) — Diamond 2 Converge
OST マッピング: Assumption Test 実行 目的: 「選択したソリューションが実際に動作するか?」を検証
仮説タイプ分類 (Teresa Torres 基盤)
| タイプ | 質問 | 検証方法 |
|---|---|---|
| Desirability (価値) | ユーザーが望むか? | 競合レビュー分析, 市場データ |
| Feasibility (実現) | 技術的に可能か? | PoC spike, API テスト, ベンチマーク |
| Viability (ビジネス) | コスト対比で価値があるか? | コスト見積, ROI 分析 |
| Usability (ユーザビリティ) | 使いやすいか? | 競合UXパターン分析 |
活動一覧
## 🧪 Phase 4: Assumption Testing
### 4.1 仮説リスト作成
→ 選択したソリューションから「真でなければならないこと」を抽出
→ リスク順にソート (HIGH → LOW)
→ 成果物: Assumption Register
### 4.2 Desirability 検証
→ ツール: app-review-analyzer または deep-research
→ 質問: 「ユーザーがこの機能を望むという証拠があるか?」
→ 判定: VALIDATED / INVALIDATED / INCONCLUSIVE
### 4.3 Feasibility 検証 (核心)
→ ツール: context7 MCP + PoC spike (条件付き)
→ PoC 判断基準:
□ 初めて使用する外部API → PoC 必須
□ リアルタイム処理 → PoC 必須
□ On-device 処理 → PoC 必須
□ 複雑なアルゴリズム → PoC 必須
□ その他 → APIドキュメント確認で十分
→ PoC 実行時:
1. 最小限のコードで核心技術を検証
2. パフォーマンス測定 (応答時間, 精度等)
3. 結果を定量的に記録
4. PoCコードは `poc/` ディレクトリに一時保存 (実装時に削除)
→ 成果物: Feasibility Report (定量的結果必須)
### 4.4 Viability 検証
→ 計算項目:
- Edge Function 呼び出しコスト (Gemini API トークンコスト)
- DB ストレージ増加量
- 開発時間 (Tier 基盤推定)
- メンテナンス複雑度増加
→ 成果物: Cost-Benefit Analysis
### 4.5 Usability 検証
→ ツール: deep-research (競合UXパターン)
→ 確認: 業界標準UXパターンの存在有無
→ 成果物: UX Pattern Reference
PoC Spike プロトコル (Tier XL 必須, L 条件付き)
## PoC Spike 実行ルール
### 範囲制限
- 検証対象: 1つの核心仮説のみ
- コード量: 最大200行
- 時間: 最大2時間
- 場所: poc/<feature-name>/ (一時的、実装時に削除)
### 必須測定項目
| タイプ | 測定項目 | 例 |
| -------------- | ----------------- | ----------------------------------- |
| パフォーマンス | 応答時間 | "Edge Function 平均 23ms, P99 89ms" |
| 精度 | 機能精度 | "STT 韓国語認識率 87%" |
| コスト | API呼び出しコスト | "Gemini 1回呼び出し $0.003" |
| 互換性 | スタック互換 | "Next.js 16 + Vercel 互換確認" |
### PoC 結果記録形式
| 仮説 | テスト | 結果 | 判定 |
| ------- | ------------ | ---------- | :---: |
| [ASM-1] | [テスト内容] | [定量結果] | ✅/❌ |
════ Gate 2: "技術的に実現可能でコスト対比で価値があるか?" ════
## 🚦 Gate 2: Solution Validation
| 基準 | 通過条件 | 結果 |
| --------------- | -------------------------------------------- | :--: |
| **Feasibility** | 核心技術仮説 全て VALIDATED | ⬜ |
| **Cost** | 月間運用コストが予算内 (またはユーザー確認) | ⬜ |
| **Complexity** | 実装複雑度がチーム能力(AIエージェント)範囲内 | ⬜ |
| **代替案存在** | INVALIDATED 仮説時に代替ソリューション存在 | ⬜ |
| **UXパターン** | 参考にすべき業界UXパターン存在 | ⬜ |
### 判定
| 判定 | 条件 |
| ------------ | ----------------------------------------------- |
| **🟢 GO** | Feasibility VALIDATED + Cost OK + 代替案不要 |
| **🟡 PIVOT** | 一部仮説 INVALIDATED → 代替ソリューションに転換 |
| **🔴 NO-GO** | 核心仮説 INVALIDATED + 代替案なし |
| **⏸️ DEFER** | 技術は可能だが現在のコスト/複雑度が過大 |
Phase 5: Decision & Handoff (最終決定 + ハンドオフ)
目的: リサーチ結果を総合して最終決定を下し、feature-pilotに構造化された入力を伝達
最終決定マトリクス
Gate 1 GO Gate 1 NO-GO
Gate 2 GO │ BUILD │ N/A (Gate 1が先)
Gate 2 PIVOT│ BUILD(代替) │ N/A
Gate 2 NO-GO│ SKIP/DEFER │ SKIP
Gate 2 N/A │ BUILD(Tier S/M) │ SKIP/DEFER
| 決定 | 意味 | 次のアクション |
|---|---|---|
| BUILD | 自社開発実施 | feature-pilot 進入 (feature-architect → spec → impl) |
| BUY | 外部ソリューション統合 | ライブラリ/SDK 選定 → 統合実装 |
| SKIP | 現時点で不要/不可 | RESEARCH.md 記録、今後再検討 |
| DEFER | N ヶ月後再検討 | RESEARCH.mdに再検討時期を記録 |
成果物 1: RESEARCH.md
# Research Summary: [機能名]
> 生成日: YYYY-MM-DD
> Tier: [S|M|L|XL]
> 最終決定: [BUILD|BUY|SKIP|DEFER]
## 1. Outcome (ビジネス目標)
[達成しようとするKPI/指標]
## 2. Problem Statement
"[誰]は[状況]で[問題]を抱える。これにより[結果]。"
## 3. Opportunity Map
| ID | 機会 | Evidence | Impact |
| :---: | ----- | -------- | :----: |
| OPP-1 | [...] | [...] | HIGH |
**Target Opportunity**: OPP-X — [選定根拠]
## 4. Solution Candidates (Tier L/XLのみ)
| ID | ソリューション | メリット | デメリット | 選択 |
| :---: | -------------- | -------- | ---------- | :--: |
| SOL-1 | [...] | [...] | [...] | ✅ |
| SOL-2 | [...] | [...] | [...] | ❌ |
**選択根拠**: [...]
**却下根拠**: [...]
## 5. Assumption Test Results (Tier L/XLのみ)
| ID | 仮説 | タイプ | テスト | 結果 | 判定 |
| :---: | ----- | ----------- | ------ | ----- | :--: |
| ASM-1 | [...] | Feasibility | [...] | [...] | ✅ |
## 6. Gate 判定
| Gate | 判定 | 根拠要約 |
| :----: | :--: | ------------------------ |
| Gate 1 | GO | [Evidence 3件, RICE 7.2] |
| Gate 2 | GO | [PoC 通過, 月 $0 追加] |
## 7. 最終決定
**決定**: BUILD
**根拠**: [総合判断]
## 8. feature-pilot ハンドオフデータ
- **BRIEF §0 原文**: [ユーザーシナリオ]
- **Hard Constraints**: [技術的制約, R4で発見]
- **参照リサーチ**: [docs/research/*.md リンク]
- **OSS Recipe**: [docs/oss/*/adoption.md リンク] (該当時)
- **PoC 結果**: [poc/ 結果要約] (該当時)
- **UX 参照**: [競合UXパターンリンク]
## 9. リサーチメタデータ
- **投資時間**: [実際所要時間]
- **Appetite**: [設定した時間予算]
- **Evidence 収集**: Deep Research N件, 競合 N社, OSS N件, PoC N件
- **再検討時期**: [DEFER 時 YYYY-MM-DD]
成果物 2: CONTEXT.json research セクション
BUILD 決定時、feature-architectが CONTEXT.json を生成する際に research セクションを自動的に事前充填します。
{
"research": {
"tier": "L",
"appetite_hours": 4,
"actual_hours": 3.5,
"started_at": "2026-02-09T10:00:00+09:00",
"completed_at": "2026-02-09T13:30:00+09:00",
"research_md_path": "docs/features/<id>/RESEARCH.md",
"outcome": "ユーザー復習完了率 30% → 60%",
"problem_statement": "学習者は復習タイミングを逃し長期記憶への転換に失敗する。",
"opportunity_map": {
"total_opportunities": 3,
"target_opportunity": {
"id": "OPP-1",
"description": "ユーザーが復習タイミングを逃す",
"evidence_count": 3,
"impact": "HIGH"
}
},
"solution": {
"selected": {
"id": "SOL-1",
"name": "SRS 基盤自動復習スケジューリング",
"source": "oss-analyzer: Anki SM-2",
"rationale": "業界標準 + 実装コスト低"
},
"rejected": [
{
"id": "SOL-2",
"name": "AI 基盤パーソナライズ復習",
"rejection_rationale": "MVP段階ではオーバーエンジニアリング"
}
]
},
"assumptions": [
{
"id": "ASM-1",
"statement": "SM-2が韓国語学習に効果的",
"type": "desirability",
"risk": "MEDIUM",
"result": "VALIDATED",
"evidence": "研究 3件確認"
}
],
"gates": {
"gate_1": { "verdict": "GO", "evidence_summary": "..." },
"gate_2": { "verdict": "GO", "evidence_summary": "..." }
},
"decision": "BUILD",
"handoff": {
"hard_constraints": ["SM-2 間隔: 1,3,7,14,30日", "オフライン計算必須"],
"research_refs": ["docs/research/srs-algorithm-comparison.md"],
"oss_recipes": ["docs/oss/anki/v4/adoption.md"],
"ux_references": ["Anki 復習画面", "Quizlet 学習モード"],
"poc_summary": "Edge Function SM-2 計算 平均 23ms"
}
}
}
feature-pilot 統合プロトコル
NEW_FEATURE パイプライン (research-pilot 統合後)
Phase -1: ★ research-pilot ★ (新規追加)
┌────────────────────────────────────┐
│ Skill ツール使用: │
│ - skill: "research-pilot" │
│ - args: "<機能説明>" │
│ │
│ ★ 条件付き実行: │
│ IF ユーザー要求に「リサーチ」, │
│ 「妥当性」,「調査」,「ゼロベース」, │
│ 「フルスクラッチ」キーワード含む │
│ OR ユーザーが明示的に要求 │
│ → research-pilot 実行 │
│ │
│ ELSE: │
│ → 既存 feature-pilot フロー維持 │
│ │
│ ★ BUILD 決定時: │
│ → RESEARCH.md + research セクション │
│ → Phase 0 (既存 feature-pilot) │
│ │
│ ★ SKIP/DEFER 決定時: │
│ → RESEARCH.md 記録後終了 │
└────────────────────────────────────┘
↓ BUILD → feature-pilot Phase 0に進入
Phase 0: (既存) リクエスト受付・分類
↓
Phase 0.5: turbo-mode コンテキスト収集
↓ (research-pilotの結果もコンテキストに含む)
Step 1: feature-architect (CONTEXT.json 生成)
↓ research セクション自動事前充填
Step 2: feature-spec-generator
↓ ...以下既存パイプラインと同一
自動実行 vs 明示的実行
| 条件 | 動作 |
|---|---|
| ユーザーが「リサーチ」「妥当性」「調査」等のキーワード使用 | 自動実行 |
ユーザーが /research-pilot を直接呼び出し |
明示的実行 |
| feature-pilotが NEW_FEATURE を Tier XL と判定 | ユーザーに research-pilot 実行を提案 |
| 既存 RESEARCH.md があり 30日以内 | キャッシュ使用 (再実行省略) |
| 既存 RESEARCH.md があり 30日超過 | 再実行を提案 |
例外処理
| 状況 | 処理 |
|---|---|
| Deep Research 失敗 | WebSearch フォールバックで代替、結果品質 Warning |
| 競合データなし | competitive-tracker なしに deep-research で直接調査 |
| PoC 失敗 | 代替ソリューションに PIVOT、Gate 2 再評価 |
| Appetite 超過 | 現時点までの結果で Gate 判定、未完了部分を明示 |
| ユーザー中断 | 現在の Phase まで RESEARCH.md 保存、再開可能 |
| Gate 1 NO-GO | Phase 5 に直行、SKIP/DEFER 決定 |
| Gate 2 NO-GO | 代替ソリューション検討後最終決定 |
AI 行動指針
DO (すべきこと)
- ✅ Tier を先に判定し Appetite に合わせて Phase 範囲を決定
- ✅ 全ての判断に Evidence(根拠) 添付 — 根拠なき主張禁止
- ✅ 最低3つの代替案検討後1つ選択 (Phase 3)
- ✅ PoC 結果は定量的データで記録
- ✅ Gate 判定は明示的基準で (直感禁止)
- ✅ RESEARCH.md を常に生成 (SKIP/DEFER 決定でも)
- ✅ feature-pilot ハンドオフデータを構造化して伝達
- ✅ Teresa Torresの "crummy first draft" 原則遵守 — 完璧より速い初稿
DON'T (してはいけないこと)
- ❌ 根拠なく「この機能は必要です」と結論
- ❌ 代替案検討なく単一ソリューションに直行
- ❌ PoC なしに「技術的に可能です」と仮定 (Tier XL)
- ❌ Appetite を超過して無限リサーチ
- ❌ Gate 基準を任意に緩和
- ❌ RESEARCH.md 生成なしに feature-pilot へ進行
- ❌ 既存 RESEARCH.md が有効なのに再実行 (キャッシュ浪費)
使用例
# フルスクラッチリサーチ (自動 Tier 判定)
/research-pilot "ディクテーション機能をゼロベースで調査したい"
# Tier 明示
/research-pilot --tier XL "AI 基盤文法校正機能"
# 特定 Phase から (以前の結果がある場合)
/research-pilot --phase 3 "033-vocabulary-notebook"
# PoC 強制実行
/research-pilot --poc "STT 基盤発音評価"
# Gate 1 スキップ (既に検証済みの問題)
/research-pilot --skip-gate1 "006-srs-review-system 再設計"
変更履歴
| 日付 | バージョン | 変更内容 |
|---|---|---|
| 2026-02-09 | v1.0.0 | 初期作成 — OST + Double Diamond + Shape Up ハイブリッドフレームワーク |
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agent-ops-spec
Manage specification documents in .agent/specs/. Use when user provides requirements, acceptance criteria, or feature descriptions that need to be tracked and validated against implementation.
agent-ops-state
Maintain .agent state files. Use at session start, after meaningful steps, and before concluding: read/update constitution/memory/focus/issues/baseline consistently.
agent-ops-spec
Manage specification documents in .agent/specs/. Use when user provides requirements, acceptance criteria, or feature descriptions that need to be tracked and validated against implementation.
agent-ops-testing
Test strategy, execution, and coverage analysis. Use when designing tests, running test suites, or analyzing test results beyond baseline checks.
agent-ops-testing
Test strategy, execution, and coverage analysis. Use when designing tests, running test suites, or analyzing test results beyond baseline checks.
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