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Design deliberation

Skill YosukeIida/personal-agent-skills/design-deliberation

妥当な答えが複数あり得る難しい決定のための Claude の進め方。アーキテクチャ・設計の選択、 「どの方式で行くか」、選択肢の比較、「X を採り入れるべきか」、トレードオフ / マージ可否 / 移行戦略の判断、ライブラリや実装ルートの選定などで使う。ユーザーが手順を明示的に頼まなくても、 「A と B を比較して」「Z はやる価値があるか」のように複数の道があり選択を誤るコストが実在する 場面では必ず発動すること。このスキルは、(1) ultracode / Workflow で広く深く発散調査して 選択肢を敵対的に評価し、(2) 結論を、ユーザーが既に用意している独立レビュアー(例: agmsg の codex メンバー)に反証前提でクロスチェックさせ、(3) すべての主張を根拠(file:line・実測・ 実シグナル。推測ではなく)に接地し、(4) 決定マトリクスを提示したうえで最終判断はユーザーに残す。 答えが一意な作業・機械的な編集・明らかに道が1本の場合には使わない。 ※答えがほぼ一意の技術選定や軽い比較質問では発動しない。研究・教育の構想や知の構造化の相談は tmllab-thinking-like-gendo が担当。From its SKILL.md

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Design Deliberation(難しい決定の進め方)

妥当な答えが複数あり得る決定のためのハーネス。狙いは、Claude が強力な「発散的な探索者・ 検証者」として働く一方で、「収束(=決定)」はユーザーに残すこと。この分離が肝心だ。Claude が 探索と決定の両方を担うと、早すぎる段階で1案に収束して探索が痩せる。決定を開いたままにすると、 分析は広く正直なまま保たれる。

使う場面・使わない場面

複数の妥当な道があり、選択を誤るコストが実在するときに使う。アーキテクチャ・設計の選択、 「A vs B の比較」、「X を採り入れるべきか」、トレードオフや上流へのマージ可否、ライブラリ/ フレームワーク選定、移行戦略、「自分の実装はこの別 PR より優れているか」など。

答えが本質的に一意なとき、作業が機械的(リネーム・移動・整形)なとき、すでに明らかな道が1本ある ときには使わない。そこで全工程を回すのは純粋なオーバーヘッドなので、淡々と作業する。判断に迷う なら、過剰適用するより「ここは妥当な道が数通りあります。じっくり検討しますか、それとも明らかな案で 進めますか?」と一言確認するほうが安い。

構え: 生成 ≠ 決定

  • まず発散する。 意見を固める前に、候補となる道とそのトレードオフを列挙する。選択肢が実際に 出そろうまで、単一の推奨へ飛びつかない。
  • 決めるのはユーザー。 成果物は「決定マトリクス+推奨」であって、既成事実ではない。 「選択肢とそれぞれの代償はこうです。選ぶのはあなたです」とはっきり言う。
  • 分岐では方向を握り、方法は委ねる。 ユーザーが方向を選んだら(「(b) で」)、それは何を 追うかを決めるもの。どう追うか(Workflow の組み方、誰に何を委ねるか)はこちらが設計する。

Step 1 — 決定を尖らせる

鋭い問いは鋭い調査を引き出し、曖昧な問い(「良くして」)は曖昧な結果を生む。発散する前に次を固める。

  • 候補の道。 実際に俎上に載る、明確で名前のついた選択肢は 2〜5 個で何か。
  • 成功条件。 何が勝ち筋を決めるのか(性能・マージ可否・保守コスト・単純さ・本来の目的への適合)。
  • 背後の実利(なぜ)。 この決定に実際に懸かっている帰結は何か(例: 「この PR はマージされない かもしれない」「これは今後ずっと upstream に rebase され続ける」)。これを表に出す。順位が変わる。

ユーザーが根拠(PR のコメント、maintainer の発言、ベンチマーク、先行事例)を持ち込んでいれば、その上に 組み立てる。推測ではなく実シグナルに分析を接地できる。

Step 2 — 広く、かつ深く探索する(ultracode / Workflow)

ここで ultracode が効く。制約はコストではなく網羅性と正しさだ。直列に考えるのではなく Workflow ツールで発散させる。

  • understand → 発散 → 敵対的評価 の形にする。 最初のエージェントが現状を把握する(実コードを 読み file:line を引用)。次に候補の方式ごとに1エージェントを並列で走らせ、各々が構造化された 評価を出す。最後のエージェントが、成功条件に照らして方式群を懐疑的に評価する。
  • 巨大な1回ではなく、フェーズごとに1 Workflow。 フェーズ間でループに戻り、各結果を読んで次の手を 決める。多段の作業(understand → design → implement → review)なら Workflow を順に複数回す。
  • 網羅の深さは賭け金に比例させる。 規模未知の発見は loop-until-dry、賭け金の高い主張は検証者を 増やす。

根拠主義(信頼性の生命線・妥協しない)。 結論を支える主張はすべて検証可能なものに裏打ちする ——file:line、実際の計測(プローブを走らせる、件数を数える)、本物の maintainer コメント、 git apply --check の結果など。確認せずに仕組みを断定しかけたら、それは「確認しに行け」の合図。 推測を事実のように提示することが、この種の分析が崩れる主因だ。

Step 3 — 独立レビュアーでクロスチェックする

2つ目の独立した視点——できれば別モデル——は、単一の推論では見逃す「もっともらしいが誤り」を 捕まえる。実際にこの工程が自信満々の誤結論を何度も覆してきた。形式的な儀式ではなく、手順の一部として 扱う。

レビュアーはユーザーが用意したものを使う。自分で作らない。 マルチエージェントの構築はユーザーの 領分だ(例: ユーザーの端末 / cmux で動く agmsg の codex メンバー)。このスキルは join.shspawn.sh を実行してチームを立ち上げない——それはユーザーの判断であり、ユーザーの環境だ。具体的には:

  • レビュアーが既にいる場合(agmsg に登録済みの codex 等)、そこへ依頼する。いるか分からなければ、 ユーザーの agmsg スクリプトでチーム名簿を確認するか、単に尋ねる:「クロスチェックに使える codex / agmsg のレビュアーはいますか?」
  • いない場合は、ユーザーに用意を依頼するか、同一セッション内の代替として Workflow 内に反証担当の 検証エージェントを立てる。クロスチェックを黙って省略しない——何をしたかを述べる。

良い依頼の出し方:

  • ユーザーの agmsg send.sh簡潔なブリーフを送り、詳細は指し示すブリーフファイルに置く (メッセージを小さく保ちつつ、レビュアーに十分な文脈を渡す)。
  • 敵対的に枠付けする: 「load-bearing な主張を(file:line つきで)検証し」「見落としを探し」 「より良い代替案を出して」と頼む。追認させない。
  • turn モードの codex(Monitor を持たない。例: cmux)は、ターンが回るまでメッセージを見ない—— ユーザーに「codex レビュアーのターンを一度回して」と伝える。返信は agmsg の inbox / Monitor ストリーム 経由で届く。
  • 正直に取り込む。 クロスチェックが自分を訂正したら、その訂正を反映し、そう述べる。食い違いこそ 最も価値の高い出力だ。レビュアーの指摘を埋もれさせず、認める。

Step 4 — 決定マトリクスにまとめ、判断は残す

結果は、実際に決め手になる軸(例: 工数・リスク・性能・マージ可否・保守・目的適合)で並べた 比較表として提示する。そこに:

  • 明確な推奨とその理由を添え、
  • 最終判断はユーザーに明示的に委ねる——選択肢を差し出し、先に決めてしまわない。

作業が実装に進む場合も同じ形を保つ: 実装したら、その成果を Step 3(独立レビュー)に通してから 「完了」と宣言する。

避けるべき失敗モード

  • 早すぎる収束 — 残りを並べる前に1案に飛びつく。推奨より先に表が存在しているべき。
  • 無根拠の主張 — 計測も引用もなしに「X のほうが速い/きれい」と言う。
  • レビュアーの自動構築 — チーム作成や codex の spawn を自分でやる。それはユーザーの設定であり、 こちらは使い指示するだけ。
  • ハーネスの過剰適用 — 答えが明らかな問いに6エージェントの Workflow を回す。賭け金に機械を合わせる。
  • 無言でのクロスチェック省略 — 独立レビューを得られなかったなら、そう述べる。単一ソースの結論を 検証済みのように提示しない。

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