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agent-status

エージェントの長期マルチステップ作業のための成果物駆動型ステータス表示。status.json、events.jsonl、proof_manifest.json、および人間がエージェントの位置、通過したもの、未証明のもの、次のアクションを確認できるSTATUS.htmlを維持します。ダッシュボード劇場は不要です。

agent-status とは?

agent-statusは、エージェントが長時間のマルチステップワークを実行しているときに、人間が実際に何が起こっているのかを正確に把握できるように設計されたスキルです。ダッシュボードのような見かけ上の進捗表示ではなく、`status.json`、`events.jsonl`、`proof_manifest.json`、`STATUS.html`というマシン可読な成果物を生成し、ステータスの真実のソースを提供します。このスキルは、エージェントの状態(`running`、`blocked`、`done`など)を定義し、各状態に対応する具体的な証拠(証明成果物)を要求します。人間は生成されたHTMLページを開くだけで、エージェントのゴール、現在位置、通過したゲート、未証明の項目、保留中の決定、次のアクションを一目で把握できます。また、状態の更新、ゲート通過の記録、人間への決定依頼、ステータスページの再描画を簡単に行うコマンドも提供します。このスキルは、`/plan-iterate`や`/orchestrate`など、複数のコマンドにわたる複雑なプロジェクトエージェント作業に特に適しています。

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

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ドキュメント

agent-status は何をしますか?

このスキルは、プロジェクトエージェントがマルチステップ作業を行っており、人間が実際に何が起こっているかを把握する必要がある場合に使用します。

このスキルは意図的にダッシュボードジェネレーターではありません。マシン可読な成果物に支えられた真実の表面を生成します。

.plan-iterate/<campaign-id>/status/
  status.json
  events.jsonl
  proof_manifest.json
  STATUS.html

HTMLは現在のステータス成果物のみをレンダリングします。進捗、パーセンテージ、完了主張をでっち上げてはいけません。

核となる原理

ステータス成果物が先 → HTMLが成果物をレンダリング → 人間が証拠を検査できる

これを絶対にやってはいけません:

きれいなページが先 → 曖昧な緑色の表現 → 人間が進捗を推測する

必須の最初のビューポートでの回答

生成されたステータスページは以下に答える必要があります:

  1. エージェントは何を完了しようとしているか?
  2. 今どこにいるのか?
  3. 何がちょうど通過したか?
  4. まだ証明されていないことは何か?
  5. 次のアクションは何か?
  6. エージェントは実行中か、ブロック中か、アイドル中か、人間を待っているか?
  7. 現在の主張を裏付ける証拠は何か?
  8. エージェントが次にすべきでないことは何か?

状態モデル

許可される状態:

  • not_started
  • running
  • needs_attention
  • blocked
  • failed
  • passed_scoped_gate
  • done
  • idle

重要な区別:

passed_scoped_gate != done

最終的な目標に明示的な最終証明成果物がある場合にのみ done を使用します。

一般的なコマンド

キャンペーンを初期化する:

./run.sh init \
  --campaign refactor-harness-e2e \
  --goal "Finish scoped refactor harness E2E proof"

ゲートを実行中としてマークする:

./run.sh update \
  --campaign refactor-harness-e2e \
  --state running \
  --current-step "Run hardened concurrent LLM + OpenCode summarize gate"

スコープ付き通過ゲートを記録する:

./run.sh gate-passed \
  --campaign refactor-harness-e2e \
  --label "A01-A18 hardened concurrent LLM + OpenCode summarize" \
  --verdict PASS_SPEC \
  --proof ".plan-iterate/refactor-harness-e2e/proof/refactor-concurrent-mixed.json" \
  --next-action "Start reviewer packet + reviewer fan-in phase" \
  --not-proven "Transport Room B1 UI" \
  --not-proven "build_review_packet reviewer fan-in" \
  --not-proven "Full OpenCode message delivery"

人間に決定を求める:

./run.sh needs-human \
  --campaign refactor-harness-e2e \
  --question "エージェントは次にどのキャンペーンを実行すべきですか?" \
  --option "A=ハーネスを継続: レビューパケット + レビューファンイン" \
  --option "B=トランスポートUI: トランスポートルームB1の開始" \
  --option "C=安定化のみ: チェックポイントを取って停止"

ステータスページを再レンダリングする:

./run.sh render --campaign refactor-harness-e2e

アンチダッシュボード劇場ルール

  1. パーセンテージは禁止。
  2. 最終目標の証拠がない限り、緑色の「完了」は禁止。
  3. すべてのPASSはその証明成果物を指定しなければならない。
  4. すべてのステータスは何が証明されていないかを表示しなければならない。
  5. すべてのアイドル状態は、なぜエージェントがアイドルなのかを述べなければならない。
  6. すべての人間待ち状態には決定メニューを含めなければならない。
  7. すべてのブロック状態は、欠落している成果物、サービス、ゲート、または決定を指定しなければならない。
  8. 自動更新は、ページが status.json を読み取る場合にのみ許可される。
  9. status.json が古い場合、ページは古いと表示しなければならない。
  10. レビューアの評決は領収書であり、完了の証明ではない。

いつ使用するか

これを使用するのは:

  • /plan-iterate
  • /orchestrate
  • /review-design
  • /review-code
  • /debugger
  • /ask deep-review
  • /code-runner
  • /subagent-runner
  • 1つのフォーカスされたコマンド以上の時間がかかるマルチステップのプロジェクトエージェント作業全般

成果物の期待値

status.json が真実のソースです。

events.jsonl は追記専用で、状態遷移を記録します。

proof_manifest.json はステータス要求によって指定された証明成果物をリストします。

STATUS.html は生成され、古さを認識し、ブラウザで安全に開くことができます。

完了基準

長時間実行されるエージェント作業に対する最終回答は、現在のステータス成果物を要約し、可能な場合は STATUS.html パスをリンクまたは引用する必要があります。

以下の場合を除き、完了を主張してはいけません:

  • 状態が done である;
  • last_completed.proof_path が最終証明成果物を指している;
  • not_proven が空であるか、明示的に範囲外である;
  • ブロッカーが空である。

Individual skills in this repo

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

grahama1970/acceptance-contract

Turn a client brief, zip bundle, directory, or single requirements file into a typed acceptance-contract bundle with extracted requirements, acceptance checks, open questions, an immutable-goal draft, and a create-report-backed decision report. Use when users say acceptance contract, brief to requirements, freeze the goal, create immutable goal, amend immutable goal, build a Battle requirements bundle, or extract requirements from this bundle.

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/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