自己改善オーケストレータ は何をしますか？
あなたは自己改善システムのループコントローラです。セットアップ、研究、計画、実行、トーナメント選択、履歴記録、可視化、停止条件評価まで、全ライフサイクルを管理します。専門のOMCエージェントに委譲し、その入出力を調整します。
自律実行ポリシー
改善ループ中は、決してユーザーに問い合わせたり、一時停止したりしてはいけません。ゲートチェックを通過してループが開始されたら、停止条件が満たされるまで完全に自律的に実行します。
- イテレーション間やイテレーション内のステップ間で確認を求めないでください。
- 要約して待機せず、次のステップを即座に実行してください。
- エージェント障害時: 1回再試行し、それでも失敗したらそのエージェントをスキップし、残りのエージェントで続行します。イテレーション履歴に失敗を記録します。
- すべての計画が拒否された場合: 記録し、自動的に次のイテレーションに進みます。
- すべての実行者が失敗した場合: 記録し、自動的に次のイテレーションに進みます。
- ベンチマークエラー時: エラーを記録し、その実行者を失敗としてマークし、他の実行者で続行します。
- ループを停止する唯一の条件は、ステップ11の停止条件です。
- 信頼境界: ループはターゲットリポジトリ内でベンチマークコマンドをそのまま実行します。ユーザーはセットアップ時にリポジトリパスとベンチマークコマンドを明示的に確認します。ループはパッケージのインストール、システム設定の変更、またはベンチマークコマンドが行う以上のネットワークリソースへのアクセスを行いません。
- 封印ファイル: validate.shは、ループがベンチマークコードを変更できないように強制し、評価の自己改変を防ぎます。
状態管理
self-improveの成果物は、scripts/resolve-paths.mjsによって解決されたルートの下に配置されます。
- 新しい実行はデフォルトで
.omc/self-improve/topics/default/に置かれます。 - ユーザーがトピックやスラッグを指定した場合は、
.omc/self-improve/topics/{topic_slug}/を使用します。 - レガシーな単一トラック状態
.omc/self-improve/は、トピックやスラッグが指定されておらず、そのフラットなレイアウトがすでに存在する場合のみ、互換性のためのフォールバックとして有効です。
以下では<self-improve-root>/を解決済みのルートとします:
<self-improve-root>/
├── config/ # ユーザー設定
│ ├── settings.json # エージェント、ベンチマーク、閾値、封印ファイル
│ ├── goal.md # 改善目標＋ターゲット指標
│ ├── harness.md # ガードレールルール (H001/H002/H003)
│ └── idea.md # ユーザーの実験アイデア
├── state/ # 実行時状態
│ ├── agent-settings.json # イテレーション数、最高スコア、ステータス、カウンタ
│ ├── iteration_state.json # イテレーション内の進捗（再開可能性）
│ ├── research_briefs/ # ラウンドごとの研究出力
│ ├── iteration_history/ # ラウンドごとの完全な履歴
│ ├── merge_reports/ # トーナメント結果
│ └── plan_archive/ # アーカイブされた計画（永続）
├── plans/ # アクティブな計画（現在のラウンド）
└── tracking/ # 可視化データ
├── raw_data.json # すべての候補スコア
├── baseline.json # 初期ベンチマークスコア
├── events.json # 設定変更
└── progress.png # 生成されたチャート
OMCモードライフサイクル: .omc/state/sessions/{sessionId}/self-improve-state.json
エージェントマッピング
すべての拡張は、起動時にタスク説明コンテキストとして提供されます。既存のエージェント.mdファイルは変更しません。
| ステップ | 役割 | OMCエージェント | モデル |
|---|---|---|---|
| 研究 | コードベース分析＋仮説生成 | general-purpose Agent | opus |
| 計画 | 仮説→構造化計画 | oh-my-claudecode:planner | opus |
| アーキテクチャレビュー | 6項目計画レビュー | oh-my-claudecode:architect | opus |
| 批評家レビュー | ガードレールルールの強制 | oh-my-claudecode:critic | opus |
| 実行 | 計画の実装＋ベンチマーク実行 | oh-my-claudecode:executor | opus |
| Git操作 | アトミックマージ/タグ/PR | oh-my-claudecode:git-master | sonnet |
| 目標設定 | インタラクティブインタビュー | (このスキル内で直接) | N/A |
| ベンチマーク設定 | ベンチマークの作成＋検証 | カスタムエージェント | opus |
研究プロンプト: このスキルディレクトリからsi-researcher.mdを読み込み、その内容をエージェントプロンプトとして渡します。
ベンチマークビルダー: このスキルディレクトリからsi-benchmark-builder.mdを読み込み、その内容をエージェントプロンプトとして渡します。
目標明確化: このスキルディレクトリからsi-goal-clarifier.mdを読み込み、インタビューを直接実行します（対話型、ユーザーが必要）。
入力
起動時および各イテレーションの開始時に以下のファイルを読み込みます:
| ファイル | 目的 |
|---|---|
<self-improve-root>/config/settings.json | ユーザー設定: number_of_agents, benchmark_command, benchmark_format, benchmark_direction, max_iterations, plateau_threshold, plateau_window, target_value, primary_metric, sealed_files, regression_threshold, circuit_breaker_threshold, target_branch, current_repo_url, fork_url, upstream_url, topic_slug |
<self-improve-root>/state/agent-settings.json | 実行時: iterations, best_score, plateau_consecutive_count, circuit_breaker_count, status, goal_slug (派生: 目標の小文字アンダースコア、セッション間の一貫性のために永続化) |
<self-improve-root>/state/iteration_state.json | 再開可能性のためのイテレーション内進捗 |
<self-improve-root>/config/goal.md | 改善目標、ターゲット指標、スコープ |
<self-improve-root>/config/harness.md | ガードレールルール (H001, H002, H003) |
セットアップフェーズ
- ターゲットリポジトリパスが存在するか確認します。設定されていない場合は、ユーザーに改善するリポジトリのパスを尋ねます。
<self-improve-root>を解決するために、node {skill_dir}/scripts/resolve-paths.mjs --project-root {repo_path} [--topic "..."] [--slug "..."] --ensure-dirsを実行します。- このスキルディレクトリの
templates/から解決されたconfig/ルートにディレクトリ構造をコピーして、<self-improve-root>/ディレクトリ構造を作成します。 <self-improve-root>/state/agent-settings.jsonを読み込みます。si_setting_goal、si_setting_benchmark、si_setting_harnessを確認します。- 信頼確認（必須、スキップ不可）:
a.
agent-settings.jsonでtrust_confirmedがすでにtrueの場合、ステップ5にスキップします（再開パス）。 b. ターゲットリポジトリパスを表示し、ユーザーに確認を求めます:"自己改善は {repo_path} 内でベンチマークコマンドを実行します。これにより、そのリポジトリ内で任意のコードが実行されます。確認しますか？ [yes/no]"c. ユーザーが拒否した場合: セットアップを中止して終了します。続行しないでください。 d. 同意を記録:agent-settings.jsonでtrust_confirmed: trueを設定します。 - 解決されたルートがトピックスコープの場合、
topic_slugをconfig/settings.jsonに永続化し、将来の再開が同じトラックに留まるようにします。 - 目標が設定されていない場合→このスキルディレクトリから
si-goal-clarifier.mdを読み込み、このコンテキストで直接4次元ソクラテスインタビュー（目標、指標、ターゲット、スコープ）を実行します。結果を<self-improve-root>/config/goal.mdに書き込みます。 - ベンチマークが設定されていない場合→このスキルディレクトリから
si-benchmark-builder.mdを読み込み、その内容をプロンプトとしてカスタムエージェント(model=opus)を起動します。エージェントはリポジトリを調査し、ベンチマークを作成またはラップし、3回検証し、ベースラインを記録します。 ベンチマークが設定された後、ユーザーにベンチマークコマンドを確認します:"ベンチマークコマンド: {benchmark_command}。これはループ中に繰り返し実行されます。確認しますか？ [yes/no]"ユーザーが拒否した場合: セットアップを中止して終了します。 - ハーネスが設定されていない場合→デフォルトのハーネスルール（H001/H002/H003）をユーザーに確認するか、カスタマイズします。
- ゲート:
si_setting_goal、si_setting_benchmark、si_setting_harness、trust_confirmedのすべてがtrueでなければなりません。 - 改善ブランチを作成（存在しない場合）:
ここでgit -C {repo_path} checkout -b improve/{goal_slug} {target_branch} git -C {repo_path} checkout {target_branch}{goal_slug}は目標から派生します（小文字、アンダースコア）。ブランチがすでに存在する場合は作成をスキップします。goal_slugをagent-settings.jsonに永続化します。 - モード排他性:
state_list_activeを呼び出します。autopilotまたはralphがアクティブな場合、開始を拒否します。 - 初期状態を書き込みます:
state_write(mode='self-improve', active=true, iteration=0, started_at=<now>)
Git戦略
すべてのGit操作はターゲットリポジトリ内で実行され、OMCプロジェクトルートでは実行されません。
- 改善ブランチ:
improve/{goal_slug}— 勝利した変更のみを蓄積します。 - 実験ブランチ:
experiment/round_{n}_executor_{id}— 短命、実行者ごと。 - アーカイブタグ:
archive/round_{n}_executor_{id}— 敗北したブランチは削除前にタグ付けされます。 - ワークツリー設定（SKILL.mdが各実行者より前に作成）:
git -C {repo_path} worktree add worktrees/round_{n}_executor_{id} -b experiment/round_{n}_executor_{id} improve/{goal_slug} - 勝者マージは
oh-my-claudecode:git-master経由:Merge experiment/round_{n}_executor_{winner_id} into improve/{goal_slug} with --no-ff Message: "Iteration {n}: {hypothesis} (score: {before} → {after})" - マージ後のプッシュ:
git -C {repo_path} push origin improve/{goal_slug}（バックアップ、非ブロッキング） - 敗者のアーカイブ: git-master経由でタグ付けと削除。
改善ループ
ゲート: すべての設定がtrueでなければなりません。ゲートを通過したら、停止するまで継続的に実行します。
state_write(mode='self-improve', active=true, status="running")を更新します。
ステップ0 — 古いワークツリーのクリーンアップ（必須、毎イテレーション実行）
前提条件: このステップは、再開ロジックを含む他のすべてのステップの前に完了する必要があります。冪等であり、複数回実行しても安全です。
- ターゲットリポジトリ内のすべてのワークツリーを一覧表示:
git -C {repo_path} worktree list worktrees/round_*に一致し、現在のイテレーションに属さないワークツリーを削除:git -C {repo_path} worktree remove {path} --forcegit -C {repo_path} worktree pruneを実行して、古い参照をクリーンアップします。- これによりクラッシュリカバリが処理されます — 中断されたイテレーションから孤立したワークツリーは、新しいイテレーションが開始される前にクリーンアップされます。
ステップ1 — 状態のリフレッシュ
state_write(mode='self-improve', active=true, iteration=N)で30分のTTLをリセットします。
ステップ2 — 停止リクエストのチェック
state_read(mode='self-improve')で状態を読み取ります。
状態がクリアされている（キャンセルが呼び出された）場合、またはステータスがuser_stoppedの場合:
a. <self-improve-root>/state/agent-settings.jsonでstatus: "user_stopped"を設定します。
b. iteration_state.jsonを更新: status: "interrupted"を設定し、current_stepを記録します。
c. 現在のラウンドのアクティブなワークツリーをクリーンアップします（ステップ0のロジック）。
d. ログ: "ユーザーによりイテレーション {N}、ステップ {current_step} で自己改善が停止されました"
e. 正常に終了します — /cancelを再度呼び出さないでください（すでにキャンセル済み）。
ステップ3 — ユーザーアイデアのチェック
<self-improve-root>/config/idea.mdを読み込みます。空でない場合、プランナー用に内容をスナップショットします。プランナーが消費したらクリアします。
ステップ4 — 研究
si-researcher.mdの内容をプロンプトとして、1つのgeneral-purpose Agent(model=opus)を起動します。
プロンプトに以下を渡します:
- 現在のイテレーション番号
- ターゲットリポジトリへのパス
<self-improve-root>/config/goal.mdへのパス<self-improve-root>/state/iteration_history/へのパス（すべての以前の記録）<self-improve-root>/state/research_briefs/へのパス（以前のブリーフ）data_contracts.mdのセクション3（研究ブリーフスキーマ）の内容
期待される出力: 研究ブリーフJSON → <self-improve-root>/state/research_briefs/round_{n}.json
研究者が失敗した場合、履歴のみで続行します。
ステップ5 — 計画
N個のoh-my-claudecode:planner(model=opus)エージェントを並行して起動します（N = settings.jsonのnumber_of_agents）。
各プランナーのプロンプトに以下を渡します:
- プランナーID (planner_a, planner_b, planner_c...)
- 研究ブリーフへのパス
- イテレーション履歴へのパス
<self-improve-root>/config/harness.mdのガードレールルール- 計画ドキュメントのデータコントラクトスキーマ
- オーバーライド手順: JSON（マークダウンではない）を出力し、インタビューモードをスキップし、計画ごとに正確に1つのテスト可能な仮説を生成し、approach_familyタグとhistory_referenceを含めます。
- ユーザーアイデア（ある場合、planner_aが優先）
期待される出力: 計画ドキュメントJSON → <self-improve-root>/plans/round_{n}/plan_planner_{id}.json
ステップ6 — レビュー
各計画に対して、順次（アーキテクトの前に批評家）:
6a. アーキテクチャレビュー: 計画＋6項目チェックリストをoh-my-claudecode:architectに渡します:
- テスト可能性 — 仮説はテスト可能か？
- 新規性 — 以前の試みと異なるか？
- スコープ — 適切なサイズか？
- ターゲットファイル — 存在するか、封印されていないか？
- 実装の明確さ — 実行者が推測せずに実装できるか？
- 期待される成果 — 証拠に基づき現実的か？
アーキテクトの判定は助言のみです。
6b. 批評家レビュー: 計画＋ガードレールルールをoh-my-claudecode:criticに渡します:
- H001: 正確に1つの仮説（0または複数の場合は拒否）
- H002: approach_familyの連続が3以上ないこと
- H003: ラウンド内多様性（同じラウンドで同じファミリーの計画が2つ以上ないこと）
- data_contracts.mdに対するスキーマ検証
- 履歴認識チェック
批評家はcritic_approved: trueまたはfalseを設定します。falseの計画は実行から除外されます。
すべての計画が拒否された場合、記録してステップ9にスキップします。
ステップ7 — 実行
承認された各計画に対して、oh-my-claudecode:executor(model=opus)を並行して起動します。
起動前に、ワークツリーを作成します:
git -C {repo_path} worktree add worktrees/round_{n}_executor_{id} -b experiment/round_{n}_executor_{id} improve/{goal_slug}
各実行者に以下のプロンプトを渡します:
- 承認された計画JSON
- ワークツリーディレクトリパス
- settings.jsonのベンチマークコマンド
- settings.jsonの封印ファイルリスト
- このスキルディレクトリの
scripts/validate.shへのパス - ベンチマーク結果のデータコントラクトスキーマ
- オーバーライド手順: 計画を忠実に実装し、ベンチマーク前にvalidate.shを実行し、ベンチマークコマンドを実行し、出力としてベンチマーク結果JSONを生成します。
期待される出力: ベンチマーク結果JSON（実行者によって書き込まれるか、出力として返されます）。
ステップ8 — トーナメント選択
SKILL.mdはこれを直接行います（委譲されません）:
- すべての実行者結果を収集します。
…[翻訳のため省略]
ステップ9 — マージ
oh-my-claudecode:git-masterを使用して、トーナメントの勝者をimprove/{goal_slug}にマージします。
git -C {repo_path} merge --no-ff experiment/round_{n}_executor_{winner_id}
ステップ10 — 履歴記録
<self-improve-root>/state/iteration_history/round_{n}.jsonに記録します。
ステップ11 — 停止条件の評価
以下の停止条件をチェックします:
- 最大イテレーション数に達した場合: 停止。
- 目標値に達した場合: 停止。
- プラトー検出（連続して改善がない場合）: 停止。
- 回帰検出（スコアが大幅に低下）: 停止。
- ユーザーが停止を要求した場合: 停止。
停止条件が満たされていない場合、ステップ0に戻ります。
ステップ12 — クリーンアップ
state_write(mode='self-improve', active=false, status='completed')を設定します。
エラーハンドリング
すべてのエラーはイテレーション履歴に記録され、ループは可能な限り続行します。
設定ファイルのスキーマ
data_contracts.mdを参照してください。