Critique

調査結果に対する外部視点を提供します。3 つのモード: 人間フィードバック、Codex コンサルテーション、セルフレビュー。フィードバックがより深い探索を必要とする場合、追加の調査サイクルをトリガーできます。

使用方法

スキル名を指定して呼び出します。フィードバックをクォートで囲んだ文字列、--codex、または --self を渡します。スラッシュコマンド対応ホストでは、前に / を付けます（例：/critique "<feedback>"）。

# 人間フィードバック — 既存の結果を反復処理
critique "部分的な同期性の下での活性証明ギャップをより深く調査してください"

# 外部モデルコンサルテーション — AI の反論や着想を得る（MCP ホスト必須）
critique --codex

# セルフレビュー — エージェントが独自の成果物のギャップをレビュー
critique --self

入力

開始前に必ず読むもの:

• reaper-workspace/notes/current-understanding.md — 蓄積された知識の「ブランチ先端」
• reaper-workspace/notes/results.md — 試行済みの内容と結果
• reaper-workspace/notes/problem-statement.md — モデル仮定と特性定義
• reaper-workspace/notes/ideas.md — 調査対象のアイデア
• reaper-workspace/feedbacks/ — 過去のフィードバックラウンド

必要に応じて遅延ロード:

• reaper-workspace/notes/paper-summary.md — ソース論文（提供されている場合）
• reaper-workspace/notes/literature.md — 既知の先行研究
• reaper-workspace/papers/ — ダウンロード済み PDF および論文ごとのノート

モード: 人間フィードバック

引数がクォートで囲まれたテキストの場合、スキルは人間フィードバックモードに入ります。これは調査が結果を出した後、ユーザーが特定の成果物を改善、深化、または異議を唱えたい場合に使用されます。

1. フィードバックラウンドを決定する

reaper-workspace/feedbacks/ で既存の round-*.md ファイルを確認します。新しいラウンド番号は、最も高いラウンド番号より 1 大きい番号、またはラウンドが存在しない場合は 1 です。

2. フィードバックを分類して保存する

ユーザーのフィードバックを分類し、reaper-workspace/feedbacks/round-N.md に記述します:

# Feedback Round N

**User request**: [ユーザーのフィードバック、そのままか軽く言い換え]

**Category**: [scope | deepen | explore | rewrite]

**Action plan**: [実施される内容]

カテゴリ:

カテゴリ	シグナル	例
scope	仮定、脅威モデル、またはフレーミングを変更	「より強力な敵対者を想定した場合はどうか？」
deepen	特定の主張、成果物、または証明ステップを掘り下げる	「定理 3 の証明ギャップ — 具体的な反例を見つける」
explore	レポートがカバーしていない領域を調査	「部分的な同期性の下での活性についてはどうか？」
rewrite	明確さ、構成、またはプレゼンテーションのみを改善	「貢献をより具体的にする」

3. 実行

scope: オーケストレータに制御を返す — これには調査前に /formalize-problem を再実行する必要があります。サイクルを自分で実行しないでください。代わりに、フィードバックファイルを記述し、再形式化が必要であることを示します。

deepen: /brainstorm スキルをフィードバックからのコンテキストで呼び出して、フィードバックに基づいたターゲット化されたハイポセシスを生成し、その後 /investigate スキルを引数 5 で呼び出します。

explore: その領域が追加の文献を必要とする可能性がある場合は、最初に検索スクリプトを使用して literature.md を更新します。次に /brainstorm スキルをフィードバックからのコンテキストで呼び出して新しい領域のハイポセシスを生成し、その後 /investigate スキルを引数 5 で呼び出します。

rewrite: 調査サイクルは不要です。オーケストレータに制御を返し、/synthesize のみを再実行します。

deepen および explore では、サイクル完了後、オーケストレータは /synthesize を再実行して更新されたレポートを生成する必要があります。

モード: Codex コンサルテーション (--codex)

外部 AI（MCP 経由の OpenAI Codex）に、現在の調査状態に関する独立した第二意見をコンサルテーションします。これにより、Codex が 反論役 または 代替インスピレーション を提供する自動フィードバックループが確立されます。

MCP セットアップ、フォールバック動作、セッション継続性、およびコンテキスト圧縮ルールについては、../reaper/references/codex-consultation.md を参照してください。critique スキルの Codex モードは最も徹底的なコンサルテーションです — 他のスキルではより軽量なチェックポイントコンサルテーションを行います。

ロールの決定

reaper-workspace/feedbacks/ で既存の codex-consultation-*.md ファイルを確認します。ファイル数をカウントしてコンサルテーション番号 N を決定します。ロールは交互になります:

• 反論役（奇数 N: 1 番目、3 番目、5 番目、...）: Codex に現在の成果物に異議を唱えるよう依頼します。圧縮されたコンテキスト（完全なファイルではない）を送信します:

  • current-understanding.md の 最後の 5 つの成果物（最新の知見を抽出、約 500 語 — ファイル全体ではない）
  • notes/results.md の サマリー行（例：「直近 10 サイクル: 6 保持、4 破棄; 主要パターン: [リスト]」）
  • プロンプト: 「あなたは研究調査をレビューしています。反論役を務めてください: 最も弱い主張、述べられていない仮定、論理的ギャップ、または調査者が見落とした可能性のある代替説明を特定してください。具体的に — 正確な主張を指摘し、それらが間違っている可能性がある理由を説明してください。」

• インスピレーション / 代替アングル（偶数 N: 2 番目、4 番目、6 番目、...）: Codex に新しい視点を求めます。圧縮されたコンテキストを送信します:

  • current-understanding.md の 最後の 5 つの成果物（約 500 語）
  • ideas.md の 未解決のハイポセシスのみ（解決済みのものはスキップ）
  • プロンプト: 「あなたは研究調査をコンサルテーションしています。代替証明戦略、他の分野の関連技術、または調査者がまだ考慮していないハイポセシスを提案してください。非自明な接続と現在のブロッカーを突破できるアプローチに焦点を当ててください。」

コンテキスト効率: 圧縮されたコンテキスト（約 800 語）を Codex に送信することで、完全なファイル（約 5000 語）の代わりに、レイテンシを削減し、Codex が最も重要なものに焦点を当てることで応答品質を向上させます。

Codex フィードバックの処理

1. ログCodex レスポンスを reaper-workspace/feedbacks/codex-consultation-N.md に記録します。
2. トリアージフィードバック:
   • 実行可能な批評: Codex が本当のギャップまたはフローを特定した場合、ideas.md に新しいハイポセシスを、ideas.md の最も高い既存 H# から続く次の利用可能な H 番号で追加し、Source フィールドに [Codex-N] とタグ付けします。
   • 代替アプローチ: Codex が有望な技術を提案した場合、それを [Codex-N] とマークされたハイポセシスとして追加します。
   • 既に対処済み: コンサルテーションログにこれを記載して続行します。
   • 無関係または不正確: ログに短いノートを付けて却下します。
3. ブロックしない: Codex フィードバック。MCP 呼び出しがタイムアウトまたは失敗した場合、失敗をログに記録して返します。

セッション継続性

1 つの調査実行内のすべてのコンサルテーション全体で単一の Codex セッション ID を使用します。これにより、Codex がコンサルテーション全体でコンテキストを構築できます。codex ツールに sessionId パラメータを渡し、"reaper-critique-<timestamp>" のような一貫した ID を使用します。

モード: セルフレビュー (--self)

エージェントは独自の調査結果のギャップ、矛盾、または見落とされた角度をレビューします。

プロセス

1. current-understanding.md、notes/results.md、および ideas.md を読みます。
2. 以下を特定します:
   • 弱い主張: 信頼度が低い、または中程度で、強化されていない成果物。
   • 検証されていない仮定: ハイポセシスまたは証明に列記されているが、検証されていない仮定。
   • 見落とされた角度: 現在の成果物によって提起された明白な質問で、調査されていないもの。
   • 矛盾: current-understanding.md の主張が相互に矛盾しているか、notes/results.md と矛盾しているもの。
3. 各実行可能な成果物について、ideas.md に次の利用可能な H 番号でハイポセシスを追加し、Source フィールドに [Self-N] とタグ付けします（N は既存のセルフレビューラウンド数より 1 多い）。
4. 実行可能なハイポセシスが追加された場合、/investigate スキルを引数 3 で呼び出してそれらに対処します。セルフレビューの成果物は reaper-workspace/logs/ のサイクルログの一部として記録されます — 別のセルフレビューファイルは不要です。

品質基準

• 各 investigate-critique ループは reaper-workspace/logs/ にサイクルログを生成します（追記のみ）
• 人間のフィードバックは、アクションを実行する前に分類されます
• Codex コンサルテーションは反論役とインスピレーション役を交互に実施します
• セルフレビューは、曖昧な懸念ではなく、特定の実行可能なギャップを特定します
• 批評によって生成された新しいハイポセシスはソースでタグ付けされます（[Round N]、[Codex-N]、[Self-N]）
• 批評が調査サイクルをトリガーする場合、結果は通常の調査パイプラインを通じてフローバックされます