From delivery-plugin
AI支援作業中に、上位スキーマの強化と下位スキーマの維持を両立する。問題分解・仕様固定・比較評価を進めつつ、局所因果・成立条件・障害モードの理解を薄く強制する。Use when: AIで実装や修正を進める時、メンタルモデルを保ちたい時、AI任せで理解が浅くなるのを防ぎたい時、レビュー前に変更の成立性を点検したい時。
npx claudepluginhub caphtech/claude-marketplace --plugin delivery-pluginThis skill uses the workspace's default tool permissions.
AI支援作業では、上位の分解・比較・評価スキーマは強まりやすい一方で、下位の局所因果・成立条件・障害モードのスキーマは痩せやすい。
Performs adversarial pre-coding planning: host and peer agents independently investigate codebase, diff specs, and validate plan with execution drill. Use for 'plan this', 'design approach', or scoping before coding.
Challenges AI-generated plans, code, and designs using pre-mortem, inversion, and Socratic questioning to surface blind spots and failure modes.
Guides human architect mindset for domain modeling, systems thinking, constraint navigation, AI-aware decomposition. Use for architectural decisions, system design, multi-component planning.
Share bugs, ideas, or general feedback.
AI支援作業では、上位の分解・比較・評価スキーマは強まりやすい一方で、下位の局所因果・成立条件・障害モードのスキーマは痩せやすい。 このスキルは、作業中に両者を意図的に同時運用し、説明だけ立派で壊れやすい変更を減らす。
作業開始時に、以下をそれぞれ最大2つずつ選ぶ。
strengthen_now: 今回の作業で強化したい上位スキーマpreserve_now: 今回の作業で痩せさせたくない下位スキーマ選び方:
問題分解 または 仕様化設計候補の比較批判的レビュー局所因果 と 隠れた依存状態遷移並行性/ライフサイクル境界条件 と 障害モードStep 2で assets/schema-balance-brief.md を使い、上位と下位を1枚に置く。
最低限、以下を埋める。
goalstrengthen_nowpreserve_nowtouched_pathsuccess_pathfailure_pathhidden_dependencyhuman_owned_slicefirst_validationここで重要なのは、「何を考えるか」だけでなく「何を自分が理解責任として持つか」を固定すること。
コード生成や実装前に、次のどれかを必ず1つ行う。
AIに依頼する前に、この上位判断を人間側で明示する。
AIの出力を採用する前に、次を必ず行う。
success_path を1本トレースするfailure_path を1本トレースする説明できない場合は、差分を縮めるか、関連コードを読んでから採用する。
毎タスクで、少なくとも1つは人間が自分で持つ。
候補:
human_owned_slice は委譲しすぎを防ぐための固定点として使う。
変更後は、上位と下位の両方を1行ずつ回収する。
strengthened: 今回、何の上位スキーマが少し良くなったかpreserved: 今回、どの下位スキーマを痩せさせずに済んだかremaining_blind_spots: まだ読めていない因果、境界、障害モード検証は、preserve_now に対応するものを優先する。
例:
境界条件 を選んだなら否定例または境界例を回す局所因果 を選んだなら変更波及を説明する状態遷移 を選んだなら遷移前後の不変条件を見る並行性 を選んだならタイミング依存の崩れ方を確認する以下のどれかに当たったら、そのまま生成を続けない。
主な詰まりに応じて、以下へ送る。
| 詰まり | 接続先 |
|---|---|
| 仕様や制約が曖昧 | spec-observation, uncertainty-resolution |
| 変更波及が読めない | impact-analysis, ai-led-onboarding |
| 境界条件が弱い | boundary-observation, systematic-test-design |
| 並行性、タイミング依存が不安 | concurrency-observation |
| 監視や復旧が弱い | operability-observation |
| 最終レビューを厳しくしたい | critical-code-review |
human_owned_slice を増やすschema_balance_briefstrengthenedpreservedremaining_blind_spotsrecommended_followup_skills