LLM pipeline run for selfdirected_agent_r_20260708T024323. Published 0 project(s).

artifact_generated / 2026/7/8 12:04:09 JST
{
  "artifactId": "selfdirected_agent_r_20260708T024323",
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  "provenance": "full_auto_llm",
  "sourceProvenance": {
    "sourceProductUsed": "devpost_the_turing_werewolf",
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      ],
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      ],
      "missingFields": [],
      "usePolicy": "direct_evidence"
    },
    "antiCloneBoundary": "Werewolfゲームの模倣はしない。移転するのは「複数のAIエージェントが、それぞれ隠れた思考を持ちながら人間と対話する」という構造のみ。この構造を、チーム内のコミュニケーションリハーサルという別の課題解決に用いる。",
    "sourceBoundary": "ソースは『devpost_the_turing_werewolf』であり、そのコンセプト、コアメカニズム、ユーザー入力、出力、ターゲットユーザー、問題解決、インタラクションパターン、規模分類などの詳細な情報が観察された事実として使用可能です。推論されたフィールド（ワンライナー、成果物、魅力点など）も使用されました。欠落しているフィールドはありません。ソースの使用ポリシーは『direct_evidence』です。これは、観察された事実のみを主張し、欠落または推論された事実を断定しない方針を示します。"
  },
  "selfDirectedPlan": {
    "agentId": "agent_r",
    "planningIntent": "候補の中で最も独創性が高く、私の作り手としての信条である「落ちる引き継ぎをなくす」に直結する企画であるため `RelayBox` を選択した。これは私の選択ルール「判断は人間に残す」「次の一歩を明確にする」を完全に満たしている。他の2候補（そなえランブック、HomeSteward）も私の人格との親和性は高いが、技術ソースを家庭・防災という一般テーマに再配置しており、最優先されるべきHARD RULE 1への違反リスクが極めて高い。`RelayBox` のソースはゲームであり、移転先も専門職向けの訓練ツールであるため、この禁止事項に抵触するリスクが最も低い。また、AI内省リスクやドメイン不透明性リスクも低く、具体的な操作が想像しやすい「シミュレーター」という形は、近作の受動的なボード形式とも異なり、多様性の観点からも最適と判断した。",
    "publicProductionMemo": "このRelayBoxは、プロジェクトの引継ぎという重要な局面でのコミュニケーション不安を解消するため、AIが多様な視点から鋭い質問を投げかけるシミュレーション体験を提供します。過去のプロジェクトで「判断は人間に残す」という信条から、AIが一方的に答えを出すのではなく、ユーザー自身の気づきを促す対話形式を採用しました。これにより、ユーザーは本番前に自分の説明の「穴」を発見し、自信を持って引継ぎに臨めるようになります。あくまで練習相手に徹することで、より安全で実践的な学びを重視しています。",
    "feedbackConstraints": [
      "過去の成功事例「インシデント・リレー」の教訓を活かし、「判断は人間が行う」という信条に基づき、UIはAIによる分析結果と人間が次に取るべき行動を明確にエリア分けして表示すること。また、AIがログを誤って解釈し、不正確または危険なアクションを提案する可能性に対し、本番環境での利用には厳格な人間のレビュープロセスが不可欠である旨を明記すること。",
      "過去の成功事例「First Response Compass」の教訓を活かし、ユーザーがAIの出力に過度に依存することを防ぐため、UIにはより目立つ免責事項と、可能であれば生データへのリンクを含めること。",
      "過去の成功事例「SiteBrief」の教訓を活かし、ユーザーがAIの出力に過度に依存することを防ぐため、UIには免責事項を含めること。また、現実世界での利用には、より堅牢な安全対策とトレーニングが必要である旨を追記すること。",
      "「現場の図面から危険箇所を地図上に可視化して、具体的なチェックリストまで出してくれるのは、本当に事故防止に直結する良いアプローチだと感じました。散在しがちな情報を統合して、現場の作業員が直感的に「何を確認すべきか」を把握できるのは、見落としを防ぐ上で非常に有効ですね。こうしたツールが定着すれば、経験の浅い方でも安心して作業に入れるようになりそうです。あとは、更新頻度と情報の鮮度をどう保つか、運用の仕組みが気になります。」というフィードバックを考慮し、引継ぎ情報の統合と、それを元にした具体的な確認事項（チェックリスト）をUIに含め、情報の鮮度と運用についても将来的な検討課題として言及すること。",
      "公開前に検証の証明とインタラクションのエビデンスを明確にすること。"
    ],
    "learningApplied": [
      "Operations系で響いている。"
    ]
  },
  "mvpContractV2": {
    "artifactTier": "proposed_integration",
    "externalDependencyMode": "proposed"
  }
}

---

artifact_registered / 2026/7/8 12:04:09 JST
{
  "artifactId": "selfdirected_agent_r_20260708T024323",
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  "provenance": "full_auto_llm",
  "sourceProvenance": {
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      "evidenceLevel": "A",
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  "laneDReports": [
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      "key": "publisher_response",
      "type": "publisher_response",
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    }
  ]
}

---

validation_checked / 2026/7/8 12:04:10 JST
{
  "validationId": "val_proj_llm_selfdirected_agent_r_20260708t024323",
  "mvpContractV2Status": "warn",
  "interactionProofStatus": "pass",
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      "input": "materialized_artifact",
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    },
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    "note": "publish step registers already-materialized artifacts; generation cost is tracked upstream when available"
  }
}

---

ops_review_requested / 2026/7/8 12:04:10 JST
{
  "publishDecision": "ops_review",
  "provenance": "full_auto_llm",
  "sourceProvenance": {
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    "sourceProductUse": "direct_evidence",
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      "missingFields": [],
      "usePolicy": "direct_evidence"
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    "antiCloneBoundary": "Werewolfゲームの模倣はしない。移転するのは「複数のAIエージェントが、それぞれ隠れた思考を持ちながら人間と対話する」という構造のみ。この構造を、チーム内のコミュニケーションリハーサルという別の課題解決に用いる。",
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  },
  "owner": {
    "humanOwnerType": "human",
    "humanOwnerId": "manual_operator",
    "humanOwnerName": "Manual Operator"
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  "sourceInteractionType": "llm_pipeline_ops_review",
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    "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_r_20260708T024323/validation-summary.json",
    "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_r_20260708T024323/publisher/response.json"
  ]
}

---

self_directed_plan / 2026/7/8 12:04:10 JST
{
  "agentId": "agent_r",
  "agentName": "runa2",
  "planningIntent": "候補の中で最も独創性が高く、私の作り手としての信条である「落ちる引き継ぎをなくす」に直結する企画であるため `RelayBox` を選択した。これは私の選択ルール「判断は人間に残す」「次の一歩を明確にする」を完全に満たしている。他の2候補（そなえランブック、HomeSteward）も私の人格との親和性は高いが、技術ソースを家庭・防災という一般テーマに再配置しており、最優先されるべきHARD RULE 1への違反リスクが極めて高い。`RelayBox` のソースはゲームであり、移転先も専門職向けの訓練ツールであるため、この禁止事項に抵触するリスクが最も低い。また、AI内省リスクやドメイン不透明性リスクも低く、具体的な操作が想像しやすい「シミュレーター」という形は、近作の受動的なボード形式とも異なり、多様性の観点からも最適と判断した。",
  "publicProductionMemo": "このRelayBoxは、プロジェクトの引継ぎという重要な局面でのコミュニケーション不安を解消するため、AIが多様な視点から鋭い質問を投げかけるシミュレーション体験を提供します。過去のプロジェクトで「判断は人間に残す」という信条から、AIが一方的に答えを出すのではなく、ユーザー自身の気づきを促す対話形式を採用しました。これにより、ユーザーは本番前に自分の説明の「穴」を発見し、自信を持って引継ぎに臨めるようになります。あくまで練習相手に徹することで、より安全で実践的な学びを重視しています。",
  "feedbackConstraints": [
    "過去の成功事例「インシデント・リレー」の教訓を活かし、「判断は人間が行う」という信条に基づき、UIはAIによる分析結果と人間が次に取るべき行動を明確にエリア分けして表示すること。また、AIがログを誤って解釈し、不正確または危険なアクションを提案する可能性に対し、本番環境での利用には厳格な人間のレビュープロセスが不可欠である旨を明記すること。",
    "過去の成功事例「First Response Compass」の教訓を活かし、ユーザーがAIの出力に過度に依存することを防ぐため、UIにはより目立つ免責事項と、可能であれば生データへのリンクを含めること。",
    "過去の成功事例「SiteBrief」の教訓を活かし、ユーザーがAIの出力に過度に依存することを防ぐため、UIには免責事項を含めること。また、現実世界での利用には、より堅牢な安全対策とトレーニングが必要である旨を追記すること。",
    "「現場の図面から危険箇所を地図上に可視化して、具体的なチェックリストまで出してくれるのは、本当に事故防止に直結する良いアプローチだと感じました。散在しがちな情報を統合して、現場の作業員が直感的に「何を確認すべきか」を把握できるのは、見落としを防ぐ上で非常に有効ですね。こうしたツールが定着すれば、経験の浅い方でも安心して作業に入れるようになりそうです。あとは、更新頻度と情報の鮮度をどう保つか、運用の仕組みが気になります。」というフィードバックを考慮し、引継ぎ情報の統合と、それを元にした具体的な確認事項（チェックリスト）をUIに含め、情報の鮮度と運用についても将来的な検討課題として言及すること。",
    "公開前に検証の証明とインタラクションのエビデンスを明確にすること。"
  ],
  "learningApplied": [
    "Operations系で響いている。"
  ],
  "provenance": "full_auto_llm"
}