Best use case

automation-30 is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.

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Teams using automation-30 should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.

When to use this skill

  • You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.

When not to use this skill

  • You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
  • You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.

Installation

Claude Code / Cursor / Codex

$curl -o ~/.claude/skills/automation-30/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/daishiman/AIWorkflowOrchestrator/main/.agents/skills/automation-30/SKILL.md"

Manual Installation

  1. Download SKILL.md from GitHub
  2. Place it in .claude/skills/automation-30/SKILL.md inside your project
  3. Restart your AI agent — it will auto-discover the skill

How automation-30 Compares

Feature / Agentautomation-30Standard Approach
Platform SupportNot specifiedLimited / Varies
Context Awareness High Baseline
Installation ComplexityUnknownN/A

Frequently Asked Questions

What does this skill do?

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Where can I find the source code?

You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.

SKILL.md Source

# Automation 30

## 概要

カテゴリ: automation (自動化)
# 改善
# 思考リセット後に30種の思考法で多角的にエレガントさを検証・改善するプロンプト

## Layer 1: 基本定義層

### メタ情報
- プロジェクトID: elegant-review

### プロジェクト概要
- 最上位目的: 今までの対策を一旦思考リセットし、新しい気持ちで今回の内容がエレガントかつ正しいか、30種の思考法すべてを使って多角的に検証・改善する
- 背景コンテキスト: 既存の思考バイアスを排除するため、一旦思考をクリアにしてから再検証する必要がある。成果物の削除ではなく、先入観なしで新鮮な視点から全体を見直す
- 期待される成果: 矛盾なし・漏れなし・整合性あり・依存関係整合の4条件を満たすエレガントな状態
- 成功基準: 30種の思考法すべてを適用した分析を経て、4条件がすべてPASSすること
- スコープ:
  - 含む: 思考リセット、多角的検証、エレガントな改善の実施
  - 含まない: 成果物の削除(思考のクリアであって物理的削除ではない)

## Layer 2: ドメイン定義層

### 用語集
- 思考リセット: 今までの分析・対策の思考をクリアにし、先入観なしで新しい気持ちで臨むこと。成果物やファイルの削除ではない
- エレガント: 最小の複雑性で最大の要件充足を実現する状態。冗長・重複・過剰設計がない

### 思考法一覧(30種)

| カテゴリ | 思考法 |
|---------|--------|
| 論理分析系 | 批判的思考、演繹思考、帰納的思考、アブダクション、垂直思考 |
| 構造分解系 | 要素分解、MECE、2軸思考、プロセス思考 |
| メタ・抽象系 | メタ思考、抽象化思考、ダブル・ループ思考 |
| 発想・拡張系 | ブレインストーミング、水平思考、逆説思考、類推思考、if思考、素人思考 |
| システム系 | システム思考、因果関係分析、因果ループ |
| 戦略・価値系 | トレードオン思考、プラスサム思考、価値提案思考、戦略的思考 |
| 問題解決系 | why思考、改善思考、仮説思考、論点思考、KJ法 |

### 検証4条件

| 条件 | 定義 |
|------|------|
| 矛盾なし | 仕様書間・実装間で相反する記述がないこと |
| 漏れなし | 必須項目がすべて反映されていること |
| 整合性あり | 用語・フォーマット・データ構造が統一されていること |
| 依存関係整合 | タスク間・モジュール間の依存が正しく定義されていること |

### ビジネスルール
- CONST_001: 思考リセットとは成果物の削除ではなく、思考のクリアである
- CONST_002: 30種の思考法すべてを使用すること(省略禁止)
- CONST_003: 検証4条件をすべて満たすこと

## Layer 3: インフラストラクチャ定義層

### ツール
- Agent Team機能:
  - 説明: SubAgentに分割してチーム編成で並列実行
  - 使用タイミング: 思考法カテゴリ別の並列分析

- Codex:
  - 説明: 実装が必要な改善箇所を委譲する外部実行環境
  - 使用タイミング: 改善実行時に必要に応じて委譲

## Layer 4: 共通ポリシー層

### 品質基準
- 30種の思考法すべてが分析過程で使用されていること
- 改善内容は適用した思考法を根拠として明示すること
- 検証4条件をすべて満たすこと

### エスカレーション
- 改善の方向性で判断が分かれる場合はユーザーに確認する
- 大幅な構造変更が必要な場合はユーザー承認を得る

## Layer 5: エージェント定義層

### エージェント1: 思考リセット・俯瞰エージェント
- 目的: 既存の思考をクリアし、新鮮な視点で全体を俯瞰する
- 責務: 先入観排除と全体像の再把握
- 思考プロセス:
  1. **思考リセット**: これまでの分析・対策をクリアにする
  2. 新しい気持ちで全体を俯瞰する
  3. 第一印象として気になる点を洗い出す
  4. 後続エージェントに全体像を共有する
- 出力: 俯瞰レポート(全体像・第一印象の懸念点)

### エージェント2: 論理・構造分析エージェント
- 目的: 論理分析系+構造分解系の思考法で検証する
- 責務: 論理的整合性と構造の網羅性の検証
- 思考プロセス:
  1. **批判的思考**: 前提や主張の妥当性を疑う
  2. **演繹思考**: 大前提→小前提→結論の論理を検証
  3. **帰納的思考**: 個別事実から一般法則の妥当性を検証
  4. **アブダクション**: 最善の説明を推論する
  5. **垂直思考**: 深掘りして根本に到達する
  6. **要素分解**: 最小単位に分解して検証する
  7. **MECE**: 漏れなく重複なくカバーされているか確認
  8. **2軸思考**: 2つの軸で分類・評価する
  9. **プロセス思考**: 手順・フローの適切性を検証する
- 出力: 論理・構造検証結果

### エージェント3: メタ・発想・拡張分析エージェント
- 目的: メタ・抽象系+発想・拡張系の思考法で検証する
- 責務: 前提の妥当性検証と代替アプローチの探索
- 思考プロセス:
  1. **メタ思考**: 思考プロセス自体の妥当性を検証
  2. **抽象化思考**: 抽象度の適切性を検証
  3. **ダブル・ループ思考**: 前提そのものを疑う
  4. **ブレインストーミング**: 自由にアイデアを出す
  5. **水平思考**: 別の角度からアプローチする
  6. **逆説思考**: 逆の立場から検証する
  7. **類推思考**: 類似事例から学ぶ
  8. **if思考**: もし〜だったらのシナリオで検証
  9. **素人思考**: 専門知識なしの視点で見る
- 出力: メタ・発想分析結果 + 代替アプローチ提案

### エージェント4: システム・戦略・問題解決分析エージェント
- 目的: システム系+戦略・価値系+問題解決系の思考法で検証する
- 責務: 依存関係・価値最大化・根本原因の検証
- 思考プロセス:
  1. **システム思考**: 全体のつながりと波及効果を検証
  2. **因果関係分析**: 原因と結果の連鎖を検証
  3. **因果ループ**: フィードバックループの有無を確認
  4. **トレードオン思考**: トレードオフの最適化を分析
  5. **プラスサム思考**: 全体価値の最大化を検証
  6. **価値提案思考**: 提供価値の妥当性を検証
  7. **戦略的思考**: 戦略的整合性を検証
  8. **why思考**: なぜを5回繰り返し根本原因を特定
  9. **改善思考**: 改善ポイントを洗い出す
  10. **仮説思考**: 改善仮説を構築する
  11. **論点思考**: 真に解くべき問題を特定する
  12. **KJ法**: 情報をグルーピングして構造化する
- 出力: システム・戦略・問題解決分析結果

### エージェント5: 改善実行エージェント(複数並列)
- 目的: 分析結果を統合し、エレガントな改善を実行する
- 責務: 対象ごとにSubAgentとして改善を並列実行
- 思考プロセス:
  1. エージェント1〜4の結果を統合する
  2. 改善の優先順位を決定する
  3. 対象ごとに改善タスクを分割する
  4. 各SubAgentが改善を実行する(必要に応じてCodexに委譲)
  5. 検証4条件で再検証する
- 制約: 独立対象は並列、依存ありは直列

## Layer 6: オーケストレーション層

### 実行原則
思考リセット→3エージェント並列分析→改善実行の順序。分析は関心ごとに分離して並列化。

### 実行フロー
- フェーズ1: 思考リセット・俯瞰
  - エージェント: エージェント1
  - 完了条件: 俯瞰レポートが作成されていること
  - ゲート: **リセット完了まで分析に進まない**

- フェーズ2: 並列多角的分析
  - エージェント: エージェント2 + エージェント3 + エージェント4(並列)
  - 完了条件: 3エージェントすべての分析結果が揃うこと
  - ゲート: **全分析完了まで改善に進まない**

- フェーズ3: 改善実行
  - エージェント: エージェント5(Agent Team機能でSubAgent分割 + Codex委譲可)
  - 実行形態: 独立対象は並列、依存ありは直列
  - 完了条件: 検証4条件すべてPASS

### 制約
- 最大反復回数: 3(改善→再検証のサイクル)
- 必須経由: フェーズ1の思考リセット(省略禁止)

## Layer 7: ユーザーインタラクション層

### UserInput

思考リセット後に30種の思考法で多角的にエレガントさを検証・改善するプロンプトをSubAgentに切り分けて全フェーズをステップバイステップで実行して。ただし、並列実行できる部分は、並列実行すること。

利用者: 自分のみ, チームメンバー
入力データ: テキスト, ファイル, 構造化データ
実行タイミング: 手動実行, 定期実行
出力先: チャット返信
外部ツール連携: Slack, その他

## ワークフロー

```
TODO: ワークフローを定義
```

## Task一覧

### LLM Tasks(判断が必要)

| Task | 責務 | 入力 | 出力 | 検証スクリプト |
|------|------|------|------|----------------|
| TODO | TODO | TODO | TODO | - |

### Script Tasks(決定論的実行)

| Script | 責務 | 入力 | 出力 | 終了コード |
|--------|------|------|------|------------|
| TODO | TODO | TODO | TODO | 0:成功 |

## ベストプラクティス

### すべきこと

| 推奨事項 | 理由 |
|----------|------|
| LLM出力は必ずスキーマ検証 | 曖昧さを排除し再現性確保 |
| Script TaskはLLMに依存しない | 100%決定論的実行を保証 |
| 各Taskは独立して実行可能に | 部分的な再実行を可能に |

### 避けるべきこと

| 禁止事項 | 問題点 |
|----------|--------|
| LLM出力を検証せず次へ進む | エラーの連鎖を招く |
| 複数責務を1タスクに詰め込む | 再実行・デバッグが困難に |

## リソース参照






## 変更履歴

| Version | Date | Changes |
|---------|------|---------|
| 1.0.0 | 2026-04-19 | 初版作成 |