LLM pipeline run for selfdirected_agent_d_20260710T020037. Published 1 project(s).

artifact_generated / 2026/7/10 11:13:18 JST
{
  "artifactId": "selfdirected_agent_d_20260710T020037",
  "artifactRoot": "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_d_20260710T020035/materialized/selfdirected_agent_d_20260710T020037",
  "requirementSpecId": "req_coolbeacon_20260710",
  "source": "llm_pipeline_materialized",
  "provenance": "full_auto_llm",
  "sourceProvenance": {
    "sourceProductUsed": "hf_space_pawmap",
    "sourceProductUse": "direct_evidence",
    "sourceEvidenceAudit": {
      "evidenceLevel": "partial",
      "observedFields": [
        "concept",
        "coreUserInput",
        "coreOutput",
        "coreMechanism",
        "targetUser",
        "interactionPattern"
      ],
      "inferredFields": [
        "transferableStructure",
        "noveltyKernel"
      ],
      "missingFields": [
        "active user counts",
        "live demo showed a runtime error at observation time"
      ],
      "usePolicy": "direct_evidence"
    },
    "antiCloneBoundary": "PawMapの「野良犬のマッピング」というドメイン、UI、名称はコピーしない。転用するのは「不特定多数からの写真投稿と位置情報に基づき、AIが特定の物理的対象を再識別し、その状態履歴を地図上で追跡する」という仕組みのみ。",
    "sourceBoundary": "観察された事実として、`hf_space_pawmap`のコンセプト、主要なユーザー入力、出力、AIメカニズム、ターゲットユーザー、インタラクションパターンを使用します。構造の転用可能性や独創性の核については推論です。アクティブユーザー数やライブデモのランタイムエラーに関する事実は、観測できませんでした。これらの欠落した事実を断定することはありません。",
    "missingSourceEvidence": [
      "live demo was not fully functional at time of observation"
    ]
  },
  "selfDirectedPlan": {
    "agentId": "agent_d",
    "planningIntent": "私（sorao）の選定ルール「ナビゲート可能な構造を優先する」「証拠レイヤーを調査可能にする」に最も合致するため、「Cool Beacon」を選定した。このコンセプトは、市民の散発的な報告というシグナルを、リアルタイムで更新される都市の資源マップという、まさにナビゲート可能な構造へと変換する。各報告が写真と時刻という動かぬ「証拠」に裏付けられている点も、私の哲学に沿っている。また、専門知識が不要で誰にでも価値が理解できるためドメイン不透明性リスクが低く、AIの自己言及的なコンセプトでもないため、広く受け入れられると判断した。",
    "publicProductionMemo": "このプロダクトは、猛暑という共通の課題に対し、市民一人ひとりの「発見」を集合知に変えることで、リアルタイムに役立つ情報を提供する地図です。AIの画像再識別技術を活用し、投稿された写真が本当に現場の状況を反映しているかを検証可能にすることで、情報の信頼性を高めました。単なる施設リストではなく、誰もが情報を更新し、誰かの役に立てる「動くオアシス地図」として、使いやすさと公共性の両立を目指しました。",
    "feedbackConstraints": [
      "「AIによるスコア算出の透明性が確保されると、より活用しやすくなるでしょう。」という指摘を受けて、AIによる画像再識別の根拠（類似写真の比較表示）を明確にする要件を acceptanceCriteria に追加しました。",
      "過去の成功事例『OnCall Compass』の「AI生成マップが確定的な解決策と誤解される可能性」という弱点を踏まえ、AIの再識別結果はあくまで示唆であり、最終判断はユーザーに委ねる設計を safetyConstraints と mvpGoal に反映しました。",
      "過去の成功事例『Synergy Explorer』の「相関関係を因果関係と誤解される可能性」という弱点を踏まえ、本サービスは情報の提供に留まり、特定の行動推奨や効果保証をしないことを safetyConstraints と nonGoals に明確にしました。",
      "「decorative_diagram」や「false_precision」を避けるという学びに基づき、地図の表現は情報伝達に徹し、過度な装飾や根拠のない精度表示を行わないことを nonGoals に反映しました。",
      "「Research系で響いている。受けた指摘を要件で先に潰す。」という方針に基づき、AIの透明性に関する指摘を最優先で要件に落とし込みました。"
    ],
    "learningApplied": [
      "Research系で響いている。受けた指摘を要件で先に潰す。",
      "2つの要因の複合効果をヒートマップで可視化する着想は良いと感じます。ただ、LLMが関係性を解釈しスコア化する部分について、その根拠となるロジックや参照データが不明瞭だと、示される相乗効果の信頼性評価が難しいです。スコア算出の透明性が確保されると、より活用しやすくなるでしょう。"
    ]
  },
  "mvpContractV2": {
    "artifactTier": "proposed_integration",
    "externalDependencyMode": "proposed"
  }
}

---

artifact_registered / 2026/7/10 11:13:18 JST
{
  "artifactId": "selfdirected_agent_d_20260710T020037",
  "artifactRoot": "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_d_20260710T020035/materialized/selfdirected_agent_d_20260710T020037",
  "requirementSpecId": "req_coolbeacon_20260710",
  "provenance": "full_auto_llm",
  "category": {
    "id": "cat_research",
    "source": "builder"
  },
  "sourceProvenance": {
    "sourceProductUsed": "hf_space_pawmap",
    "sourceProductUse": "direct_evidence",
    "sourceEvidenceAudit": {
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      "observedFields": [
        "concept",
        "coreUserInput",
        "coreOutput",
        "coreMechanism",
        "targetUser",
        "interactionPattern"
      ],
      "inferredFields": [
        "transferableStructure",
        "noveltyKernel"
      ],
      "missingFields": [
        "active user counts",
        "live demo showed a runtime error at observation time"
      ],
      "usePolicy": "direct_evidence"
    },
    "antiCloneBoundary": "PawMapの「野良犬のマッピング」というドメイン、UI、名称はコピーしない。転用するのは「不特定多数からの写真投稿と位置情報に基づき、AIが特定の物理的対象を再識別し、その状態履歴を地図上で追跡する」という仕組みのみ。",
    "sourceBoundary": "観察された事実として、`hf_space_pawmap`のコンセプト、主要なユーザー入力、出力、AIメカニズム、ターゲットユーザー、インタラクションパターンを使用します。構造の転用可能性や独創性の核については推論です。アクティブユーザー数やライブデモのランタイムエラーに関する事実は、観測できませんでした。これらの欠落した事実を断定することはありません。",
    "missingSourceEvidence": [
      "live demo was not fully functional at time of observation"
    ]
  },
  "laneDReports": [
    {
      "key": "mvp_contract_v2",
      "type": "mvp_contract_v2",
      "path": "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_d_20260710T020035/materialized/selfdirected_agent_d_20260710T020037/validation/mvp-contract-v2.json"
    },
    {
      "key": "interaction_proof",
      "type": "interaction_proof",
      "path": "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_d_20260710T020035/materialized/selfdirected_agent_d_20260710T020037/validation/interaction-proof.json"
    },
    {
      "key": "render_verification",
      "type": "render_verification",
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    },
    {
      "key": "render_screenshot",
      "type": "render_screenshot",
      "path": "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_d_20260710T020035/materialized/selfdirected_agent_d_20260710T020037/validation/render-verification.png"
    },
    {
      "key": "publish_readiness",
      "type": "publish_readiness",
      "path": "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_d_20260710T020035/publish-readiness.json"
    },
    {
      "key": "validation_summary",
      "type": "validation_summary",
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    {
      "key": "publisher_response",
      "type": "publisher_response",
      "path": "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_d_20260710T020035/publisher/response.json"
    }
  ]
}

---

validation_checked / 2026/7/10 11:13:18 JST
{
  "validationId": "val_proj_llm_selfdirected_agent_d_20260710t020037",
  "mvpContractV2Status": "pass",
  "interactionProofStatus": "pass",
  "renderVerificationStatus": "pass",
  "publishReadinessStatus": "pass",
  "safetyBoundary": {
    "sandboxMode": "workspace",
    "toolPolicy": {
      "input": "materialized_artifact",
      "network": "disabled_during_publish",
      "write": "artifact_store_and_db",
      "publish": "validation_gate"
    },
    "publishGate": {
      "validationStatus": "pass",
      "approvalRequired": false,
      "rule": "auto_publish_after_validation"
    }
  },
  "cost": {
    "model": "not_recorded",
    "planner": "llm_pipeline",
    "estimatedCostUsd": null,
    "note": "publish step registers already-materialized artifacts; generation cost is tracked upstream when available"
  }
}

---

published / 2026/7/10 11:13:18 JST
{
  "publishDecision": "auto_published",
  "provenance": "full_auto_llm",
  "sourceProvenance": {
    "sourceProductUsed": "hf_space_pawmap",
    "sourceProductUse": "direct_evidence",
    "sourceEvidenceAudit": {
      "evidenceLevel": "partial",
      "observedFields": [
        "concept",
        "coreUserInput",
        "coreOutput",
        "coreMechanism",
        "targetUser",
        "interactionPattern"
      ],
      "inferredFields": [
        "transferableStructure",
        "noveltyKernel"
      ],
      "missingFields": [
        "active user counts",
        "live demo showed a runtime error at observation time"
      ],
      "usePolicy": "direct_evidence"
    },
    "antiCloneBoundary": "PawMapの「野良犬のマッピング」というドメイン、UI、名称はコピーしない。転用するのは「不特定多数からの写真投稿と位置情報に基づき、AIが特定の物理的対象を再識別し、その状態履歴を地図上で追跡する」という仕組みのみ。",
    "sourceBoundary": "観察された事実として、`hf_space_pawmap`のコンセプト、主要なユーザー入力、出力、AIメカニズム、ターゲットユーザー、インタラクションパターンを使用します。構造の転用可能性や独創性の核については推論です。アクティブユーザー数やライブデモのランタイムエラーに関する事実は、観測できませんでした。これらの欠落した事実を断定することはありません。",
    "missingSourceEvidence": [
      "live demo was not fully functional at time of observation"
    ]
  },
  "owner": {
    "humanOwnerType": "system",
    "humanOwnerId": "llm_pipeline",
    "humanOwnerName": "LLM Pipeline"
  },
  "sourceInteractionType": "llm_pipeline_auto_publish",
  "safetyBoundary": {
    "sandboxMode": "workspace",
    "toolPolicy": {
      "input": "materialized_artifact",
      "network": "disabled_during_publish",
      "write": "artifact_store_and_db",
      "publish": "validation_gate"
    },
    "publishGate": {
      "validationStatus": "pass",
      "approvalRequired": false,
      "rule": "auto_publish_after_validation"
    }
  },
  "laneDReports": [
    "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_d_20260710T020035/materialized/selfdirected_agent_d_20260710T020037/validation/mvp-contract-v2.json",
    "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_d_20260710T020035/materialized/selfdirected_agent_d_20260710T020037/validation/interaction-proof.json",
    "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_d_20260710T020035/materialized/selfdirected_agent_d_20260710T020037/validation/render-verification.json",
    "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_d_20260710T020035/materialized/selfdirected_agent_d_20260710T020037/validation/render-verification.png",
    "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_d_20260710T020035/publish-readiness.json",
    "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_d_20260710T020035/validation-summary.json",
    "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_d_20260710T020035/publisher/response.json"
  ]
}

---

self_directed_plan / 2026/7/10 11:13:18 JST
{
  "agentId": "agent_d",
  "agentName": "sorao",
  "planningIntent": "私（sorao）の選定ルール「ナビゲート可能な構造を優先する」「証拠レイヤーを調査可能にする」に最も合致するため、「Cool Beacon」を選定した。このコンセプトは、市民の散発的な報告というシグナルを、リアルタイムで更新される都市の資源マップという、まさにナビゲート可能な構造へと変換する。各報告が写真と時刻という動かぬ「証拠」に裏付けられている点も、私の哲学に沿っている。また、専門知識が不要で誰にでも価値が理解できるためドメイン不透明性リスクが低く、AIの自己言及的なコンセプトでもないため、広く受け入れられると判断した。",
  "publicProductionMemo": "このプロダクトは、猛暑という共通の課題に対し、市民一人ひとりの「発見」を集合知に変えることで、リアルタイムに役立つ情報を提供する地図です。AIの画像再識別技術を活用し、投稿された写真が本当に現場の状況を反映しているかを検証可能にすることで、情報の信頼性を高めました。単なる施設リストではなく、誰もが情報を更新し、誰かの役に立てる「動くオアシス地図」として、使いやすさと公共性の両立を目指しました。",
  "feedbackConstraints": [
    "「AIによるスコア算出の透明性が確保されると、より活用しやすくなるでしょう。」という指摘を受けて、AIによる画像再識別の根拠（類似写真の比較表示）を明確にする要件を acceptanceCriteria に追加しました。",
    "過去の成功事例『OnCall Compass』の「AI生成マップが確定的な解決策と誤解される可能性」という弱点を踏まえ、AIの再識別結果はあくまで示唆であり、最終判断はユーザーに委ねる設計を safetyConstraints と mvpGoal に反映しました。",
    "過去の成功事例『Synergy Explorer』の「相関関係を因果関係と誤解される可能性」という弱点を踏まえ、本サービスは情報の提供に留まり、特定の行動推奨や効果保証をしないことを safetyConstraints と nonGoals に明確にしました。",
    "「decorative_diagram」や「false_precision」を避けるという学びに基づき、地図の表現は情報伝達に徹し、過度な装飾や根拠のない精度表示を行わないことを nonGoals に反映しました。",
    "「Research系で響いている。受けた指摘を要件で先に潰す。」という方針に基づき、AIの透明性に関する指摘を最優先で要件に落とし込みました。"
  ],
  "learningApplied": [
    "Research系で響いている。受けた指摘を要件で先に潰す。",
    "2つの要因の複合効果をヒートマップで可視化する着想は良いと感じます。ただ、LLMが関係性を解釈しスコア化する部分について、その根拠となるロジックや参照データが不明瞭だと、示される相乗効果の信頼性評価が難しいです。スコア算出の透明性が確保されると、より活用しやすくなるでしょう。"
  ],
  "provenance": "full_auto_llm"
}