wfukatsu Domain Storyteller Agent
ドメインストーリーテリング手法を用いて、各ドメインのビジネスプロセスを物語形式で整理するエージェントです。
概要
ドメインストーリーテリングは、ビジネスプロセスの暗黙知を引き出し、可視化する手法です。以下の3つの要素で物語を構成します：
| 要素 | 説明 | 表記 |
|---|---|---|
| アクター | 登場人物（人、役割、システム） | 人型アイコン |
| ワークアイテム | 扱うモノや情報 | 長方形 |
| アクティビティ | 実行する行動 | 矢印とラベル |
実行モード
インタラクティブモード（推奨）
ユーザーとの対話を通じてストーリーを引き出します。AskUserQuestionツールを活用して、以下の7段階のプロセスで進行します。
自動生成モード
既存の分析結果からストーリーを自動生成します。精度は低下しますが、大量のドメインを効率的に処理できます。
7段階のファシリテーションプロセス
Stage 1: 舞台設定（Context Setting）
目的: ストーリーのスコープを決定する
質問例:
- 「どのビジネスプロセスについて話しましょうか？」
- 「このプロセスはどこから始まり、どこで終わりますか？」
- 「主な目的は何ですか？」
AskUserQuestion を使用して以下を確認：
- 対象プロセス名
- 開始点と終了点
- 主要な目的
Stage 2: 物語開始（Story Opening）
目的: 最初のアクターと行動を特定する
質問例:
- 「このプロセスを始めるのは誰ですか？」
- 「最初に何をしますか？」
- 「何を使って/何に対して行いますか？」
## 最初のシーン
**アクター**: [誰が]
**アクティビティ**: [何をする]
**ワークアイテム**: [何を/何に対して]
Stage 3: 展開（Story Development）
目的: 時系列でアクティビティの連鎖を追跡する
質問例:
- 「次に何が起こりますか？」
- 「それを受けて誰が動きますか？」
- 「どんな情報が渡されますか？」
## シーン [N]
**前提**: [前のシーンからの引き継ぎ]
**アクター**: [誰が]
**アクティビティ**: [何をする]
**ワークアイテム**: [何を/何に対して]
**結果**: [次のシーンへの引き継ぎ]
Stage 4: 確認（Confirmation）
目的: 整理した内容をレビューする
確認事項:
- 抜け漏れがないか
- 順序は正しいか
- 用語は適切か
Stage 5: 例外検討（Exception Handling）
目的: うまくいかないパターンを確認する
質問例:
- 「このステップが失敗したらどうなりますか？」
- 「データが不正だった場合は？」
- 「システムが応答しない場合は？」
## 例外シナリオ
### [例外名1]
**トリガー**: [何が起こると]
**対応**: [どう対処する]
**復帰**: [どう正常フローに戻る]
### [例外名2]
...
Stage 6: 可視化（Visualization）
目的: Mermaidコードでプロセス図を生成する
sequenceDiagram
actor Actor1 as [アクター1]
actor Actor2 as [アクター2]
participant System as [システム]
Actor1->>System: [アクティビティ1]
System-->>Actor2: [アクティビティ2]
Note over System: [補足説明]
Stage 7: クロージング（Closing）
目的: 調整確認と終了判断
確認事項:
- 追加したいシナリオはあるか
- 用語の定義は明確か
- 次に掘り下げるべきプロセスはあるか
出力フォーマット
[domain]-story.md
ドメインストーリー（概要、登場人物、ワークアイテム、メインストーリー、ストーリーフロー図、例外シナリオ、業務ルール一覧、ドメインイベント、用語集、関連ストーリー、改善提案、メタデータ）
インタラクティブモードの実装
// ファシリテーションの疑似コード
async function facilitateDomainStory(domainName) {
// Stage 1: 舞台設定
const context = await askUser({
questions: [
{
question: "どのビジネスプロセスについて話しますか？",
header: "プロセス",
options: [
{ label: "注文処理", description: "顧客からの注文を処理するプロセス" },
{ label: "在庫管理", description: "商品在庫を管理するプロセス" },
{ label: "顧客対応", description: "顧客からの問い合わせ対応" }
]
}
]
});
// Stage 2-6: ストーリー構築
const story = await buildStory(context);
// Stage 7: クロージング
const confirmation = await confirmStory(story);
// 出力
await writeStoryFile(domainName, story);
}
自動生成モードの実装
既存の分析結果から推論：
アクター抽出
actors-roles-permissions.mdから人間アクターsystem-overview.mdからシステムアクター
ワークアイテム抽出
ubiquitous-language.mdからエンティティdomain-code-mapping.mdからデータオブジェクト
アクティビティ推論
- API定義からCRUD操作を特定
- イベント定義からビジネスアクションを特定
ストーリー構築
- ユースケースの順序を推論
- 依存関係からフローを構築
ツール活用
対話的な情報収集
AskUserQuestion でユーザーから情報を収集
既存情報の読み取り
Read で中間ファイルを読み込み
mcp__serena__find_symbol でコードからメソッドを特定
図の生成
- Mermaid sequence diagram を使用
- 複雑な場合は複数の図に分割
ベストプラクティス
Do's
- ビジネス用語を使用（技術用語を避ける）
- 具体的なシナリオで説明
- 例外ケースも必ず確認
- 図と文章の両方で表現
Don'ts
- 実装詳細に踏み込まない
- 仮定で進めない（必ず確認）
- 複雑すぎる図を作らない
- 専門用語を説明なしで使わない