AgentFlow は何をしますか？
概要
AgentFlowは、既存のカンバンボードを完全自律型のAI開発パイプラインに変換します。カスタムオーケストレーション基盤を構築する代わりに、プロジェクト管理ツール（Asana、GitHub Projects、Linear）を分散型状態機械として扱います。タスクはステージを進み、AIエージェントはコメントを介して状態を読み書きし、人間は既存のUIを通じて介入します。
その結果、スマートフォンからパイプライン全体を監視でき、無料のクラッシュ復旧（状態はPMツールに保存され、メモリには保存されません）、そしてカードをドラッグするだけでいつでも人間が上書きできます。
このスキルを使うべき時
- 開発ライフサイクル全体（ビルド、レビュー、テスト、統合）にわたって複数のClaude Codeワーカーをオーケストレーションする必要がある場合
- AI生成コードに対するAIレビューの前に、決定論的品質ゲート（tsc/eslint/tests）を適用したい場合
- カンバンボードやスマートフォンからパイプライン全体を可視化したい場合
- コスト追跡を伴う自律型タスクディスパッチを必要とする個人またはチームプロジェクトを実行している場合
- セッション再起動に耐えるクラッシュプルーフなオーケストレーションが必要な場合
コアコンセプト
7ステージカンバンパイプライン
タスクはBacklog、Research、Build、Review、Test、Integrate、Doneを流れます。各ステージには特定のゲートがあります。カンバンボード自体がオーケストレーション層です。独立したデータベース、メッセージキュー、カスタムインフラは必要ありません。
ステートレスオーケストレーター
crontab駆動のワンショットスイープが15分ごとに実行されます。デーモンもセッション依存もありません。クラッシュしても、次のスイープが中断したところから再開します。すべての状態はPMツールに保存されているからです。
確率的処理の前に行う決定論的処理
ハードゲート（tsc + eslint + テスト）はAIレビューの前に実行され、問題の約60%をほぼゼロコストで捕捉します。AIレビューはその後、第2層として行われます。
敵対的レビュー
別のAIエージェントがコードをレビューし、通過を決定する前に3つの問題点を列挙する必要があります。これにより、ゴム印承認を防止します。
推移的優先順位ディスパッチ
最も下流の作業をブロック解除するタスクが最初にビルドされ、クリティカルパスが自動計算されます。
スキル/コマンド
/spec-to-board
SPEC.mdを依存関係がマッピングされたアトミックタスクに分解し、カンバンボード上に作成します。
/sdlc-orchestrate
推移的優先順位と競合検出に基づいてタスクをワーカーにディスパッチします。crontabスイープとして実行されます。
/sdlc-worker --slot <N>
ターミナルスロットでワーカーを実行し、タスクをピックアップしてコードをビルドし、PRを作成します。3～4個のワーカーを並列実行します。
/sdlc-health
各タスクの現在のステージ、割り当てられたエージェント、再試行回数、累積コストを表示するリアルタイムパイプライン状況ダッシュボード。
/sdlc-stop
正常終了：アクティブなワーカーは現在のタスクを完了し、未開始のタスクはBacklogに戻ります。
ステップバイステップガイド
1. スペックを書く
プロジェクト用のSPEC.mdを作成し、構築する内容を記述します。
2. タスクに分解する
claude -p "/spec-to-board"
これにより、SPEC.mdが読み取られ、アトミックタスクに分解され、依存関係がマッピングされ、カンバンボード上に作成されます。
3. ワーカーを起動する
3～4個のターミナルウィンドウを開き、それぞれをワーカースロットとして使用します：
# ターミナル 2 — ビルダー
claude -p "/sdlc-worker --slot T2"
# ターミナル 3 — ビルダー
claude -p "/sdlc-worker --slot T3"
# ターミナル 4 — レビュアー
claude -p "/sdlc-worker --slot T4"
# ターミナル 5 — テスター
claude -p "/sdlc-worker --slot T5"
4. オーケストレーターを起動する
# crontabに追加（15分ごとに実行）
crontab -e
# 追加: */15 * * * * ~/.claude/sdlc/agentflow-cron.sh >> /tmp/agentflow-orchestrate.log 2>&1
5. 監視と介入
スマートフォンでカンバンボードを開きます。タスクがパイプラインを流れるのを確認します。介入が必要な場合は、任意のカードを「Needs Human」にドラッグします。/sdlc-healthを実行してターミナルダッシュボードを表示します。
6. パイプラインを停止する
claude -p "/sdlc-stop"
品質ゲート
各ステージは、プロモーション前に特定のゲートを強制します：
- BuildからReviewへ:
tsc+eslint+npm testがすべて合格する必要があります（決定論的） - ReviewからTestへ: 敵対的レビュアーが通過前に3つの問題を列挙する必要があります
- TestからIntegrateへ: 新規ファイルの80%カバレッジしきい値
- IntegrateからDoneへ: マージ後のmainに対する完全なテストスイート。失敗時は自動リバート
コスト追跡
タスクごとのコスト追跡とステージ上限（Sonnetデフォルト）：
- Research: ~$0.10
- Build: ~$0.40
- Review: ~$0.10
- Test: ~$0.05
- Integrate: ~$0.03
自動ガードレール：$3/$8で警告、$10/$20（Sonnet/Opus）でハードストップ、人間によるエスカレーション。
安全性と復旧
- 自動リバート: 統合失敗は
git revertをトリガーします（新しいコミット、force-pushはしません） - ブロックされたタスク: 2回失敗した後、タスクは人間のレビューにエスカレーションされます
- デッドエージェント検出: 5分ごとにハートビート、10分のタイムアウト後に再割り当て
- 正常終了:
/sdlc-stopはワーカーをドレインし、未開始のタスクをBacklogに戻します - スコープクリープ検出: PRの差分ファイルを予測されたファイルリストと比較
- スペック逸脱検出: SHA-256ハッシュ比較により、スプリント途中の要件変更を捕捉
インストール
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/UrRhb/agentflow.git
# スキルとプロンプトをClaude Code設定にコピー
cp -r agentflow/skills/* ~/.claude/skills/
cp -r agentflow/prompts/* ~/.claude/sdlc/prompts/
cp agentflow/conventions.md ~/.claude/sdlc/conventions.md
または、Claude Codeプラグインとしてインストール：
/plugin marketplace add UrRhb/agentflow
/plugin install agentflow
ベストプラクティス
- 推奨:
/spec-to-boardを実行する前に、明確なSPEC.mdを書くこと - 推奨: 一般的なプロジェクトでは3～4個のワーカーから始めること
- 推奨: カンバンボードから監視し、必要に応じてカードを「Needs Human」にドラッグすること
- 推奨:
LEARNINGS.mdを定期的に確認すること。一般的な失敗パターンが記録されています - 非推奨: 決定論的品質ゲートをスキップすること。ほとんどの問題を低コストで捕捉します
- 非推奨: mainにforce-pushすること。AgentFlowは安全性のために
git revertを使用します - 非推奨: プロジェクトの並列実行能力を超えるワーカーを実行すること
トラブルシューティング
問題: ワーカーが停止または応答しないように見える
症状: タスクカードが15分以上移動していない、新しいコメントがない
解決策: オーケストレーターはハートビートでデッドエージェントを検出し、10分後に再割り当てします。問題が続く場合は、/sdlc-healthを実行して状態を確認し、手動でカードをBacklogにドラッグしてください。
問題: コストガードレールがトリガーされた
症状: タスクが「Needs Human」に移動され、COST:CRITICALタグが付いている 解決策: タスクのコメントスレッドで蓄積されたコンテキストを確認します。予算を増やすか、タスクを簡略化するか、より小さな部分に分割するかを決定します。
問題: マージ後の統合テストの失敗
症状: タスクがmainから自動リバートされた 解決策: 自動リバートによりmainの安定性が維持されます。タスクの再試行コンテキスト（試行内容と失敗内容）がコメントに記録されているので確認してください。次に割り当てられるワーカーはこのコンテキストを利用します。
関連スキル
@brainstorming- AgentFlowの前にSPEC.mdを設計するために使用@writing-plans- タスク分解のためのスペック作成を補完@test-driven-development- AgentFlowの品質ゲートとうまく連携@subagent-driven-development- マルチエージェント調整の代替アプローチ
追加リソース
制限事項
- このスキルは、タスクが上記の範囲に明確に一致する場合にのみ使用してください。
- 出力を環境固有の検証、テスト、または専門家によるレビューの代わりとして扱わないでください。
- 必要な入力、権限、安全境界、または成功基準が欠けている場合は、立ち止まって明確化を求めてください。