ynitto flow-worker — agent-flow 向け実行系プロンプト強化
概要
agent-flow の executor: agent は、各ノードの実行（worker/verify の各 kind）と
継続判断（evaluator）を 1 回ずつのエージェント CLI 呼び出しで行う。
本スキルはその呼び出しに渡す プロンプトを賢くする。planner を flow-planner
スキルへ外出ししたのと同じ作戦で、実行系の手順知識をスキル側に持たせる。
規律の核は 3 つだけ:
| 役割 | 規律 | 一言で |
|---|---|---|
| worker（work/generate/map） | 三つの約束 | 前提を書く・範囲を守る・検証してから渡す |
| verify | 再導出検証＋証跡 | 自分で導き直し、実行したコマンドと終了コードを引用して判定する（証跡が無い項目は pass にできない） |
| evaluator | 受け入れ・具体化・打ち切り | 完了条件と突き合わせ、差し戻しは具体的に、膨張させない |
集約・選別系 kind（classify/synthesize/filter/judge/reduce/split）は 出力契約の厳守＋「入力を鵜呑みにしない・根拠を添える」の軽量規律のみ。
アーキテクチャ
agent-flow (executor=agent)
├─ execute_agent(kind, goal, deps, …) … ノード実行
│ └─ flow-worker/scripts/prompt.py … role=worker のプロンプト生成（決定的・LLM 無し）
│ └─ run_agent(prompt, purpose=kind) … LLM 呼び出しは agent-flow 側
└─ continue_agent(request, results, …) … 継続判断（evaluator-optimizer）
└─ flow-worker/scripts/prompt.py … role=evaluator のプロンプト生成
└─ run_agent(prompt, purpose="evaluator")
- prompt.py は LLM を呼ばない。決定的なテンプレート合成のみ（高速・テスト可能）。
- LLM 呼び出し・役割別エージェント解決（設定
agents:）・argv スピル・タイムアウトは agent-flow 側のrun_agentに残る。 - スキルが見つからない／生成に失敗した場合、agent-flow は 組み込みプロンプトへ フォールバック する（分散ワーカーに本スキルが未インストールでも run は止まらない）。
git 利用規約 — worktree 必須（scripts/git_worktree.py）
エージェントが git を触るときの唯一の入口として、共有キャッシュ + worktree の CLI（scripts/git_worktree.py）を同梱する。実装系・検証役の プロンプトには常にこの規約が注入され、エージェントの自発的な clone / checkout / 共有チェックアウトへの commit を機械的に封じる。
# 読み取り: 別リポジトリ・別ブランチの内容が必要なとき
WT=$(python3 scripts/git_worktree.py provision <URL|パス> --ref <ブランチ|SHA>)
# …… $WT 内で参照・作業 ……
python3 scripts/git_worktree.py release "$WT"
# 書き込み: 専用 worktree で commit → detached のまま HEAD:refs/heads/<branch> へ push
python3 scripts/git_worktree.py push "$WT" --branch <専用ブランチ> -m "<メッセージ>"
- キャッシュ root は agent-flow / agent-project と共有
（
KIRO_GIT_CACHE_DIR/ 既定$TMPDIR/kiro-git-cache）。同じ URL のミラーは ホスト内で 1 本になり、worktree の生成にネットワーク通信は発生しない。 - push は detached worktree から
HEAD:refs/heads/<branch>で送るため、 共有チェックアウトのブランチを動かさない。reject は fetch + rebase で自動リトライし、 並行コミットと衝突しない。 - パターンの正典は docs/designs/git-worktree-cache-pattern.md （INV-1 鮮度 / INV-2 直列化・自己修復 / INV-3 direct clone フォールバック）。
利用方法
agent-flow が自動検出する（flow-planner と同じ検索順:
.github/skills/flow-worker/ → git root → ~/.kiro/skills/ → skill-registry.json の
skill_home）。無効化する場合は agent-flow 設定で:
# agent-flow.yaml
worker_skill: none # 既定 flow-worker。none/builtin で組み込みプロンプトに戻す
スクリプト直接呼び出し（デバッグ用）
echo '{"role":"worker","kind":"work","goal":"READMEに節を追加"}' \
| python3 .github/skills/flow-worker/scripts/prompt.py
入出力契約
入力（stdin JSON）:
| role | フィールド |
|---|---|
worker |
kind / goal / request（run の元要求） / deps（{id: {output, data}}） / repo_instruction（ワークスペース＋参照の指示ブロック） / artifact_note（中間成果物プロトコル） / workspace / references |
evaluator |
request / results_summary / human_feedback / patterns_catalog / max_retries |
出力（stdout）: プロンプト全文。出力契約の文言は agent-flow のパーサと互換を保つ:
- verify: 『verify=pass / verify=fail』＋末尾 JSON
{"ok": bool, "issues": [...]} - split: JSON 配列のみ / reduce:
countは実要素数と一致 / classify:class=<ラベル> - evaluator: JSON のみ
{"decision": "done"|"replan", "reason", "new_tasks": [...]}
注意事項
- プロンプトの正文は
scripts/prompt.pyの定数が正。 - 分散実行では各ワーカーノードのローカルでスキルが検索される。未インストールの ノードは組み込みプロンプトで動く（混在しても run は成立する）。
- agent-project には依存しない。agent-flow がインターフェースに渡す情報のみを使う。