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プラン・オーケストレート

計画書を読み、ステップに分解し、ECCカタログからエージェントチェーンを設計し、そのまま貼り付け可能な `/orchestrate` カスタムプロンプトを出力します。生成のみを行い、`/orchestrate` 自体は実行しません。ユーザーが複数ステップの計画を持ち、手動でチェーンを構成せずにオーケストレートを利用したい場合に使用します。

プラン・オーケストレート とは?

Plan Orchestrate は、計画文書(PRD、RFC、実装計画など)を読み取り、各ステップを `/orchestrate custom` コマンドに変換するスキルです。このスキルは生成のみを行い、`/orchestrate` 自体は実行しないため、ユーザーは出力されたコマンドを貼り付けて実行します。プラグインインストール(2.0.0以降)とレガシーインストールの両方に対応し、自動検出によって適切なプレフィックス(`ecc:` の有無)を選択します。スキルは計画文書をステップに分解し、各ステップの意図に基づいてECCカタログから適切なエージェントチェーンを選択し、タスク説明を圧縮して、貼り付け可能な形式で出力します。チェーンは重複排除され、最大4エージェントに制限されます。プログラム言語の自動検出にも対応しており、PyTorchプロジェクトの特別なハンドリングも行います。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/plan-orchestrate

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ドキュメント

Plan Orchestrate(プラン・オーケストレート)

計画文書と /orchestrate custom を橋渡しし、各ステップに対してそのまま貼り付け可能な呼び出しを1行ずつ出力します。このスキルは生成のみを行い、/orchestrate 自体は実行しません。ユーザーは準備ができたタイミングで各行を貼り付けます。

アクティベート条件

  • ユーザーが複数ステップの計画文書(PRD、RFC、実装計画)を持ち、それを /orchestrate で実行したい場合。
  • ユーザーが「この計画をオーケストレートして」「各ステップのオーケストレートプロンプトを出して」「この計画のチェーンを構成して」などと言った場合。
  • ステップバイステップの計画は存在するが、ユーザーが各ステップのエージェントを手動で選択したくない場合。

スキップする場合:

  • 作業が単発のアドホックなステップである場合 → 直接 /orchestrate custom を呼び出します。
  • 計画が読めない、または空の場合。明示的な番号付けがないだけではスキップ条件にはなりません — 下記「明確なステップがない場合」のエッジケースを参照。

入力

<plan-doc-path> [--lang=python|typescript|go|rust|cpp|java|kotlin|flutter|auto] [--scope=all|step:<n>|range:<a>-<b>] [--dry-run]
  • <plan-doc-path> — 必須;相対パスまたは絶対パス(@docs/... も可)。
  • --lang — レビュアーの言語バリアント;デフォルトは auto(プロジェクトから自動検出)。
  • --scope — 出力するステップを制限;デフォルトは all。
  • --dry-run — 分解とチェーンの根拠のみを出力;最終プロンプトは出力しない。

正式な /orchestrate の形式(厳守)

{ORCH_CMD} custom "<agent1>,<agent2>,...,<agentN>" "<タスク説明>"

ここで {ORCH_CMD} はフェーズ0で決定されます(下記参照)。出力されるコマンド文字列は常に1つの具体的な形式を使用します — 両方の形式を混在させることなく、プレースホルダのままにすることもありません。

  • custom は逐次チェーンです。各エージェントのHANDOFFが次のエージェントに引き継がれます。
  • カンマ区切りのエージェントリスト。スペースなし推奨、1スペースは許容されます。
  • --mode / --gate / --agents=... フラグは存在しません — 決して発明しないでください。
  • エージェント名はこのスキルのカタログから取得します。タスク説明内の二重引用符は \" としてエスケープします。

ECCのインストール形式と名前空間

2つのインストール形式により、スラッシュコマンドとすべてのエージェント名の両方のプレフィックスが決まります。この2つは同期している必要があります — 出力ごとに1つの形式のみを使用し、混在させないでください。

<claude-home> はClaude Codeのホームディレクトリを表します:macOS/Linuxでは ~/.claude、Windowsでは %USERPROFILE%\.claude です。ホストプラットフォームがユーザーホームディレクトリを解決する方法で解決してください(~ をハードコードしないでください)。

形式検出方法{ORCH_CMD}エージェント名の形式
プラグインインストール (2.0.0以降)<claude-home>/plugins/marketplaces/ecc/ が存在する/ecc:orchestrateecc:<名前>
レガシーベアインストール上記が存在せず、エージェントファイルが <claude-home>/agents/ 以下にある/orchestrate<名前>

これが重要な理由:プラグインインストールでは、エージェントは ecc:tdd-guide として登録されます。ベア名を使用するとファジーマッチングが発生し、並列呼び出しで断続的に失敗します。レガシー形式では、プレフィックス付きの形式は登録されておらず、完全に失敗します。

利用可能なエージェントカタログ(これらから選択すること)

汎用:

  • planner — 要件の再表現、リスクの分解、ステップ計画
  • architect — アーキテクチャ、システム設計、リファクタリング提案
  • tdd-guide — テスト作成 → 実装 → 80%以上のカバレッジ
  • code-reviewer — 汎用コードレビュー
  • security-reviewer — セキュリティ監査、OWASP、秘密情報漏洩
  • refactor-cleaner — デッドコード、重複、knipクラスのクリーンアップ
  • doc-updater — ドキュメント、コードマップ、README
  • docs-lookup — サードパーティライブラリのAPI検索(Context7)
  • e2e-runner — エンドツーエンドテストのオーケストレーション
  • database-reviewer — PostgreSQLスキーマ、マイグレーション、パフォーマンス
  • harness-optimizer — ローカルエージェントハーネス設定
  • loop-operator — 長時間実行自動ループ
  • chief-of-staff — マルチチャネルトリアージ(計画ステップにはほとんど適合しません)

ビルドエラーレゾルバー:

  • build-error-resolver(汎用)/ cpp-build-resolver / go-build-resolver / java-build-resolver / kotlin-build-resolver / rust-build-resolver / pytorch-build-resolver

コードレビュワー:

  • python-reviewer / typescript-reviewer / go-reviewer / rust-reviewer / cpp-reviewer / java-reviewer / kotlin-reviewer / flutter-reviewer

エージェント名のスペルミスは /orchestrate を失敗させます。出力する前にこのリストと照合してください。

動作方法

フェーズ0 — ECCモードと言語の検出

  1. <plan-doc-path> を読み取ります。存在しないか空の場合は報告して停止します。

  2. ECCインストール形式を検出し、一度決定した値を ECC_MODE に固定します。アルゴリズム(順に実行し、最初に一致したところで停止):

    1. <claude-home>/plugins/marketplaces/ecc/ が存在する場合 → ECC_MODE=plugin。
    2. それ以外で、<claude-home>/agents/ が存在し、少なくとも1つのECCエージェントファイル(例:tdd-guide.md、code-reviewer.md)が含まれる場合 → ECC_MODE=legacy。
    3. それ以外の場合 → ECC_MODE=legacy をデフォルトとし、出力の先頭に1行の警告を出力:> 警告:ECCインストールを検出できませんでした。レガシー形式をデフォルトとします。プラグインインストールを使用している場合は、プレフィックスを手動で編集してください。
    4. 両方のマーカーが存在する場合(混合インストール)、plugin が優先されます — プラグイン名前空間のみがファジーマッチングなしでエージェント名を解決します。

    この時点以降、出力されるすべての行は、スラッシュコマンドとすべてのエージェント名の両方に、一致するプレフィックスを使用します。同じ出力内で両方の形式を決して出力しないでください。

  3. --lang を解決します。auto の場合、多言語対応の検出を実行:

    • プローブマーカー: pyproject.toml / uv.lock / requirements.txt → python; package.json → typescript; go.mod → go; Cargo.toml → rust; CMakeLists.txt またはトップレベルの *.cpp → cpp; pom.xml / build.gradle (Java) → java; build.gradle.kts またはトップレベルの Kotlin → kotlin; pubspec.yaml → flutter。
    • 多言語タイブレーク: 複数のマーカーが一致した場合、ソースファイル数が他の言語より多い言語を選択します(git ls-files でカウントし、vendor/、node_modules/、dist/、build/、.venv/、生成ファイル、明らかなテストフィクスチャを除外)。同数またはどの言語もソースファイルの60%を超えない場合は、lang=unknown に設定します。
    • マーカーが一致しない場合 → lang=unknown に設定します。
    • lang=unknown はセンチネル値です — エージェント名ではありません。フェーズ2のルール4と5により、チェーン構成時に code-reviewer / build-error-resolver に変換されます。
  4. PyTorchサブプロファイルを検出:lang=python で、pyproject.toml / requirements.txt / uv.lock のいずれかが torch への依存関係を宣言している場合、pytorch=true に設定します。これは build チェーンの選択にのみ影響します(下記のフェーズ2ルール)。レビュワーは python-reviewer のままです。

  5. 計画内で宣言されているエージェント名を正規化:計画テキストがプラグインプレフィックス付きの形式(例:ecc:tdd-guide)でエージェントを参照している場合、チェーンを検証または構成する前に、プレフィックスを削除してベアカタログ名を取得します。再接頭辞は ECC_MODE に従って出力時(フェーズ4)にのみ行われます。事前にプレフィックスが付いた名前をチェーン構成に流さないでください — プラグインモードで二重プレフィックスが付くことになります。

フェーズ1 — ステップの分解

優先順位に従って「ステップ単位」を特定します:

  1. 明示的な番号付け:## Step N / ### Phase N / ## N. ... / トップレベルの順序付きリスト。
  2. テーブル内の「Step」列。
  3. --- で区切られたブロックで、見出しが動詞で始まっているもの。
  4. それ以外の場合は、各H2を1つのステップとして扱います。

各ステップについて、id(1始まり)、title(80文字以内)、intent(1~3文)、tags を抽出します。

フェーズ2 — タグ付けとチェーンの選択

意図に基づいてタグ付けします(複数タグ可。チェーンはプライマリタグにセカンダリタグを積み重ねて構築):

以下のトリガーワードは大文字小文字を区別せずにマッチングされます。多言語の計画は、意味が記載された英語のトリガーワードと一致する限り、任意の言語の語幹をマッチングすることでサポートされます。

タグトリガーワードデフォルトチェーン
designアーキテクチャ、設計、選択、評価、RFCplanner,architect
plan計画、ブレイクダウン、マイルストーンplanner
impl実装、構築、追加、作成、移植tdd-guide,<lang>-reviewer
testテスト、カバレッジ、e2e、統合tdd-guide,e2e-runner
refactorリファクタリング、クリーンアップ、重複排除、分割architect,refactor-cleaner,<lang>-reviewer
migration移行、アップグレード、書き換え、移植architect,tdd-guide,<lang>-reviewer
dbスキーマ、マイグレーション、インデックス、SQL、Postgres、alembic、sqlmodeldatabase-reviewer,<lang>-reviewer
security暗号化、認証、シークレット、OWASP、PIIsecurity-reviewer,<lang>-reviewer
buildビルド、コンパイル、lint失敗、CI<lang>-build-resolver(build-error-resolver にフォールバック)
docsドキュメント、readme、コードマップ、変更履歴doc-updater
lookup検索、リファレンス、API使用法docs-lookup
reviewレビュー、監査、検証<lang>-reviewer,code-reviewer
loopループ、自律、ウォッチドッグloop-operator

チェーン構成ルール:

  1. プライマリタグの選択: ステップが複数のタグに一致する場合、テーブル順で最初のもの(テーブルの先頭=最も高い優先順位)がプライマリとなり、残りはセカンダリとなります。以下の構成ルール2と3は特定の複数タグの組み合わせを明示的に処理します。それ以外の場合は、タグテーブルの順序でセカンダリチェーンを追加します。
  2. impl + security → tdd-guide,<lang>-reviewer,security-reviewer。
  3. impl + db → tdd-guide,database-reviewer,<lang>-reviewer。
  4. 結果のチェーンを重複排除します(最初の出現を維持)。例:review + lang=unknown の場合、ルール5の後 code-reviewer,code-reviewer になりますが、重複排除により code-reviewer になります。
  5. <lang>-reviewer は lang=unknown の場合 code-reviewer に解決されます。
  6. <lang>-build-resolver は lang=unknown の場合 build-error-resolver に解決されます。特別なケース: フェーズ0で pytorch=true が設定された場合、build チェーンには <lang> に関係なく pytorch-build-resolver を使用します。python-build-resolver は存在しません。pytorch=true なしの --lang=python は build-error-resolver に解決されます。
  7. タグなしステップ: トリガーワードが一致しない場合、チェーンを code-reviewer に設定し、「チェーンの根拠」の下に「一致するタグがありません。デフォルトのレビューのみのチェーンです。」と書き込みます。
  8. 重複排除後のチェーン長は4以下。超過した場合は、最も弱いタグ(最初に lookup、次に docs)を削除します。
  9. planner と architect を impl チェーンでペアにしないでください(トークンの無駄)。design ステップでのみペアにします。
  10. impl、refactor、または migration とタグ付けされたステップは、レビュワークラスのエージェントで終了します — <lang>-reviewer、code-reviewer、security-reviewer、database-reviewer のいずれか。最もドメイン固有のレビュワーが末尾の位置を獲得します(例:ルール2の impl+security は security-reviewer で終了。ルール3の impl+db は <lang>-reviewer で終了。なぜなら database-reviewer がチェーンの早い段階でマイグレーションをゲートしているため)。test および build ステップは、それぞれ独自のバリデーター(e2e-runner およびビルドレゾルバー)でゲートされており、追加のレビュワーは必要ありません。

フェーズ3 — タスク説明の圧縮

出力される各 <タスク説明> は以下の要件を満たす必要があります:

  • 自己完結型であること(最初のエージェントが計画文書を開いている必要はありません)。
  • [Plan: <パス>#step-<id>] で始まること。
  • 検証可能な1~3つの受け入れ基準(Acceptance criteria)を含むこと。
  • 計画がこのステップに対してスコープガード(範囲外項目)を宣言している場合のみ、スコープガード(Out of scope: ...)を含めること。計画からそのまま継承します。計画に範囲外の記述がない場合は、この句を完全に省略します — 発明しないでください。
  • 200~600文字であること。1行であること。埋め込まれた " は \" としてエスケープすること。リテラルの改行を含まないこと。

フェーズ4 — 出力

ECC_MODE によって決定された形式を使用してMarkdownを出力します。出力全体で1つの形式のみを使用します — すべての {ORCH_CMD} とすべてのエージェント名は、フェーズ0で決定された一致するプレフィックスでレンダリングされます。両方の形式を出力しないでください。「これはプラグイン形式です」や「プレフィックスを削除してください」といった指示をレンダリング出力に含めないでください。

具体的なレンダリングルール:

  • {ORCH_CMD} = plugin の場合は /ecc:orchestrate、legacy の場合は /orchestrate。
  • {AGENT(名前)} = plugin の場合は ecc:<名前>、legacy の場合は <名前>。
  • 概要テーブルの「Chain」列も同じ {AGENT(名前)} レンダリングを使用します。
  • ステップごとのbashブロックには、実行可能なコマンドのみを含めます。# プラグイン形式 や # レガシー形式 のコメントは不要 — 形式は暗黙的であり、出力全体で統一されています。

出力構造:

# Plan-Orchestrate 結果

**計画**: `<パス>`
**言語**: `<検出または指定された言語>`
**ECC モード**: `<plugin | legacy>`
**ステップ数**: <N>
**スコープ**: <all | step:n | range:a-b>

## ステップ概要

| # | タイトル | タグ | チェーン |
|---|---|---|---|
| 1 | ... | impl, db | `{AGENT(tdd-guide)},{AGENT(database-reviewer)},{AGENT(python-reviewer)}` |
| ... | | | |

---

## ステップ 1 — <タイトル>

**意図**: <1~3文>
**タグ**: <a, b>
**チェーンの根拠**: <このチェーンの理由。どのエージェントがループを閉じるか>

```bash
{ORCH_CMD} custom "{AGENT(tdd-guide)},{AGENT(database-reviewer)},{AGENT(python-reviewer)}" "[Plan: docs/foo.md#step-1] <圧縮されたタスク説明>; 受け入れ基準: <1~3項目>; 範囲外: <…>"
```

上記の {ORCH_CMD} および {AGENT(...)} 表記は、このスキルが実行時に行う置換を説明しています。実際に出力されるMarkdownには、プレースホルダではなく、解決された文字列が含まれます。

最後に、ユーザーがすべてのステップを一度に貼り付けられるよう、各ステップのコマンドを順に集約した「バッチ実行」ブロックを追加します。概要のみモードの場合はバッチブロックをスキップします(下記「大規模な計画」のエッジケースを参照):概要テーブルのみが出力される場合、集約するステップごとのコマンドはありません。

フェーズ5 — 自己チェック(出力前に実行)

  • すべてのチェーン内のすべてのエージェントがカタログに含まれていること(計画内に現れた ecc: プレフィックスを削除した後。フェーズ0のステップ5を参照)。
  • 解決された {ORCH_CMD} およびすべての解決された {AGENT(...)} が同じ形式(plugin または legacy)を使用していること — 1つの出力内で混在させないこと。
  • レンダリング出力に # プラグイン形式 / # レガシー形式 の注釈や「プレフィックスを削除してください」という指示が残っていないこと。
  • 発明された --mode / --gate / --agents=... フィールドがないこと。
  • 各タスク説明が1行、二重引用符で囲まれ、埋め込まれた " がエスケープされていること。
  • 各タスク説明が [Plan: <パス>#step-<id>] で始まり、受け入れ基準(1~3項目)を含んでいること。Out of scope: 句は計画から継承した場合のみ存在すること。
  • フェーズ2の重複排除後、どのチェーンにも重複するエージェントがないこと。
  • チェーン長が4以下であること。
  • impl/refactor/migration とタグ付けされたステップがレビュワークラスのエージェントで終わっていること(ルール10の通り)。
  • 各bashブロックに実行可能なコマンドのみが含まれ、メタコメントがないこと。
  • バッチ実行ブロック(該当する場合)が概要テーブルの直後、かつ各ステップのコマンドブロックの後に配置されていること。
  • クリップボードに関する指示や「この行を貼り付けてください」といった自然言語の誘導がないこと — ユーザーは貼り付けるべきものを認識しています。

(…

[省略されました。翻訳対象外]

Individual skills in this repo

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

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

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Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

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Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

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Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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