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acceptance-contract

クライアントのブリーフ、ZIPバンドル、ディレクトリ、または単一の要件ファイルを、抽出された要件、受理チェック、未解決質問、イミュータブルゴールのドラフト、およびcreate-reportバックアップの決定レポートを含む型付き受理契約バンドルに変換します。ユーザーが「受理契約」「ブリーフから要件へ」「ゴールを凍結」「イミュータブルゴールを作成」「イミュータブルゴールを修正」「Battle要件バンドルを構築」「このバンドルから要件を抽出」と言った場合に使用します。

acceptance-contract とは?

このスキルは、ブリーフ、チケット、メール、README、ZIPバンドル、証拠パケットなどの非構造化入力から、実行可能な受理基準を抽出・構造化するためのものです。主に`ensure`コマンドを中心に動作し、既存の`acceptance_bundle.json`を検証し、不足している場合は自動抽出します。検証に失敗した場合(ソース変更など)は、安全のため処理を停止します。出力には、pydanticでバリデートされた受理バンドル、レポート、イミュータブルゴールのドラフトが含まれます。このスキルは、Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントと連携し、人間の承認後にのみゴールを確定するよう設計されています。また、リポジトリルートをデフォルトで拒否することで、実装ファイルが受理ソースとして誤って扱われるのを防ぎます。高リスク案件では、セカンドラインのレビュー(WebGPTを含む)を推奨し、型スカラー値の正準等価性など、厳密な要件カバレッジを確保します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/grahama1970/agent-skills/tree/main/skills/acceptance-contract

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ドキュメント

acceptance-contract は何をしますか?

実装前に、ブリーフ、チケット、メール、README、ZIPバンドル、または証拠パケットを実行可能な受理基準に変換する必要がある場合にこれを使用します。

実装作業の最初のコマンド:

skills/acceptance-contract/run.sh ensure <zip|directory|file> \
  --out /tmp/acceptance-contract \
  --project-name oai-trial \
  --goal-mode create

ensureは機械的なガードです。既存のacceptance_bundle.jsonを検証し、欠落している場合は自動抽出し、供給されたソースバンドルが凍結契約の作成後に変更された場合は安全に失敗します。そのJSONレシートには、percent、checks、outstanding、next_stepsを含むacceptance_contract.progress.v1メーターが含まれます。ensureがstatus=PASSを返し、進捗メーターが残りの作業を示すまで、ブリーフから実装を開始しないでください。

クライアントブリーフ、ZIPバンドル、または意図的にステージングされた仕様ディレクトリを入力として渡します。CLIはデフォルトでリポジトリルートを拒否するため、実装ファイルが静かに受理ソースになることはありません。--allow-repoは、人間が明示的にリポジトリ全体の契約を要求した場合にのみ使用します。

高リスクのクライアントブリーフの場合は、実装前にブリーフ/ZIPとacceptance_bundle.jsonに対してセカンドラインの$askラウンドテーブルレビューを実行します。利用可能な場合は、レビューアの1人としてWebGPTを含めます。「これらの契約要件は正しいですか?何か見落としていますか?」と率直に尋ねます。レビューアには、凍結契約からクライアント義務が欠落していないか、特に表現クラス、型付き値、境界条件、失格となる障害モードを確認するよう要求します。レビューは助言的証拠であり、決定論的ゲートが依然としてPASS/FAILを所有します。oai-trialのレビューでは、型付きスカラーカバレッジは正準等価性も要求する必要があることがわかりました。フォーマット済みポリシー文字列、数字のみの数値スカラー、10進形式、科学的記数法、SQLite数値は、別々の受理宇宙であってはなりません。

機能

skills/acceptance-contract/run.sh extract <zip|directory|file> \
  --out /tmp/acceptance-contract \
  --project-name oai-trial \
  --goal-mode create

出力:

  • acceptance_bundle.json — pydanticで検証された信頼できる情報源
  • acceptance_report.json — create_report.report.v1 JSON
  • acceptance_report.md — $create-report を通じてレンダリング
  • IMMUTABLE_GOAL.draft.md — ドラフトゴールテキストまたは修正提案

コマンド:

  • extract は常に、供給されたソースから新しいドラフトバンドル/レポートを書き込みます。
  • ensure は凍結バンドルを検証または作成し、古いソースハッシュを拒否します。
  • validate は既存のacceptance_bundle.jsonのみを検証し、進捗メーターを表示します。
  • status は既存のacceptance_bundle.jsonを読み取り、機械可読な進捗メーターのみを表示します。

ゴールポリシー

デフォルトの動作はドラフトであり、変更はしません。

  • --goal-mode create は新しいイミュータブルゴールのドラフトを書き込みます。
  • --goal-mode amend は修正提案を書き込みます(サイレント編集はしません)。
  • --goal-mode none はゴールテキストなしで要件を抽出します。

本当のイミュータブルゴールは、人間の承認後にのみ作成または修正されるべきです。このルールは、実装で定義されたテストがクライアントブリーフの代わりをしたときにoai-trialが失敗したために存在します。

境界

このスキルは、供給されたローカルファイルから明確でソースに裏付けられた要件を抽出します。ソースバンドルがあいまいな場合、抽出された契約が完全であるとは主張しません。あいまいさはopen_questions[]と「要変更」レポートになります。デフォルトでリポジトリルートを拒否するのは、oai-trialがコード形式のチェックが納品されたブリーフの代わりをしたときに失敗したためです。

Battleの場合、結果のacceptance_bundle.jsonをアリーナのacceptance_floorとして渡し、各acceptance_cases[].idをBattleキャンペーンプロファイルのrequired_case_ids内の1つ以上のジェネレーターケースIDにマッピングします。これらのマッピングされたケースが、ファズまたは契約外の攻撃がクレジットされる前に合格しなければならない契約フロアです。Battleに要件を発明させないでください。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

grahama1970/agent-ecosystem

Canonical map and shared contracts for the agent-governance ecosystem: the pi.receipt_envelope.v1 boundary envelope, the component graph, and the rules for which component owns which schema. Use when wiring a skill or extension into the shared receipt world, when asking how shame, triage-error, tau, ask, project-watchdog, ops-herdr, ponytail, and Memory fit together, or when validating an envelope.

grahama1970/agentic-evals

Agentic evaluation of skills using multi-trial fixtures, deterministic command assertions, trajectory checks, safety constraints, and evidence-backed readiness scoring. Use when users ask for agentic evals, multi-trial skill evaluation, skill trajectory validation, or readiness scoring for a skill workflow.

grahama1970/agent-inbox

File-based inter-agent messaging with headless dispatch. Check inbox, send bugs/requests to other projects, automatically spawn headless agents to fix bugs, and track progress via task-monitor.

grahama1970/agents-registry

Generate and query the centralized agent identity registry. Scans .pi/agents/*/AGENTS.md, parses frontmatter, outputs agents-registry.json and optionally syncs to /memory for semantic search.

grahama1970/agent-status

Artifact-driven status surfaces for long-running project-agent work. Maintains status.json, events.jsonl, proof manifests, and a stale-aware STATUS.html so humans can tell where the agent is, what passed, what is still unproven, and what decision or action is next — without dashboard theater.

grahama1970/align

Round-based context alignment before execution. Use when the human, project agent, WebGPT, scillm, ask, dogpile, memory, or project-knowledge may each hold different facts about a task; especially before ambiguous design, infographic, product workflow, high-stakes implementation, plan-iterate, project-infographic, or multi-review work.

grahama1970/analytics

Flexible data science analytics for any dataset. Auto-discovers schema, recommends charts, exports to create-figure. Works with JSONL, JSON, CSV from any source.

grahama1970/analyze-chatterbox-emotions

Evaluate generated Chatterbox voice files as voice-quality artifacts: affect match, arousal/valence proxies, pause placement, intelligibility inputs, clipping, loudness, and discontinuity flags. Use when reviewing Chatterbox emotional tags, pauses, Turbo/base affect delivery, Persona Dream utterance renders, or whether generated speech matches an intended product-facing affect.

grahama1970/analyze-elf

Reverse-engineer features from ELF binaries. Extracts CLI commands, state machines, protocols, Zod schemas, and data models. Automatically generates a /create-walkthrough prosecution brief with Mermaid diagrams. Uses /treesitter for AST analysis of bundled JS/TS source.

grahama1970/animation-vocabulary

Reverse-lookup glossary that turns a vague description of a web animation or motion effect into its exact term ("the bouncy thing when a popover opens" → Pop in; "the iOS rubber-band scroll" → Rubber-banding). Use when the user asks "what's it called when…", or describes a motion effect without knowing its name and wants the right word to prompt an AI or designer with. For naming an effect, not designing or building one.

grahama1970/anonymize-data

Anonymize supported CSV, JSON, UTF-8 text, and SQLite files using an explicit policy through the oai-trial project. Use for anonymize data, pseudonymize exports, redact policy literals, or discover and explicitly approve fuzzy name aliases. The skill is a thin CLI/Docker interface, not another engine.

grahama1970/anvil

Heavy-duty "No-Vibes" debugging and hardening orchestrator. Use this for complex, stubborn bugs where `review-code` has failed, or for "Red Teaming" (hardening) a codebase. Runs multiple agents in parallel (Thunderdome) using git worktree isolation.

grahama1970/apple-design

Apple's approach to interface design and fluid, physical motion, translated for the web. Use when building or reviewing gesture-driven UI, spring animations, drag/swipe/sheet interactions, momentum and interruptible transitions, translucent materials and depth, typography (optical sizing, tracking, leading), reduced-motion, or the design foundations (feedback, spatial consistency, restraint) behind Apple-style interfaces.

grahama1970/argue

Multi-persona structured debate orchestrator. Personas research via /dogpile, consult colleagues via /ask, and argue toward nuanced synthesis on complex questions.

grahama1970/arxiv

Search arXiv for papers and extract knowledge into memory. Use `search` to find papers, `learn` to extract knowledge.

grahama1970/ask

Use when the user asks to query project memory, ask an oracle, use supported browser-backed reviewers, run Tau roundtable/single-handler workflows, ask Pi-native subagents from within Pi, run persona/deep-review workflows, generate image prompts, check OS/project health through composed skills, or run an ask DAG. This skill is the executable /ask runtime; do not replace it with an informal subagent, plain web search, or hand-written review; inside Pi, explicit Pi-native subagent targets are routed through the pi-subagents tool as an Ask target type.

grahama1970/assess

Step back and critically reassess project state. Use when asked to "assess", "step back", "fresh eyes", "check alignment", "sanity check", "health check", "prune documentation", or "evaluate what's working". Offers documentation pruning and doc-code alignment analysis. Offer to run after major changes (don't auto-run).

grahama1970/assistant

Shared GPT + classifier inference gateway for persona monitor tasks. Routes validation and classification through a 4-tier cascade: heuristic → classifier → local GPT → scillm.

grahama1970/assistant-lab

Self-improvement workbench for /assistant. All the tools needed to diagnose, train, evaluate, and promote models in a continuous loop. The "warm pond" where /assistant evolves its own inference stack.

grahama1970/batch-quality

Pre-flight validation and quality gates for batch LLM operations. ACTUALLY tests samples through LLM before burning tokens. Uses SPARTA contracts for DuckDB validation queries. Integrates with task-monitor for enforced quality gates.

関連スキル