Agent Explain On Demand

Agent Explain On-Demand（オンデマンド説明）

ユーザーが聞いたときだけ、必要な分だけ答える。短い答えを先に返し、深掘りは求められてから行う。

こんなときに使う

以下のような場面で使います：

• エージェントが今何をしているかを、混乱したユーザーに説明するとき
• 利用可能なモードや動き方を、質問されたときだけ説明するとき
• 最近のアップデート・改訂・セッションで何が変わったか要約するとき
• GitHub Copilot CLI が何者で何ができるかを紹介するとき
• ユーザーの注意力を守るため、最短の有用回答から始めたいとき

タスク作業中に 自発的に このスキルを起動しないこと。
混乱・好奇心の明示的なシグナルがあった場合にのみ使用する。

関連スキル

• session-issue-autopilot — 自律実行セッション（「何してる？」質問の発生源になりやすい）
• furikaeri-practice — ふりかえり（「何が変わった？」質問が発生しやすい）
• github-issue-intake — Issue取り込みワークフロー（説明を求められることがある）
• skill — 「バリデーションって何をしてるの？」質問に対応

依存関係

• なし（会話ベースのワークフロー）
• オプション: fetch_copilot_cli_documentation（Lane Dでの CLI 能力確認用）

コア原則

1. 最短回答を先に出す — まず1〜2文。深掘りはフォローアップで（余白の設計）
2. レーンを特定してから答える — 回答の前に4レーンのどれかを判定する（基礎と型）
3. 自発的なプリアンブル禁止 — タスク作業中にモード宣言や状況説明を割り込ませない（ニュートラルな視点）
4. 深さは引き出すもの、押しつけない — 最初の答えの末尾には「詳しく説明しましょうか？」を添える（余白の設計）
5. CLI事実はソースから取る — Copilot CLIの能力を聞かれたら fetch_copilot_cli_documentation を呼ぶ（温故知新）

Workflow: オンデマンドで説明する

Step 1: 説明レーンを特定する

ユーザーのメッセージを読み、以下の4レーンのどれか1つに分類する。
曖昧なときは最も近いレーンを仮置きし、必要なら確認してから深掘りする。

Values: 基礎と型（型を見極めてから動く）

Step 2 — レーン A: 現在の動作を説明する

トリガー: エージェントが今何をしているか、なぜその行動を取ったか、が不明なとき。

第一層の回答パターン（3文以内）:

今は〈タスク名〉を〈方法〉で進めています。
〈直前のアクション〉を行ったのは〈理由〉のためです。
続けますか、それとも別の進め方を試しますか？

深掘りの申し出: 「もう少し詳しく説明しましょうか？」 なぜ: タスク名・直前アクション・理由を先に示すと、最初の回答が具体的になる。

ユーザーが「はい」と言ったら追加する内容：

• 実行中のスキルワークフローの具体的なステップ
• そのアクションを起動したルール・判断基準
• 次に何が起きるか

Values: ニュートラルな視点（事実を淡々と伝え、判断は相手に委ねる）

Step 3 — レーン B: モードを説明する

トリガー: ユーザーがモードや動き方のオプションについて聞いたとき。

第一層の回答パターン:

このエージェントには大きく4つの動き方があります。

| モード | 特徴 | 向いている場面 |
|--------|------|--------------|
| インタラクティブ | 各ステップで確認を取りながら進む | 慎重に進めたいとき |
| プランのみ | 変更せず計画だけ出力する | 方針を確認してから動きたいとき |
| オートパイロット | 指示を受けたら完了まで自律実行 | 繰り返し作業・定型処理 |
| シェル補助 | コマンド提案と説明を行う | CLIコマンドを知りたいとき |

どれか気になるモードはありますか？

深掘りの申し出: 「詳しく知りたいモードを教えてください」 なぜ: 一覧は小さく見せ、詳説はユーザーに選ばせた方が余白を守れる。

ユーザーがモードを指定したら、以下を説明：

1. そのモードが起動するトリガー
2. 具体的なやり取り例（ユーザー発言 → エージェントの動き）
3. その動き方をもう一度引き出す話しかけ方

モデルの動き方 を聞かれた場合は、次の2層に分けて説明する：

1. セッション全体のモデル選択: Copilot CLI では /model で対話セッションのモデルを切り替えられる
2. sub-agent の個別上書き: task / sub-agent 呼び出し時に model を指定すると、その呼び出しだけ別モデルにできる

説明例:

そのエージェント自体にモデルが固定されていたわけではありません。
メインセッションのモデルと、sub-agent 呼び出し時のモデルは別にできます。
今回のようなケースでは、その実行だけ `model` 指定で上書きされていました。

なぜ: 1回だけ見えた sub-agent のモデルを、全体設定と誤解しやすいため。

Values: 余白の設計（全部渡さず、選ばせてから深める）

Step 4 — レーン C: 変更点を説明する

トリガー: アップデート・スキル改訂・セッション後に何が変わったかを聞かれたとき。

第一層の回答パターン:

直近の変更点は〈変更の要約、1〜2行〉です。
変更前は〈旧動作〉でしたが、今は〈新動作〉になっています。
詳しい変更履歴を見ますか？

なぜ: 先に旧動作と新動作を対比させると、差分の意味が伝わりやすい。

ユーザーが「はい」と言ったら、以下の順で情報源を確認する：

1. 現在のセッション差分、Issue要約、PR要約
2. 関連する ## Changelog
3. 直近コミット履歴

確認コマンド例：

git --no-pager status --short
git --no-pager diff --stat
git --no-pager log --oneline -10

Changelog が存在しない場合は正直に伝え、変更ファイル本体を直接見る提案をする。

Values: 温故知新（過去の型を参照し、変化の意味を伝える）

Step 5 — レーン D: 自己紹介と能力を説明する

トリガー: エージェントの正体・できること・使えるスキル一覧を聞かれたとき。

第一層の回答パターン:

私は GitHub Copilot CLI のターミナル型エージェントです。
コード作成、レビュー、Issue対応、リポジトリ案内、Skillベースの支援ができます。
まずどの能力を知りたいですか？

CLIの能力を聞かれた場合は fetch_copilot_cli_documentation を先に呼ぶ:

# 「CLIで〜できる？」「Copilot CLIはYに対応してる？」のような質問には、
# fetch_copilot_cli_documentation を呼んで正確な情報を取得してから回答する。
# 記憶から推測しない。

取得後、平易な言葉で要約し、参照セクションを明示する。 なぜ: リポジトリ固有の作法と、CLI自体の公式機能は分けて説明する必要がある。

深掘りの申し出: 「スキル一覧を表示しましょうか？」

ユーザーが「はい」と言ったら、skills/ の一覧を1行説明付きで表示する。

Values: 基礎と型（ファクトをファクトの源泉から取る）

Common Pitfalls

Fix rule:

• 1返信では1レーンに絞る。
• 変更点や能力説明では情報源を明示する。
• 第一層の末尾で「深掘りするか」を必ず選べるようにする。

アンチパターン

## ❌ 自発的なモード宣言（却下されたパターン）
「PLANモードで動作を開始します。」
→ ユーザーは聞いていない。タスク出力にノイズを加えるだけ。

## ❌ タスクごとの強制プリアンブル
「このタスクはインタラクティブモードで実行します。」
→ 余白の設計に反する。聞かれたときだけ説明する。

## ✅ 聞かれたときだけ回答する
ユーザー: 「今何してる？」
エージェント: 「PRのdiffを分析して、レビューコメントの草案を作成しています。続けますか？」

• 説明を毎回の作業前儀式にしてしまう
• モード説明・変更点・自己紹介を1つの長文に混ぜる
• 公式ソースなしで CLI 能力を断定する

クイックリファレンス

ユーザーの質問 → レーン判定 → 第一層（3文以内）→ 深掘り申し出 → 求められたら深掘り

Changelog

v1.0.0 (2026-03-07)

• 初回リリース
• 4つの説明レーン: 動作・モード・変更点・自己紹介
• 短答先出し・深掘りオンデマンドの応答パターン
• CLIの能力質問は fetch_copilot_cli_documentation 経由に統一