Intent Classifier

正本（sync 元）: .agents/skills/intent-classifier/SKILL.md。scripts/sync-plugin-plangate.sh が .agents/skills/ を読み取り plugin/plangate/skills/ を機械生成する。.claude/skills/ と .codex/skills/ は sync 対象外の配布先のため、正本更新時に同一内容を手動で追従させる。

ユーザーの依頼文を読み取り、開発 Intent を 8 分類のいずれかに判定して structured JSON で返す。

参照解決順（.claude/rules/*.md / 導入先で必ずこの順に探す）

本 Skill は責務境界の説明として .claude/rules/mode-classification.md を参照する （§責務境界）。このパスは上流リポジトリ基準のため、導入先では 次の順で探索する:

1. 導入先リポジトリの .claude/rules/mode-classification.md
2. 無ければ plugin root 配下 <plugin_root>/rules/mode-classification.md。 <plugin_root> は Bash で ls "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/rules/" を実行して展開・確認した 絶対パス（Read ツールは絶対パスを要求し環境変数を展開しないため、${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/... という文字列をそのまま Read しない）。変数が空・未設定ならキャッシュを glob で推測せず 3 へ進む
3. どちらにも無い場合は 「正本 mode-classification.md を参照できなかった」と明示し、 推測で内容を補わない

Iron Law

CLASSIFY BASED ON EXPLICIT SIGNALS, NOT ASSUMPTIONS

依頼文に存在しないシグナルで分類を変えてはならない。 曖昧な場合は confidence を下げて reasoning に根拠を示せ。

Common Rationalizations

Intent 分類定義

PlanGate CLI 操作の認識（ops 補足）

「C-3 の確認を HTML で行いたい」「render して」「plangate render」「C-3 HTML を出して」などは ops に分類し、検出したら即座に以下を実行する:

<TASK> はコンテキストから推定（不明なら確認）。intent=ops と判定した時点で plangate コマンドの候補を提示し、承認を待たずに実行する（render は読み取り専用）。

呼び出し表記と対象rootは分離して考える（#962）。上流 clone の cwd では bin/plangate、導入先で PATH を通した場合は plangate。対象 project root は --project-root → PLANGATE_PROJECT_ROOT → cwd git root → CLI root fallback の順で決まる。 したがって導入先repoの cwd から render / approve / read-only doctor を実行すれば その導入先を対象にする。downstream doctor --fix は #1144 解決まで rc=2 / no-write。 exec は selected project root の gate/artifact を使うが、agent runner 固有の相対パス契約に 注意し target repo の cwd から実行する。

CLI 不在時の degrade

前提（Human 決定 #1144）: plugin / install.sh --claude / Codex が導入先へ配るのは 読み物層（skills / rules / agents / commands）だけであり、CLI（PlanGate CLI 本体）も enforcement 層（scripts/hooks/）も配布物に含まれない。上表のコマンドを実際に実行できるのは 上流リポジトリ（s977043/plangate）の clone がある環境だけである。CLI 実行に到達したら 「CLI が無いため実行できない／上流リポジトリの clone が必要」と明示して停止するか、 以下の代替へ置き換える。CLI が無いことを理由に手順を黙って省略し、実施済みと読める記録を 残してはならない。

plangate が PATH に無い環境（導入先では既定）でも Intent 分類そのものは CLI に依存しない ため、本 skill の判定手順・出力フォーマットは不変。変わるのは上表の「実行コマンド提示」だけで、 以下に置き換える（分類を ops 以外にすり替えない）:

• render → plan.md / review-self.md / review-external.md を直接読んでレビューする
• approve → 人間が approvals/c3.json を発行する（AI は代理発行しない）
• doctor → .claude/settings.json 等を直接確認する（未検証を「doctor PASS」と書かない。 検証観点の正本は plangate-setup skill）
• exec → 手動で TDD 実行（ゲート確認の正本は ai-dev-exec skill）

ゲートの厳密な強制には CLI + hooks が必要であり、CLI 不在時は機械的な block が成立しない。 代替手順を実施した事実は status.md に記録し、CLI が無いことを理由にゲートを省略しない。

手順

Step 1: 依頼文の読み取り

ユーザーの依頼文（または直前の会話コンテキスト）を入力として受け取る。 依頼文が複数文の場合は全体を読み取り、主目的を抽出する。

Step 2: シグナル抽出

依頼文から以下のシグナルを特定する:

1. 動詞シグナル: 「追加する」「修正する」「調査する」「レビューする」等
2. 名詞シグナル: 「バグ」「機能」「ドキュメント」「設定」等
3. 状態シグナル: 「壊れている」「存在しない」「改善したい」等

Step 3: 分類判定

シグナルを Intent 分類定義と照合し、最も一致する Intent を選択する。

優先順位ルール:

• bug シグナル（エラー・壊れている・失敗）が明示されていれば bug を優先
• 「追加」+ 「新しい」の組み合わせは feature を優先
• 動作変更なしの「整理」「分割」は refactor を優先
• 「どうすべきか」「比較」「評価」は research を優先
• ドキュメント・コメントのみの変更は docs を優先
• CI/CD・デプロイ・インフラ変更は ops を優先
• 「原因不明」「試してみる」「何度も失敗」「段階的に調べる」は exploratory を優先（WF-07 を推奨する旨を出力に添える）

Step 4: confidence 算定

Step 5: 出力生成

以下のフォーマットで structured JSON を出力する。

出力フォーマット

{
  "intent": "<feature|bug|refactor|research|review|docs|ops|exploratory>",
  "confidence": <0.0〜1.0>,
  "reasoning": "<判定根拠を1〜2文で説明>",
  "candidates": [
    {
      "intent": "<第2候補>",
      "confidence": <0.0〜1.0>
    }
  ]
}

フィールド仕様:

• intent: 8 分類のいずれか（必須）
• confidence: 0.0〜1.0 の実数（必須）
• reasoning: 判定根拠の説明（必須）
• candidates: confidence < 0.7 の場合は上位 2 件まで列挙（任意、省略時は空配列）

使用例

入力: 「ログイン機能を追加してほしい」

出力:

{
  "intent": "feature",
  "confidence": 0.95,
  "reasoning": "「追加してほしい」という動詞と「機能」という名詞から、新機能追加の依頼と判定した。",
  "candidates": []
}

入力: 「認証画面でエラーが出ているのを直してほしい」

出力:

{
  "intent": "bug",
  "confidence": 0.92,
  "reasoning": "「エラー」「直してほしい」というバグ修正シグナルが明示されている。",
  "candidates": []
}

責務境界（Mode / lite_eligible は判定しない）

intent-classifier は Intent 8 分類のみを担う。Mode 判定・lite_eligible 算定は行わない（それらは .claude/rules/mode-classification.md 正本 + 後段の mode 判定ステップが担当）。本スキルの出力 Intent は skill-policy-router の入力の一部となる（WF-00 advisory）。

関連 Skill

• skill-policy-router: Intent + Mode を受け取り GatePolicy を返す。intent-classifier の出力をそのまま渡せる
• breakdown-gate: タスク粒度の intake ゲート。intent-classifier のさらに前段で、分割が必要な粗粒度タスクを検出する（.agents/skills/breakdown-gate/）