Communitygithub.com

レストランデモオーケストレーター

リード情報から検証済みプライベートデモまで、再開可能なワークオーダーを調整します。専門スキル(レストランデモビルダー、ブランドパレット、フード/店舗画像スタジオ)を並列・逐次実行し、証拠ゲート方式で品質を保証します。

レストランデモオーケストレーター とは?

このスキルは、AIエージェント(Codexなど)がレストランのプライベートデモサイトを生成するための完全なワークフローオーケストレーターです。リード情報の取り込みから、リサーチ、デザインロック、ブランドパレットの決定、フード画像・店舗外観画像の生成、サイト実装、QA、最終的なプライベートデモの準備までを、証拠に基づくゲート方式で管理します。 主な特徴として、**再開可能なワークフロー**をサポートしており、中断されたデモ作業も、既に通過したステージを再度実行することなく継続できます。また、デザイン、フード画像、外観画像の3つのワーカーエージェントを**並列起動**できるため、全体の処理時間を短縮します。ワークフローの各ステージは明確なステータス(pending, in_progress, passed, blocked, skipped)を持ち、進捗管理と障害の可視化が容易です。 対応するプラットフォームは、Claude CodeやCodexなどのAIエージェント環境を想定しており、スクリプトベースのコマンド(`workflow.py`)で操作します。内部では4つの専門スキル(restaurant-demo-builder, restaurant-brand-palette, restaurant-food-image-studio, restaurant-exterior-image-studio)を連携させ、それぞれの専門家ワーカーが担当領域を実行し、メインエージェントが統合・検証を行います。 このスキルは、単なるコード生成ではなく、**エンタープライズ級のプロジェクト管理**をAIエージェントに提供します。新しいデモの開始、並列作業の指示、中断された作業の再開、ブロッカーの調査、成果物の検証、プライベートデモのレビュー準備など、実際のソフトウェア開発ライフサイクルを模倣した堅牢なオーケストレーションを実現します。

対応~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/LucasH1225/restaurant-website-skills/tree/HEAD/skills/restaurant-demo-orchestrator

お気に入りのAIに質問する

このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

ドキュメント

レストランデモオーケストレーター は何をしますか?

リードの取り込みからローカル検証済みプライベートデモまで、再開可能なワークオーダー1件を実行します。このスキルとメインエージェントを制御プレーンとして扱い、3つの境界付けられたワーカーエージェントと4つの専門家スキルを実行プレーンとして使用します。

ステージモデル、アーティファクトの種類、または遷移ルールを変更する前に、references/orchestration-contract.md を読んでください。

ワークオーダーの開始または再開

  1. プロジェクトのコンテキストを読み、ブラウジングの前にローカルリードデータを検査します。
  2. scripts/workflow.py init でワークオーダーを初期化します。利用可能な場合は、シート行、Place ID、Maps URL、ローカルリードスナップショットをシードします。
  3. scripts/workflow.py resume を実行し、アクティブまたは依存関係が準備できた各ステージ、そのワーカーレーン、割り当てられたスキル、期待されるアーティファクト、ステージ固有のプロンプトを取得します。
  4. メインエージェントで、取り込み、リサーチ、デザインロック、画像スロットを完了してから、ファンアウト(並列展開)します。
  5. サブエージェントが利用可能な場合、デザインワーカー1人、フードワーカー1人、外観ワーカー1人を起動します。依存関係が準備できた3つのレーンを同時に開始します。各ワーカーは実際のアーティファクトを記録し、割り当てられたステージのみを passed、blocked、またはオプショナルブランチの場合のみ skipped(理由付き)とマークします。
  6. すべてのワーカーを結合します。メインエージェントはコントラクト検証を実行し、出力を統合し、競合を解決し、最終QAを実行し、プライベートデモを記録します。
  7. 遷移後は scripts/workflow.py validate を実行します。パレット、フード、または外観マニフェストが合格した後は --run-contracts を使用します。
  8. private_demo が合格するか、証拠が真のブロッカーを作成するまで繰り返します。サブエージェントが利用できない場合は、同じレーンを逐次実行し、ステージノートにフォールバックを記録します。

ユーザーに各スキルを個別に呼び出すように依頼しないでください。ユーザーがデモのビルド、実行、続行、または再開を指示した場合は、同じタスク内でブロックされていないすべてのステージを継続します。専門家スキルを切り替える際には、簡潔な進捗更新を提供します。

専門家の境界を維持する

オーケストレーター内で専門家の作業を再現するのではなく、割り当てられたスキルを使用します。

  • research, design_lock, image_slots, site_design, implementation, qa: $restaurant-demo-builder
  • brand_palette: $restaurant-brand-palette
  • food_images: $restaurant-food-image-studio
  • exterior_image: $restaurant-exterior-image-studio
  • intake と private_demo: このスキル

専門家ステージをディスパッチする前に、メインエージェントはそのスキルを完全に読まなければなりません。各ワーカーも割り当てられたスキルを読み、その証拠と検証ゲートに従わなければなりません。ステージは、必要なアーティファクトが存在する場合にのみ合格できます。ワークフローによって記録された専門家マニフェストのステータスは、専門家バリデーターを決して上書きしません。

並列エージェント契約

これらの分離されたレーンで最大3つのワーカーエージェントを使用します。

  • design: brand_palette を実行し、コントラクトで定義された画像プレースホルダーを使用してレスポンシブな site_design シェルを作成します。パレット/ロック/ハンドオフファイルとサイトシェルを書き込みます。ワーカーの画像出力を統合したり、最終QAを実行したりしません。
  • food: food_images を実行します。フード画像スタジオのワークオーダーとマニフェストのみを書き込みます。サイトシェルや最終デモを編集しません。
  • exterior: exterior_image を実行します。外観画像スタジオのワークオーダーとマニフェストのみを書き込みます。サイトシェルや最終デモを編集しません。

メインエージェントは、取り込み、リサーチ、全レーンで共有されるロック、最終 implementation、QA、リポジトリ操作、公開決定、およびユーザーハンドオフを所有します。メインエージェントのみが、選択したワーカーアセットを最終デモにコピーし、コピー/レイアウト/アセットの競合を調整し、デモの準備完了を宣言できます。

ワーカーは、workflow.py set-stage を通じて自身のワークフローステージを更新できます。状態ツールは同時書き込みをシリアル化します。ワーカーは他のレーンのファイルやステータスを編集してはなりません。ワーカーの完了時には、メッセージだけを信頼するのではなく、実際のアーティファクトを検査し、バリデーターを実行します。

ステージルール

次の順序に従います。

intake
  -> research
  -> design_lock
  -> image_slots
  -> [design: brand_palette -> site_design]
     [food: food_images]                 (並列)
     [exterior: exterior_image]
  -> implementation (メインエージェントによる)
  -> qa
  -> private_demo

food_images と exterior_image は決定ブランチであり、黙って省略されるものではありません。資格のあるアセットが生成された場合は合格とします。ページがテキスト主体のままである場合や、外観が到着価値を追加しない場合は、証拠に基づく理由を添えてスキップします。brand_palette をスキップしないでください。レストランの証拠がブランド由来のパレットをサポートできない場合は、明示的にラベル付けされた Recipe フォールバックを使用します。

これらのステータスのみを使用します。依存関係のない最大3つのワーカーステージが同時に in_progress になる可能性がありますが、ワーカーレーンごとに1つのみです。メインエージェントステージはワーカーステージと重複しません。

  • pending: 未開始
  • in_progress: アクティブに実行中。常に1度に1ステージのみ。
  • passed: 依存関係、アーティファクト、および関連するバリデーターが合格
  • blocked: 続行不可。具体的なブロッカーを記録します。
  • skipped: オプショナルブランチが意図的に省略された。理由を記録します。

ワークフローを進めるために、不完全な作業を passed とマークしないでください。証拠や出力が変更された場合は、--reopen で終端ステージを再開します。

コマンド

<orchestrator-skill> を、このインストールされたスキルフォルダに置き換えます。レストランプロジェクトディレクトリからワークオーダーコマンドを実行します。

初期化:

python3 <orchestrator-skill>/scripts/workflow.py init \
  --project-root . \
  --restaurant "レストラン名" \
  --slug restaurant-name \
  --place-id "PLACE_ID" \
  --maps-url "GOOGLE_MAPS_URL" \
  --lead-json output/leads.json \
  --source-sheet-id "SHEET_ID" \
  --source-sheet-title "シートのタイトル" \
  --source-tab Sheet1 \
  --source-row 28 \
  --sheet-checked-at 2026-07-13

検査と再開。resume はファンアウト後に複数のアクション可能なステージを返す場合があります。

python3 <orchestrator-skill>/scripts/workflow.py status \
  --workflow orchestration/restaurant-name/workflow.json

python3 <orchestrator-skill>/scripts/workflow.py resume \
  --workflow orchestration/restaurant-name/workflow.json

ステージを記録:

python3 <orchestrator-skill>/scripts/workflow.py set-stage \
  --workflow orchestration/restaurant-name/workflow.json \
  --stage research --status passed \
  --artifact research_record=orchestration/restaurant-name/research/RESEARCH.md \
  --artifact restaurant_profile=orchestration/restaurant-name/research/restaurant-profile.json

検証:

python3 <orchestrator-skill>/scripts/workflow.py validate \
  --workflow orchestration/restaurant-name/workflow.json --run-contracts

ガードレール

  • 新しいワークオーダーはデフォルトで private-local のままにします。
  • 自動デプロイ、アップロード、メール、Messenger、またはアウトリーチコマンドを追加しないでください。
  • 検証済みの事実、スナップショットの事実、推論、創造的な決定、未解決の質問を明確に区別します。
  • 現在の営業時間、メニュー、評価、レビュー数、Webサイトステータス、サービス、連絡先リンクをページで使用する前に再確認します。
  • シークレット、サービスアカウントファイル、トークン、プライベート認証情報をワークオーダーに配置しないでください。
  • private_demo で停止します。公開とアウトリーチには、別途明示的なユーザー承認が必要です。

ハンドオフ

ワークオーダーのパス、現在のステージ、利用可能な場合はローカルデモのパスまたはURL、検証結果、ブロッカー、オーナー確認項目、および公開クリアランスのギャップを報告します。別途承認されない限り、公開やアウトリーチは行われていないことを明示的に述べます。

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

LucasH1225/restaurant-website-skills

Extract, interpret, record, and validate evidence-backed restaurant color systems for website demos. Use when Codex needs to inspect a storefront, sign, logo, menu, packaging, or interior photo for recurring brand colors; separate brand evidence from food, sky, foliage, lighting casts, asphalt, or camera noise; choose a harmonious palette combination; translate a real anchor color into accessible CSS design tokens; preview color roles; or hand a palette lock to restaurant-demo-builder. Do not use for generic color inspiration without restaurant evidence, logo redesign, image generation, layout selection, or blind extraction of the most frequent pixels.

LucasH1225/restaurant-website-skills

Research, position, design, build, and visually verify persuasive mobile-first website demos for independent restaurants with missing, broken, Facebook-only, outdated, or poor websites. Use when Codex is asked to analyze a restaurant lead, plan or create an outreach-ready restaurant website demo, turn Maps/Facebook/menu/review evidence into a tailored site, structure a clear mobile menu, coordinate evidence-backed food and storefront imagery, or integrate a restaurant-derived brand palette. Use restaurant-food-image-studio for food-image production, restaurant-exterior-image-studio for storefront-image production, and restaurant-brand-palette for photo-to-token color work. Do not use for generic restaurant directories, delivery marketplaces, or unverified production claims.

LucasH1225/restaurant-website-skills

Audit, restore, recreate, and verify evidence-backed restaurant storefront and arrival photography for private website demos. Use when Codex needs to turn real venue exterior references into a faithful AI-assisted door-front image, repair exposure or perspective, create a recognizable arrival band, preserve signage and architecture, record source-versus-output evidence, or decide whether an exterior image is safe for Demo or public use. Do not use for invented storefront concepts, interior-only work, food photography, generic architecture renders, detached Street View screenshots, or any image that cannot be grounded in current real venue evidence.

LucasH1225/restaurant-website-skills

Collect, restage, harmonize, and verify evidence-backed food photography for independent restaurant website demos. Use when Codex needs to retrieve real restaurant dish photos through Apify Google Maps or Masa, turn mixed phone snapshots into one coherent customer-facing camera and lighting system, improve exposure or source-supported appetite cues, prevent visible AI artifacts, bind every designed image to a real served-dish source, or retain source-versus-output evidence and timing records. Do not use for text-only food generation, generic stock-food requests, full-menu illustration, or any realistic dish image that lacks a matching real restaurant photo.

関連スキル