ai-loop-cycle

本スキルは bundled resources（references/・scripts/・schemas/）で自己完結する。

パス表記の規約（重要）: 本 SKILL.md 中の references/… / scripts/… / schemas/… は、すべて 本スキルディレクトリからの相対パス（= <skill_dir>/…） であって、導入先リポジトリのルートからの相対パスではない。実行時はまず <skill_dir>（このファイルが置かれているディレクトリ）を解決してから使う:

環境	<skill_dir>
plugin 導入先（Claude marketplace）	<plugin_root>/skills/ai-loop-cycle/
install.sh --claude 導入先	.claude/skills/ai-loop-cycle/
Codex 導入先	.codex/skills/ai-loop-cycle/
上流リポジトリ（正本側）	.agents/skills/ai-loop-cycle/

導入先が独自の正本（上流リポジトリの docs/workflows/ai-loop/ に相当するもの）を 別途保持している場合は、そちらを優先すること。

本スキルに同梱される ai-loop ドキュメント（references/ 配下。導入先で正本を 別途保持している場合はそちらを優先する）の references/execution-runbook.md に定義された 1 サイクル（変更対象ファイル取得 → W チェック → arbiter.py 裁定 → record 保存 → 分岐後の行動）を 実行するための手順スキル。判定ロジック・provenance スキーマの正本は runbook 側にあり、本スキルは それらを実行するための 委託プロンプト定型 と 手順の要約 のみを持つ（二重定義しない）。 詳細な手順・分岐表は都度 references/ を読みに行く（progressive disclosure。本 SKILL.md は 手順の要点のみを持ち、runbook 等の全文を転記しない）。

参照解決順（導入先で必ずこの順に探す）: 本 Skill は 上流リポジトリ基準の docs/** パスを直接参照しない（#1232 AC-9 で除去済み）。docs/** は install.sh --claude / plugin（Claude marketplace）/ Codex の 3 経路とも配布対象外であり、書いた時点で導入先では必ず空振りするためである。したがって解決順は次のとおり: (1) <skill_dir> 配下の同梱物（references/ / scripts/ / schemas/）を第一に読む → (2) 導入先リポジトリが独自の正本（上流の docs/workflows/ai-loop/ に相当するもの）を保持していればそちらを優先する → (3) いずれでも解決できなければ 「正本 <path> を参照できなかった」と明示し、本 Skill 内の記述を代替正本として扱い、推測で内容を補わない。plugin root 直下に docs/ を探しに行かないこと: plugin が配布するのは agents / commands / skills / rules 等の定義ディレクトリのみで docs/ を配布対象として認識せず、plugin root 配下に相当する配布物が存在しないため必ず空振りする（クラス A の rules 参照が plugin root 配下で解決できるのは rules/ が実際に配布されるからであり、この非対称を docs/** に持ち込まない）。

前提

• C-1 PASS・C-2 完了済みであること（references/execution-runbook.md §2 前提）。 本サイクルは C-3' ゲートの位置づけであり、C-1/C-2 未完了の変更には使わない。 この C-1 の実施結果（PASS）を Step 1 の入力 gates.c1 にそのまま渡す（#780 Slice B）。
• 対象は lite 帯候補の変更（references/lite-criteria.md §2 の 4 軸を満たしうる変更）。 high-risk / critical 相当や boundary=touches-HO が明らかな変更には使わない （使っても flow フェーズで即 human escalate になる）。
• 適用制限（Phase 1 rollout eligibility）は同梱 references/rollout-policy.md を正本とする （導入先が独自正本を保持する場合はそちらを優先）。導入先での適用は ①ho-paths の 導入先確定 ②LoopSpec scope.allowed_paths 宣言 の 2 条件が前提。恒久定義 （責務・terminal state・C-3'/Human C-3 経路）の正本は同梱 references/00_concept.md。 本サイクルは導入先の本番承認フロー（ゲート・hook 等の統制機構）からは呼ばれない（不変）。
• auto-approve 方針（Phase 1）: lite 4 軸（references/lite-criteria.md §2）を 申告制・AND・判定不能→false で満たせば、実機能も AUTO_APPROVED 対象に含めてよい （docs 級限定ではない）。size_ok は申告するが、arbiter が changed_files の 実ファイル数で機械検証する（SIZE_OK_MAX_FILES=2。実ファイル数が 2 を超えて size_ok=true を申告すると priority 1.9 で human escalate。#780 Slice C）。 他 3 軸（no_new_design/follows_pattern/reversible）は引き続き申告制のまま。
• 裁定記録・摩擦台帳の保存先は導入先プロジェクトで定義する（本スキルは強制しない）。 既定案として、導入先の作業ディレクトリ配下に run 単位の裁定 record 用サブディレクトリ （例: <作業ディレクトリ>/ai-loop-runs/）を設ける配置が参考になるが、導入先の ディレクトリ規約を優先すること。

CLI 依存の分離（bin/plangate は配布されない）

PlanGate の CLI（bin/plangate）は plugin / install.sh --claude / Codex の どの経路でも導入先に配置されない（Human 決定 #1144: plugin が配るのは読み物層のみで、 enforcement 層〔scripts/hooks/〕と CLI は含めない）。本スキルの手順を CLI 必須／ CLI 不要で分けると次のようになる。

結論: ai-loop の 1 サイクルは CLI 非依存で完結する。 python3 と git があれば 導入先だけで回せる。

CLI（＝上流リポジトリの clone）が要るのは、本スキルの外にある次の作業だけである。 これらに到達したときは「上流リポジトリの clone が必要」と明示して停止し、 CLI が無いことを理由に手順を省略した、と誤読させないこと:

plangate ai-loop run … は存在しない。 run TASK-XXXX は /ai-loop-workflow コマンドの引数仕様であって CLI サブコマンドではない（CLI 入口を設けるか否かは issue #982 で未決）。

Step 0: breakdown-gate による粒度判定（#780 Slice B）

breakdown-gate スキル（同梱・または導入先の等価スキル）でタスク粒度を 判定する（理想 / 許容 / 分割必須の 3 段階）。判定結果を gates.breakdown へ変換する:

• 理想 / 許容 → "pass"
• 分割必須 → "pass" 以外の値（例 "split-suggested"）。arbiter は priority 1.7 で human escalate する（分割してから再度サイクルへ）

Step 1: 入力の組み立て

harness_version.corpus_hash は producer から取る（#1299）

corpus_hash は scripts/ai-loop/corpus_hash.py が単一 producer である。 run 開始時に実行して得た値を注入し、run 終了時にもう一度実行して --harness-version-end に渡す（AC-12 の drift 検査はこの 2 値の byte 一致を見る）。

python3 scripts/ai-loop/corpus_hash.py            # 既定 scope = full（111 ファイル）
python3 scripts/ai-loop/corpus_hash.py --explain  # 対象の全数と各ファイルの digest

対象は carve-out（scripts/ai-loop/** 等）に加えて enforcement 層 （scripts/hooks/** / check-approval-token-write.sh / bin/plangate / schemas/*.schema.json / .codex・.cursor の hooks）を含む。#1299 以前の定義は enforcement を含んでおらず、HO patch で hook を +158/−5 しても値が動かなかった。

機械強制は未接続（follow-up）: run_evidence.py は注入値の形式（sha256:+64hex）と run 中不変（AC-12）しか検査せず、producer の計算値と照合しない。したがって producer を呼ばずに任意の 64hex を注入できる。照合を run_evidence.py に入れると golden fixture 8 件（corpus_hash がプレースホルダ sha256:0…0）が byte 不一致に なるため、fixture の再生成とセットで別 PBI とする。現状は tests/extras/ta-84-corpus-hash.sh の TC-06 が未接続であること自体を実測で固定 しており、接続されたらそのテストが赤くなって本節の更新を強制する。

changed_files を決定する:

• 計画時（exec 前の C-3' 裁定）: plan の Files to Touch を使う
• 再裁定時（実装後・PR 前の再確認）: git diff --name-only <base>...HEAD の実差分を使う

lite 4 軸（references/lite-criteria.md §2）をそれぞれ根拠つきで宣言する。いずれかの軸が 判定不能なら false（AC-8 安全側、虚偽宣言禁止）。

allowed_paths は LoopSpec の scope.allowed_paths 宣言をそのまま渡す（#809）。

• size_ok: 変更規模が light 相当以下か（ファイル数 1〜2 目安）。申告するが、 arbiter が changed_files の実ファイル数で機械検証する（SIZE_OK_MAX_FILES=2。 実ファイル数が 2 を超えて size_ok=true を申告すると priority 1.9 で human escalate。#780 Slice C）
• no_new_design: 新規設計がないか（既存構造の枠内か）
• follows_pattern: 既存パターンを踏襲しているか（ミラー実装か）
• reversible: 可逆か（git revert 一発等、機械的な巻き戻し手順があるか）

class は merge を含む変更なら "merge"（即 human escalate）、含まなければ "no-merge"。 target_sha は対象コミットの SHA。

gates（任意・#780 Slice B）は plan 品質ゲート（priority 1.7）の入力。Step 0 （breakdown-gate 判定）の verdict を gates.breakdown に（理想/許容 → "pass"、 分割必須 → それ以外の値。"pass" 以外はすべて未充足扱い）、Step 1 の前提 （C-1 実施結果）を gates.c1 に（"PASS" のみ通過）設定する。gates 省略も 入力エラーにはならないが、priority 1.7 で human escalate に倒れる（後方互換・ 安全側。以前の auto-approve 経路を壊さないためには gates を両方 "PASS"/"pass" で渡す必要がある）。

run（任意）は run_id（run-NNN 連番）・round_index（初回呼び出し=1、再試行ごとに +1。1 起点。metrics は round_index==1 を初回 sentinel に first_pass 判定するため 0 起点不可）・task_id（対象 PBI）を刻む。省略可だが、省略すると metrics 集計対象外（legacy）になる。

production / plan_package（任意・TASK-0872）: Plan-first 正式入口（ai-loop run TASK-XXXX）から開始した production run では両方を必ず入力に含める（この入口は /ai-loop-workflow の引数仕様であり、PlanGate CLI のサブコマンドではない — 上記「CLI 依存の分離」を参照）。scripts/plan_package.py（arbiter.py と同ディレクトリ）で Plan Package（pbi-input / plan / todo / test-cases + C-1/C-2 evidence）の presence・evidence 判定・hash を検証して plan_package ブロックを組み立て、production: true を宣言する。production: true で plan_package が欠落・構造不正なら priority 1.6 で escalate、reviewer snapshot 三つ組不一致・source_sha != target_sha は priority 1.65 で blocked（フィールド契約・stale 規則・LoopSpec 派生マッピングの正本 = references/c3-prime-contract.md）。LoopSpec は同モジュールの derive_loopspec() で Plan Package から決定論派生する（手入力しない）。非 production の PoC 実験 run では両フィールドとも省略可（既存挙動不変・additive）。

入力 JSON の例:

{
  "changed_files": ["docs/example.md"],
  "allowed_paths": ["docs/example.md"],
  "lite": {
    "size_ok": true,
    "no_new_design": true,
    "follows_pattern": true,
    "reversible": true
  },
  "class": "no-merge",
  "verdicts": {
    "model_a": "approve",
    "model_b": "approve",
    "reject_category": null,
    "model_c": null,
    "model_d": null
  },
  "target_sha": "abc1234",
  "gates": {
    "c1": "PASS",
    "breakdown": "pass"
  },
  "run": {
    "run_id": "run-022",
    "round_index": 1,
    "task_id": "TASK-XXXX"
  }
}

Step 2: W チェック（サブエージェント 2 体・独立並列）

Model A / Model B を Agent ツールで 独立に（相手の結論を見せずに）並列起動する。 返答は verdict / reject_category（reject 時のみ）/ 理由 の 3 行 raw 指定で受け取る。

Model A（順方向・設計妥当性）委託プロンプト定型

対象: <changed_files>（target_sha: <target_sha>）
役割: 変更が「正しく作られているか」を検証する。
観点: 設計妥当性・受入基準（AC）網羅・スコープ整合。計画中の『検証済み』申告には**証跡（実行出力の貼付）**があるか確認し、なければ未検証として扱う。
他モデルの結論は見せない・参照しない。

出力形式（常に3行、raw）:
verdict: approve | reject
reject_category: none (approve時) | ho_path_contact | permission | irreversible |
  security_break | public_api | data_integrity | migration | auth_change |
  logic | performance | test_shortage | documentation | format | naming (reject時)
理由: <1〜3文>

Model B（逆方向・adversarial）委託プロンプト定型

対象: <changed_files>（target_sha: <target_sha>）
役割: 変更が「どう壊れるか」を検証する（adversarial）。
観点: 失敗モード・境界値・悪用経路・想定外の入力。加えて、LoopSpec の external_sources に列挙された出典について、記録物（裁定 record・plan-memory・摩擦台帳・run 記録への追記分）の diff を対象に、当該出典の内容がコピーされている箇所を探し、出典（URL / issue・PR 番号）の併記がない転記があれば違反として指摘する。検出できるのは逐語（高一致率）コピーのみ — 言い換え転記・provenance の真偽は判別できず maker の誠実申告に依存する（限界の自己開示）。
他モデルの結論は見せない・参照しない。

出力形式（常に3行、raw）:
verdict: approve | reject
reject_category: none (approve時) | ho_path_contact | permission | irreversible |
  security_break | public_api | data_integrity | migration | auth_change |
  logic | performance | test_shortage | documentation | format | naming (reject時)
理由: <1〜3文>

reject_category は references/flow-detect.md §3.2.1 のカテゴリマッピング表に照合可能な文字列で 記録する。一致しないカテゴリは分類器側で critical（human escalate）にフォールバックされる。

reject_category は enum の英小文字値をそのまま（verbatim）返させる。和訳・言い換え・自由記述は禁止（例: 『ロジック変更』ではなく logic）。非一致は分類器が critical 扱いになる（安全側）ため裁定は壊れないが、意図しない escalate を生む。

Step 3: arbiter.py へ入力し裁定を得る

arbiter.py は 本スキルディレクトリ直下の scripts/arbiter.py として同梱 される （同梱 references/ と対になる形で配布される）。冒頭「パス表記の規約」のとおり <skill_dir> を解決してから起動する。cwd がスキルディレクトリとは限らないため、 scripts/arbiter.py をそのまま cwd 相対で叩かないこと:

# <skill_dir> はこの SKILL.md が置かれているディレクトリ（冒頭の表を参照）
ARBITER="<skill_dir>/scripts/arbiter.py"

python3 "$ARBITER" --input /path/to/input.json
# または stdin 経由:
echo '{...}' | python3 "$ARBITER"

arbiter.py は sh / bash で起動すると exit 2 で止まる（#1169 の polyglot ガード）。必ず python3 で起動する。

分岐表・severity 分類・優先順位ロジックの正本は references/execution-runbook.md §2(5) および references/decision-table.md。本スキルはこれを再定義しない。

Step 4: record の保存

裁定 record（decision record）の保存先は導入先プロジェクトで定義する（本スキルは 配置を強制しない）。参考として、run 単位のディレクトリ（例: <導入先の作業ディレクトリ>/ ai-loop-runs/）へ、裁定日時とコミット SHA を含むファイル名で保存する運用が考えられる:

mkdir -p <導入先で定義した保存先>
python3 "<skill_dir>/scripts/arbiter.py" --input /path/to/input.json \
  > "<導入先で定義した保存先>/$(date -u +%Y%m%dT%H%M%SZ)-$(git rev-parse --short HEAD).json"

• AUTO_APPROVED の record のみ provenance 刻印（正本）
• HUMAN_ESCALATED / BLOCKED の record は audit record（暫定） （references/execution-runbook.md §2(4) 注記）

Step 5: 分岐後の行動

• exit 0（AUTO_APPROVED）: exec → 強化セルフレビュー（diff-audit スキル全観点 + 導入先の plan-review readiness 相当の観点）→ PR 作成 → CI/AI レビュー指摘対応ループ （MERGE_READY まで）
• exit 2（HUMAN_ESCALATED）: 停止して人間へ。w_check / boundary_check / lite_check の内容を提示し、人間の判断を仰ぐ。AI が自己解決してはならない
• exit 3（BLOCKED）: 当該変更を採用しない。理由を audit record に記録して終了

• severity=minor/low の不一致のみ、Model C（セキュリティ・認証・権限観点）/ Model D（後方互換・データ整合観点）の委託プロンプト定型で再裁定する （references/flow-detect.md §3.3）。委託プロンプトは Model A/B と同じ 3 行 raw 形式・ 独立起動を踏襲し、観点のみ以下に差し替える:

  • Model C: 「セキュリティ・認証・権限の観点で、この変更が悪用・権限昇格・認証バイパスを 許さないかを検証する」
  • Model D: 「後方互換性・データ整合性の観点で、この変更が既存の契約やデータ状態を 壊さないかを検証する」

  C/D の verdict を得たら、Step 1 の入力 JSON の verdicts.model_c / verdicts.model_d に設定し（reject_category は Model B のものを保持）、 arbiter.py を再実行する（Step 3〜4 を繰り返す）。C/D 裁定を経た record には w_check.severity / w_check.model_c / w_check.model_d が刻印される （references/decision-table.md §5）。

Step 5.5: exec 差分への rubric grader

AUTO_APPROVED → exec 完了後・PR 作成前に、maker と独立の sonnet サブエージェント （grader）へ exec 差分を委託する（W チェックと同じ maker≠grader・独立文脈方式）。 入力 = maker 差分 + 計画の Goal/確定文言。

rubric 5 項目（レビュー 5 観点からの docs-run 翻訳）

以下の表は maker がそのまま SKILL.md に転記する確定版。定義の正本は導入先の レビュー原則（5 観点: 可読性/拡張性/パフォーマンス/セキュリティ/保守性）にあり、 本表はそれを再定義せず docs-run に適用可能な fail 条件へ翻訳したものである。

（パフォーマンス観点は docs-run では該当稀のため基準 1 に「実行例の到達性」として包含。 5 観点との対応は各行に明記し重複定義しない — 定義の正本は導入先のレビュー原則のまま）

grader 委託プロンプト定型（W チェック定型の形式踏襲）

対象: <changed_files>（maker 差分）
役割: この差分を上記 rubric 5 項目で採点する。
計画: <計画 Goal / 確定文言>
観点: rubric 5 項目（本節の表）。各項目を pass/fail で判定する。

出力形式（常に3行、raw）:
verdict: pass | fail
failed_criteria: <fail とした項目番号を列挙（例: 2,4） or なし>
feedback: <1〜3文>

判定ブロック（上記 3 行）に続けて、基準ごとの証跡ブロックを別掲する（行数自由・ 判定ブロックの 3 行 raw 形式とは別領域）:

• fail とする基準ごとに、差分からの引用（行）を必須添付する。引用のない fail は無効 とし、maker は再試行前に grader へ差し戻せる
• pass にも基準ごとに 1 行の根拠を証跡ブロックへ書く（全 5 行。「問題なし」のみは不可）
• feedback: 行自体は 1 行に収める（複数論点はセミコロン区切り。詳細は証跡ブロックへ）

再試行ループ

• verdict: fail → feedback（引用込み）を添えて maker に再試行を委託する。上限 2 回
• 上限超過 → HUMAN_ESCALATED として扱い、grader の全出力（引用込み）を人間へ提示 （false-fail 連鎖を人間が判断可能にする）
• grader 出力は裁定 record と同様、run 記録へ全文貼付する（監査可能性。record 保存先は 導入先プロジェクトで定義）

Step 6: RunEvidence + passive PBI live-shadow capture（shadow-only）

terminal RunEvidence が concrete 40-hex final_head_sha を持つ Evidence 発行時に、 repository-visible な observed signal が実際に存在する場合だけ PBI materializer の passive capture を追加してよい。signal が無い run にダミー signal / capture を作ってはならない。

observed repository source
        ↓
normalized admission signal
        ↓
pbi_materializer.py --capture-signal
        ↓
passive capture artifact
        ↓
run_evidence.py --evidence-ref <source_ref> --evidence-ref <capture_ref>
        ↓
RunEvidence
        ↓
independent review / live-shadow evaluation

6.1 capture（RunEvidence finalize 前）

capture は stdout-only の primitive なので、保存先は呼び出し側が repo 相対 path として決める。 captured_at は run の started_at..completed_at 内、runtime_head_sha は後続 RunEvidence の final_head_sha と一致させる。

python3 "<skill_dir>/scripts/pbi_materializer.py" \
  --capture-signal "<normalized-signal.json>" \
  --capture-task-id "TASK-XXXX" \
  --capture-run-id "<run-id>" \
  --captured-at "<timezone-aware RFC3339>" \
  --runtime-head-sha "<40-hex HEAD>" \
  --capture-ref "<repo-relative capture artifact ref>" \
  --format json \
  > "<capture artifact path>"

normalized signal の source_ref は capture artifact 自身ではなく、実在する repository-visible upstream artifact （feedback snapshot / Issue snapshot / delivery record / failure evidence 等）を指すこと。外部URLや一時的なchat本文だけを live evidenceとして扱わず、まずrepo-visible evidenceへmaterializeしてから参照する。raw transcript / hidden CoT を signal に入れない。

6.2 RunEvidence へ束縛

通常の run_evidence.py 呼び出しに、少なくとも upstream source と capture artifact の 2 ref を --evidence-ref で追加する。

--evidence-ref <signal.source_ref>
--evidence-ref <capture_ref>

RunEvidence producer / verifier の既存 terminal-state・schema・privacy 契約は変更しない。 capture のために terminal decision / final_head_sha / completed_at を書き換えてはならない。

6.3 capture 後の扱い

• capture 成功だけでは live_shadow 評価成立ではない。RunEvidence 保存後に capture_ref + run_evidence_ref の binding 検証が必要。
• oracle / expected decision を capture agent 自身が自動付与しない。独立 reviewer / evaluator の review artifact を後段で接続する。
• final_head_sha="unavailable" の run（典型例: delivery record を持たない一部の BLOCKED）では passive live capture を作らず、live-shadow evidence として数えない。source_sha / target_sha を代用しない。
• capture 失敗は既存 terminal decision を変更しないが、live-shadow evidence として数えない。 失敗を隠して historical/synthetic case を live と再ラベルしてはならない。
• no_action も source Issue/PBI を close / suppress する authority を持たない。
• 本 Step は shadow Evidence 収集のみで、PBI write / close / merge / Harness live mutation を行わない。

6.4 Evidence collector（実runでの推奨経路）

実runでは primitive の stdout を手作業で配置せず、同梱 collector を使って capture -> blind review packet -> reviewed admission case を create-or-reuse-identical で保存する。

source artifact
  -> collector capture
  -> RunEvidence finalize（source_ref + capture_ref を evidence_refs へ）
  -> collector packet
  -> independent reviewer が oracle artifact を別途作成
  -> collector case
  -> pbi_materializer --eval-admission-batch

capture:

python3 "<skill_dir>/scripts/pbi_live_shadow_collector.py" \
  --repo-root "<repo-root>" capture \
  --signal "<normalized-signal.json>" \
  --task-id "TASK-XXXX" \
  --run-id "<run-id>" \
  --captured-at "<timezone-aware RFC3339>" \
  --runtime-head-sha "<40-hex final HEAD>" \
  --capture-ref "docs/working/TASK-XXXX/evidence/pbi-live-shadow/<run-id>/capture.json"

RunEvidence 保存後:

python3 "<skill_dir>/scripts/pbi_live_shadow_collector.py" \
  --repo-root "<repo-root>" packet \
  --capture-ref "docs/working/TASK-XXXX/evidence/pbi-live-shadow/<run-id>/capture.json" \
  --run-evidence-ref "docs/working/TASK-XXXX/evidence/pbi-live-shadow/<run-id>/run-evidence.json" \
  --packet-ref "docs/working/TASK-XXXX/evidence/pbi-live-shadow/<run-id>/review-packet.json"

review packet は maker の actual decision を含まない。Reviewer は blind_review_source_ref の upstream source から expected admission decision を決め、oracle を 別artifact として作る。 collector は reviewer identity / independence を自己証明しない。 oracle artifact は同じ TASK-XXXX/evidence/pbi-live-shadow/<run-id>/ 配下へ保存し、 raw transcript / hidden CoT / session log 等の privacy-forbidden field を含めない。

oracle の最小 contract:

{
  "schema_version": 1,
  "domain": "plangate.pbi-live-shadow-admission-oracle/v1",
  "case_ref": "LIVE-ADMISSION-...",
  "packet_ref": "<review-packet-ref>",
  "packet_hash": "sha256:...",
  "reviewed_source_ref": "<upstream-source-ref>",
  "reviewed_source_sha256": "sha256:...",
  "expected_admission_decision": "materialize | no_action | discover_more",
  "independent_review_asserted": true,
  "maker_actual_not_consulted_asserted": true
}

oracle 作成後:

python3 "<skill_dir>/scripts/pbi_live_shadow_collector.py" \
  --repo-root "<repo-root>" case \
  --packet-ref "<review-packet-ref>" \
  --oracle-ref "<oracle-ref>" \
  --case-artifact-ref "docs/working/TASK-XXXX/evidence/pbi-live-shadow/<run-id>/admission-case.json"

collector の保存は同一内容の retry のみ再利用可能。既存artifactの内容が異なる場合は fail closed。 oracle は expected.oracle_ref で束縛し、source evidence_refs[] へ混ぜない。 collector は PBI / Issue / RunState / Harness / merge を変更しない。

6.5 Live-shadow inventory（read-only）

tracked live-shadow case が増えたら、repository全体を read-only で再走査する:

python3 "<skill_dir>/scripts/pbi_live_shadow_collector.py" \
  --repo-root "<repo-root>" inventory

inventory は次だけを探索する:

docs/working/TASK-*/evidence/pbi-live-shadow/**/admission-case.json

各caseについて:

• case artifact / capture / RunEvidence / oracle が同じ TASK live-shadow namespace に属するか再確認する
• existing admission evaluator contractで再検証する
• duplicate logical case_ref は全件invalidにする
• invalid caseを集計から黙って除外せず invalid_case_artifacts[] に残す
• historical corpusをliveへ昇格しない
• synthetic fixtureをtracked live countに含めない

主要出力:

tracked_live_case_total
evaluated_case_total
invalid_case_total
observed_admission_decisions
observed_source_kinds
rollout_quality

0件は0件のまま扱う。未観測を成功率0%やrollout完了へ変換しない。

またinventoryはrepository chainの再検証であり、次は証明しない:

runtime_execution_verified = false
source_preexistence_verified = false
reviewer_identity_verified = false
representative_coverage_claim_allowed = false
quality_acceptance_decided = false

したがって tracked_live_case_total > 0 は「tracked chainが存在する」ことだけを意味し、 real runtime execution / representative coverage / write-capable rollout の承認には使わない。

6.6 Live Materialization review（post-admission）

Admission live case が reviewer expectation と実評価の両方で materialize に一致した場合だけ、 post-admission Materialization shadow へ進む。

collector は payload / existing-work snapshot / oracle を生成しない。別工程で repository-visible artifact として用意されたものを hash で束縛し、既存 evaluate_shadow_batch() 互換caseへ組み立てる。

必要artifact:

admission-case.json
materialization-payload.json
existing-work.json
materialization-oracle.json

すべて同じ:

docs/working/TASK-XXXX/evidence/pbi-live-shadow/<run-id>/

配下へ置く。

materialization oracle の最小contract:

{
  "schema_version": 1,
  "domain": "plangate.pbi-live-shadow-materialization-oracle/v1",
  "case_ref": "LIVE-MATERIALIZATION-...",
  "admission_case_ref": "<admission-case-ref>",
  "admission_case_hash": "sha256:...",
  "payload_ref": "<payload-ref>",
  "payload_hash": "sha256:...",
  "existing_work_ref": "<existing-work-ref>",
  "existing_work_hash": "sha256:...",
  "expected": {
    "decision": "create_new | update_existing | link_only",
    "matched_ref": null,
    "readiness_status": "ready | blocked",
    "readiness_route": "<existing readiness route>"
  },
  "independent_review_asserted": true,
  "maker_actual_not_consulted_asserted": true
}

case assembly:

python3 "<skill_dir>/scripts/pbi_live_shadow_collector.py" \
  --repo-root "<repo-root>" materialization-case \
  --admission-case-ref "<admission-case-ref>" \
  --payload-ref "<materialization-payload-ref>" \
  --existing-work-ref "<existing-work-ref>" \
  --oracle-ref "<materialization-oracle-ref>" \
  --case-artifact-ref "docs/working/TASK-XXXX/evidence/pbi-live-shadow/<run-id>/materialization-case.json"

collector は以下を再検証する:

• Admission case が reviewer expectation / actual ともに materialize で一致
• admission case / payload / existing-work / oracle の同一TASK namespace
• oracle が admission case / payload / existing-work の exact hash を束縛
• oracle が maker actual を保存していない
• assembled case が既存 _validate_shadow_batch() を通る
• oracle は expected.oracle_ref にのみ置き、source evidence_refs[] へ混ぜない

tracked Materialization case の再集計:

python3 "<skill_dir>/scripts/pbi_live_shadow_collector.py" \
  --repo-root "<repo-root>" materialization-inventory

主要出力:

observed_materialization_decisions
missing_materialization_decisions
duplicate_false_positive_rate
duplicate_false_negative_rate
decision_mismatch_count
readiness_mismatch_count

0分母は null のまま扱う。1件の create_new だけで duplicate FN が 0% とは判断しない。

また:

runtime_execution_verified = false
source_preexistence_verified = false
reviewer_identity_verified = false
representative_coverage_claim_allowed = false
quality_acceptance_decided = false

を維持する。Materialization inventory はduplicate FP/FNを測るためのread-only projectionであり、 write-capable rolloutのGateではない。

6.7 Live collection plan（read-only / non-quota）

admission / materialization inventory の current gap をまとめて確認する:

python3 "<skill_dir>/scripts/pbi_live_shadow_collector.py" \
  --repo-root "<repo-root>" collection-plan

collection plan が使う coverage basis は reviewed expected decision。 maker の actual decision は model behavior の観測であり、ground-truth coverage として数えない。

admission:
  reviewed expected = materialize | no_action | discover_more

materialization:
  reviewed expected = create_new | update_existing | link_only

materialization target は reviewed admission materialize が観測済みの場合だけ:

prerequisites_satisfied = true
collector_path_available = true
real_runtime_observation_available = null

となる。これは「そのcaseを作れ」という指示ではなく、自然に実runで遭遇した場合に collector経路が成立している ことだけを示す。現在real runtime observationが存在するかは未検証であり、null のまま扱う。

必ず次の境界を維持する:

opportunistic_observation_only = true
synthetic_case_generation_for_coverage_allowed = false
historical_relabeling_allowed = false
decision_coverage_quota_defined = false
source_kind_coverage_requirement_defined = false
representative_coverage_claim_allowed = false
coverage_complete_implies_representative = false
observation_gap_is_quota = false
observation_gap_is_case_generation_instruction = false
coverage_gap_basis = reviewed_expected_decisions
maker_actual_counts_as_ground_truth_coverage = false
runtime_execution_verified = false
quality_acceptance_decided = false

したがって observation gap を埋めるために synthetic case を作成したり、 historical case を live へ昇格したりしてはならない。

collection-plan の出力を保存して後から再利用する場合は、必ず判断直前に再実行する。 plan は元になった inventory projection の canonical SHA-256 を持つ。

inventory_binding.admission_inventory_hash
inventory_binding.materialization_inventory_hash
inventory_binding.combined_inventory_hash

plan_reuse_without_reinventory_allowed = false
runtime_head_bound = false
repository_commit_verified = false
inventory_hashes_are_commit_identity = false

hash は「このplanがどのinventory内容から導出されたか」を識別するためのもので、 Git commit / runtime execution / Evidence時系列真正性の証明ではない。 保存済みplanのgapをそのまま実行判断に使わず、repository evidenceが変わっていないか collection-plan を再実行して確認する。

6.6 Completion status（read-only）

実装を増やす前に、残課題がどの種類かを分類する。

python3 "<skill_dir>/scripts/pbi_live_shadow_collector.py" \
  --repo-root "<repo-root>" completion-status \
  --context "<completion-context.json>"

context は GitHub / Human 側で確認した事実を明示的に渡す:

{
  "latest_full_test_green": true,
  "design_dependency_finalized": false,
  "generalization_claim_required": false,
  "representative_live_evidence_review_ref": null,
  "quality_review_ref": null,
  "isolated_generalization_review_ref": null
}

collector はこれらの外部状態を自己検証しないため:

assertions_independently_verified = false
latest_full_test_status_verified_by_collector = false
design_dependency_status_verified_by_collector = false

を維持する。

review ref が指定された場合は repository-visible regular file の実在と byte SHA-256 まで束縛するが、 内容妥当性 / reviewer identity / independence は証明しない。

semantic_content_verified = false
reviewer_identity_verified = false
independence_verified = false

next_action は残課題の分類だけを行う:

fix_repository_or_evidence_integrity
finalize_design_dependency
collect_opportunistic_real_live_evidence
perform_human_evidence_and_quality_review
human_rollout_decision

重要:

rollout_completion_machine_decidable = false
rollout_complete = false
automatic_write_activation_allowed = false
machine_completion_decision_allowed = false
machine_write_activation_allowed = false

したがって completion-status は 停止条件 / 次行動の整理 用であり、 rollout完了・quality acceptance・write activationを自動承認しない。

禁止事項

• lite 宣言の虚偽（判定不能を true 側に倒す）
• W チェック結果の改変（Model A/B/C/D の verdict を都合よく書き換える）
• touches-HO の迂回（boundary 判定を回避する目的でのファイル分割・命名変更）
• escalate の自己解決（exit 2 を人間に提示せず AI 単独で処理を続行する）

関連ドキュメント

本スキルは以下のドキュメント（本スキル同梱の references/ 配下。導入先が 別途正本を保持する場合はそちらを優先）を前提として動作する:

• references/execution-runbook.md — 1 サイクル手順の正本
• references/lite-criteria.md — lite 4 軸・AC-8 安全側
• references/flow-detect.md — W チェック・severity 分類・C/D 裁定
• references/decision-table.md — Decision table・provenance schema
• references/c3-prime-contract.md — plan_package フィールド契約・stale 規則・LoopSpec 派生
• scripts/arbiter.py — 入力 JSON 仕様（docstring）
• scripts/plan_package.py — Plan Package 検証と derive_loopspec()
• schemas/run-evidence.schema.json — run evidence の JSON Schema
• references/ho-paths.md — HO（Hardening Override）パス一覧（プロジェクト固有・導入先で確定）
• 導入先の強化セルフレビュー観点（存在する場合）

（いずれも <skill_dir> 配下の同梱物。冒頭「パス表記の規約」を参照）