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Pure-Water-Automations/agent-skills

複数の異なる視点からフィーチャーやプロダクトについてブレインストーミングし、そのアイデアを実装・保留・却下の3択で判断できるインタラクティブな意思決定ボードを作成するスキルです。

agent-skills とは?

このスキルは、AIエージェント(Codex、Antigravity、Claudeなど)のクレジットプールを活用して、5~7人の異なるペルソナ(例:スタッフエンジニア、グロースPM、UXデザイナー、パワーユーザー、新規ユーザー、AIストラテジスト)からなるパネルを編成し、プロダクトに関する具体的なアイデアを生成します。各ペルソナは独自のレンズ(レンズ)に基づいて8つのアイデアを提案し、その後、敵対的なCPOレビューを経て、重複を排除した約30のアイデア群とトップ5のワイヤーフレーム付きアイデアにまとめられます。最終成果物は、各アイデアに対して「実装 / 保留 / 却下」の3択トグルとローカルストレージによる永続化を備えたインタラクティブな意思決定ボードです。これにより、ユーザーはアイデアの一覧を確認するだけでなく、各アイデアに対して明確な判断を下し、その決定をチャットにコピーして記録として残すことができます。プロダクト領域の多角的な検討や、次のアクションの意思決定を伴うブレインストーミングに最適です。

対応✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/Pure-Water-Automations/agent-skills/tree/HEAD/panel-brainstorm

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ドキュメント

パネルブレインストーミング → インタラクティブ意思決定ボード

このSKILL.mdと同じディレクトリにLOCAL.mdがあれば、それを先に読んでください。LOCAL.mdには、このワークスペース固有の情報(パス、ツール、例)が含まれており、以下の一般的なデフォルト設定を上書きします。

Codex / Antigravity / Claudeのクレジットプール全体でペルソナパネルを実行し、根拠のある製品アイデアを生成します。それらを敵対的CPO(Chief Product Officer)パスでストレステストし、重複を排除した約30のアイデアリストと、ワイヤーフレーム化されたトップ5を合成します。そして、アイデアごとに「実装/保留/却下」を決定できるインタラクティブ意思決定ボードを公開します。コピーされたサマリーが、記録としてチャットに戻ってきます。

参考出力(実際のパネル、匿名化): assets/decision-board-reference.html。

使用すべきでない場合

  • 単一の適切にスコープされた機能リクエスト → 単に構築/計画します(またはインラインで superpowers:brainstorming)。
  • 既存のブランチに対するコードレビューやプロモーション決定 → dev-to-prod-promotion-review。
  • 純粋なリサーチクエスチョン → deep-research。

手順

1. まずは自分自身をグラウンディングする(メインスレッド)

ブレインストーミングの対象となる実際のコード/機能を読みます。現在の状態のサマリー(現在の機能、主要ファイル、既知の制限事項)を3~6行で書きます。すべてのペルソナプロンプトには、このサマリーと読み取る具体的なファイルパスが埋め込まれています。これが、アイデアを一般的なものではなく、根拠のあるものに保つための鍵です。

2. パネルを設計する

5~7人のペルソナ。それぞれに名前、役職、および異なるアイデアを生み出すレンズを持たせます。同じレンズの言い回しが異なるだけではダメです。実証済みの組み合わせ:

ペルソナアーキタイプレンズ優れたバックエンド
スタッフエンジニア(「Dex」)既存のコードを考慮した、安価でてこ入れ効果の高い方法codex
グロースPM(「Priya」)活性化、ハビットループ、測定codex
UXデザイナー(「Wren」)迷子ユーザー、道案内、アクセシビリティantigravity (≤1 leg)
パワーユーザーオペレーター(「Marisol」)多忙なオペレーターの実際の1日claude
神経質な新人(「Jomar」)3日目の混乱、安心感、言葉遣いclaude
AIストラテジスト(「Kade」)エージェンティックフロンティア、既存の仕組みへのマッピング、リスクclaude

対象に合わせてアーキタイプを入れ替えます(例: クライアントペルソナ、簿記係)。少なくとも1人のユーザーペルソナ(ビルダーではない)と、1つの懐疑的なレンズを維持します。

各ペルソナのタスク: 「ブレインストームタスク(マークダウンドキュメントを作成し、アプリコードは変更しないでください)... 正確に8つのアイデアを提案してください... それぞれについて: 短い名前、1行のピッチ、それが役立つ理由/タイミング、どのように機能するか(読んだファイルに基づいて)、労力 S/M/L。docs/<話題>-ideas/<persona>.md に書き込んでください。そのファイルがあなたの唯一の成果物です。」

3. 並列ファンアウトとして実行する

使用可能な並列ランナーを使用します。各ペルソナを、それぞれのgitワークツリー(Codex / Antigravity / Claude)内の独立したバックグラウンドジョブとして実行するマルチバックエンドファンアウトツール、またはネイティブのバックグラウンドサブエージェント(最大3つ同時実行、それ以上はウェーブ)を使用します。パネルに固有の追加事項:

  • 敵対的レビューパス(すべてのペルソナドキュメントを読み込む最終ジョブ)。コードレビューではなく、製品パネルに焦点を当てます: 「あなたは製品パネルを主宰する懐疑的なCPOです... 各パネリストのアイデアを現実性と影響力について批評し、重複を指摘し、あなたのランク付けされたトップ8で締めくくってください。」CPOの評決は、後でアイデアごとの注釈になります。
  • バックグラウンドで実行し、完了を監視します。

4. 成果物を検証する — バックエンドは嘘をつく可能性がある

実行後、すべてのペルソナの出力ファイルが実際に存在することを確認します(ワークツリーを ls で確認)。Antigravityは何も書き込まずに status: done を報告する可能性があります。不足しているペルソナがあれば、ネイティブのバックグラウンドサブエージェントとして再実行します(同じプロンプト、「アイデアを最終メッセージとして返し、ファイルは書き込まないでください」)— 約1分かかります。

また、レビューの最終ランキングリストは、ランナーのレポートファイルで切り詰められる可能性があります。アイデアごとの批評は通常は残りますので、最終ランキングは自分で行ってください。

5. 合成

  • 約48の生アイデアから重複を排除し、約30のアイデアを5~6のテーマにグループ化します。ペルソナの属性は維持します(収束 = 複数のペルソナが同じことを提案していることは、最も強力なランキングシグナルです)。
  • トップ5を選択します。基準: 収束度 → CPO評決 → 既存コードとの適合度。
  • パネルが却下したものとその理由(1行)を記載します。ユーザーは「不採用」を見たいのです。
  • ペルソナドキュメントは、クリーンアップされるランナーのワークツリーにあります。保持する価値がある場合は、クリーンアップを実行する前にコピーしてください。

6. インタラクティブ意思決定ボードを構築する(アーティファクト)

assets/decision-board-reference.html を適応させます。CSSキットと <script> 全体を、STORE_KEY を除いてそのまま保持します(STORE_KEY はボードごとに一意である必要があります。そうしないと、2つのボードがお互いの決定を上書きします)。書き始める前に artifact-design スキルをロードします。

必要な要素(dev-to-prod-promotion-review パターン):

  • スティッキーなライブ集計 — 実装/保留/却下/未決定のカウント。
  • トップ5カード。CSSのみのワイヤーフレームによる変更点(リファレンスには再利用可能なワイヤーフレームキット .wf、.frame、.side、.bub、.rankrow、.spot、.note があります)+ ペルソナ属性 + CPO check: の吹き出し。
  • すべてのトップ5カードと30アイデアテーブルのすべての行に3ウェイトグル(✓ 実装 / ◦ 保留 / ✕ 却下)。決定はリーフアイデアの粒度で行われます。バンドルカードは data-key と data-also="iX,iY" を設定するため、カードを決定するとその構成アイデアが決定され、テーブルの行は個別に調整可能のままです。アクティブな選択肢をもう一度クリックすると、クリアされます。
  • localStorage の永続化。一意の STORE_KEY によってキー設定されます。
  • 決定サマリーテキストエリア + コピーボタン — アーティファクトには sendPrompt ブリッジがありません。コピーされたテキストをチャットに貼り戻すことが、返信チャネルです。リセットボタンを含めます。

公開前に検証します: ローカルの python3 -m http.server でファイルを提供します(ブラウザペインの file:// プレビューは不安定です)。そして javascript_tool でクリックテストします: バンドルクリックで構成アイデアが設定される、集計が更新される、localStorage が永続化される、リセットでクリアされる。ローカルプレビューでの文字化けは、単に charset ヘッダーがないだけです。公開されたアーティファクトはそれを設定します。

アーティファクトツールで公開します。同じファイルパスを再公開してURLを維持します。

7. レポートと決定の収集

最終チャットメッセージ: トップ5を各行に1つずつ + アーティファクトリンク + 決定をチャットにコピーして戻すことの注意書き。ユーザーがサマリーを貼り付けたら、それを記録として扱います。自分のランキングと正直に照合します(予想外の却下はノイズではなくシグナルです)。その後、実装リストを計画/実行し、保留アイテムは指定された場所に置きます。

よくある間違い

間違い修正
ペルソナが読むファイルパスがない一般的なアイデアになる — 常に現在の状態のサマリーとパスを埋め込む
agy の done ステータスを信頼する出力ファイルが存在するか確認。不足している場合はネイティブサブエージェントとして再実行
決定をバンドルの粒度のみで行うリーフアイデアが決定する。バンドルは data-also でファンアウトする
STORE_KEY を再利用する2つのボードがお互いのlocalStorageの決定を上書きする
ペルソナドキュメントをコピーする前にワークツリーをクリーンアップするドキュメントはワークツリーブランチにある。保持する場合は先にコピーする
CPOパスをスキップするランク付けされていないウィッシュリストになる。批評が半分の価値だ
CPOのランキングリストを待つ切り詰められる。収束度と評決から自分でランク付けする

Individual skills in this repo

This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.

Pure-Water-Automations/agent-skills

Score any app (the user's own or a competitor's) on a research-backed rubric and produce a reusable, comparable scorecard — 0–5 per dimension with an evidence grade, noncompensatory gates checked first, and one "smallest fix" per weak dimension. Adapts to product stage: a pre-PMF app under ~100 users is scored on 9 dimensions, a growth-stage app on the full 23. Use whenever the user says "score this app", "grade the app", "rate the UI/UX", "how good is [app]", "app scorecard", "run the scorecard on [app]", "how does [app] stack up", "is this ready to launch / promote to prod", or wants a before/after number after a build sprint or a beta round. Reads the codebase + deploy + docs, optionally beta feedback / analytics, and refuses to invent retention, revenue, or PMF from code alone. Outputs a chat table plus a published HTML scorecard artifact. Pairs with ui-usability-audit (UI depth), qa-sweep (functional pass), dev-to-prod-promotion-review (release gate).

Pure-Water-Automations/agent-skills

>- Use when the user wants to improve or rethink a feature of one of their apps by learning from competitor products — "look at how Loom/Notion/Linear does it", "spin off agents to screenshot ours and competitors", "what can we learn from other apps for X", "benchmark our X against Y", "how can we improve the organization of X" — especially when they also want to SEE the proposal (a before/after design of the improvements, current UI beside the redesign with the new pieces highlighted) before anything gets built.

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