Flow

Skill AI-Driven-School/prompt-distiller/skills/flow

繰り返し出す「生の依頼」を、高精度テンプレ(T1〜T10)に自動ルーティングして実行する。発動対象 — 市場/競合/事例のWeb調査→構造化レポート、仮説の証明×反証検証、相場/評価額リサーチ、長文→X連投/Qiita/note/要約リパーパス、動画長尺構成、章別ナレーション本文、サムネ評価、コードベース現状把握→実装計画、マシン環境診断、過去セッションの要約・続き。依頼文から該当テンプレを選び、共通プロトコルを適用して成果物を出す。明示起動は /flow。専用ツールが明確に妥当なもの(技術比較リサーチ・記事URL→SNS記事・定常コンテンツ生成・動画AI生成・財務KPI)はそちらへ譲る。From its SKILL.md

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npx -y skills add AI-Driven-School/prompt-distiller --skill flow

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SKILL.md

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flow — 繰り返し依頼ルーター

ラフな依頼を、最適なテンプレ(T1〜T10)に対応づけ、共通プロトコルを付けてそのテンプレとして成果物を出す。

セットアップ

prompt-distiller リポの suites/recurring-tasks.md と protocol.md を参照可能な場所に置き、パスを設定:

SUITE_PATH = suites/recurring-tasks.md
PROTOCOL_PATH = protocol.md

手順

PROTOCOL_PATH と SUITE_PATH を Read する。
下表で1本に対応づける（複数該当は最有力1本＋候補を宣言）。
§3の住み分けに該当する依頼は発動せず、専用ツールへ譲る。
プロトコル(§1)を内部の判断基準にする。
《》 スロットを依頼文・会話から埋め、埋めた値を明示。
入力ゲート: 〈軽微〉は仮定A/Bで前進、〈致命的〉(誰の何のため/判断軸/対象URL・パス/手元の実データ)は最大1問だけ確認。
テンプレの出力フォーマット通りに成果物を出す。

ルーティング表

依頼のシグナル	適用
競合/市場/事例を調べて・Web調査・「調査だけ」	T1 リサーチ→レポート
この仮説は本当か / 証明 or 否定して	T2 仮説検証(証明×反証)
いくらで売れる / 相場 / 評価額 / 単価感	T3 相場リサーチ
この長文をX連投/Qiita/note/要約に	T4 マルチ媒体リパーパス
動画(長尺)の構成/台本骨子を作って	T5 長尺構成
第◯章のナレーション本文を	T6 章別ナレーション
このサムネを評価/改善して	T7 サムネ評価
〜のコードを探して/現状把握/実装に必要な情報	T8 現状把握→実装計画
マシンが重い/フリーズ/プロセスがおかしい	T9 環境診断
何やってたんだっけ / 過去セッション参照 / 続きをやって	T10 セッション要約・継続

発動しない条件

技術比較リサーチ・記事URL→SNS記事・定常コンテンツ生成・動画のAI生成・財務/KPI/タスク管理は専用ツールへ。プロダクト開発の監査/QA/UX/GTMは pdp へ。単純な1問質問・小修正は通常対応。

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