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liuyingxuvka/research-investigation-workflow

Codexスキル:TraceGuard、LogicGuard、FlowGuardを用いた深い調査ワークフローを実現します。

research-investigation-workflow とは?

このスキルは、AIエージェント(特にCodex)向けに設計された、深い調査および調査ワークフローを実行するためのツールです。TraceGuard、LogicGuard、FlowGuardの3つの主要なコンポーネントを統合することで、調査プロセスの信頼性、論理的整合性、およびワークフローの制御を強化します。TraceGuardは証跡の追跡と検証を、LogicGuardは推論の妥当性チェックを、FlowGuardは手順の順序と状態管理を担当します。このスキルは、複雑な問題の分析、仮説検証、証拠に基づく意思決定を必要とするタスクに特に有用で、調査中のエラーや不完全なロジックを検出・防止するのに役立ちます。ユーザーはこのスキルを活用することで、一貫性のある構造化された調査プロセスを維持し、最終的な結論の正確性と信頼性を高めることができます。

対応~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add liuyingxuvka/research-investigation-workflow

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ドキュメント

research-investigation-workflow は何をしますか?

Codexスキル:TraceGuard、LogicGuard、FlowGuardを用いた深い調査ワークフローを実現します。

概要

このスキルは、深い調査と調査ワークフローを効率的に実行するために設計されたCodex用のスキルです。以下の3つの主要なガードコンポーネントを統合し、調査プロセス全体の品質と信頼性を保証します。

  • TraceGuard: 調査の証跡を追跡・検証し、情報の出所と変更履歴を明確にします。
  • LogicGuard: 推論の論理的整合性をチェックし、矛盾や誤った結論を防止します。
  • FlowGuard: ワークフローの手順と状態を管理し、適切な順序でタスクが実行されることを保証します。

使用方法

このスキルはCodexプラットフォーム上で動作し、以下のようなシナリオで活用できます。

  • 複雑な問題の多角的な分析
  • 仮説の生成と検証
  • 証拠に基づく意思決定の支援
  • 調査結果の文書化と共有
# スキルをCodexにロードする例
codex load-skill liuyingxuvka/research-investigation-workflow

主な機能

TraceGuard

  • 調査中にアクセスしたすべての情報源を自動記録
  • 各情報のタイムスタンプと信頼性スコアを提供
  • 情報の出所を遡及的に検証可能

LogicGuard

  • 推論ステップごとに論理的妥当性を評価
  • 循環論法や飛躍を検出し警告
  • 複数の仮説間の矛盾をチェック

FlowGuard

  • ワークフローの状態遷移を監視
  • 未完了のタスクやスキップされた手順を特定
  • 推奨される調査の流れを動的に提案

ワークフロー例

  1. 問題定義: 調査の目的と範囲を明確化
  2. 情報収集: 関連データと証拠を収集(TraceGuardが追跡)
  3. 分析: 収集した情報を論理的に分析(LogicGuardが検証)
  4. 結論導出: 分析結果に基づいて結論を導く(FlowGuardが手順を確認)
  5. 成果物作成: 調査結果を文書化

注意事項

  • このスキルはあくまで調査プロセスを支援するものであり、最終的な判断はユーザー自身が行う必要があります。
  • すべての調査は法的・倫理的な範囲内で行ってください。

ライセンス

このスキルはオープンソースで提供され、LICENSE に従って使用できます。

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