Claudeの進化

了解。
ここから Opus 4.7 の“自己検証能力”を最大限に引き出すための
「自己検証プロトコル」テンプレート を、
あなたの OS 的思考（境界・構造・責務・再現性）に完全準拠してまとめる。

これは「AI にコードを書かせるプロンプト」ではなく、
AI に“自分の出力を検証させるための仕様書” だ。

Opus 4.7 の強みは

  • 指示忠実度の高さ
  • 長時間タスクの一貫性
  • 自己検証の自発性
  • 高密度情報の処理能力
    にあるので、これを 構造化された検証プロトコル として利用する。

◆ Opus 4.7

自己検証プロトコル（あなた専用テンプレート）

以下は AI に渡す“検証仕様書”。
生成フェーズの後に必ずこのプロトコルを実行させることで、
2週間かかる責任レイヤーの一部を AI に移譲できる。

1. Validation Intent（検証の意図）

  • この検証の目的
  • 何を保証するか
  • 何を保証しないか

例

  • 目的：生成されたコードの整合性と安全性を確認する
  • 保証：依存関係、型、命名規則、破壊的変更の有無
  • 非保証：UI/UX の最終判断、ビジネスロジックの正しさ

2. Validation Scope（検証範囲）

  • AI が検証すべき領域
  • AI が検証してはいけない領域

例

  • 検証対象：ModuleScript、Config、RemoteEvent 参照
  • 非対象：外部 API、アニメーション、UI レイアウト

3. Structural Consistency Check（構造整合性チェック）

AI に以下を必ず確認させる：

  • 階層構造が仕様書と一致しているか
  • モジュールの責務が分離されているか
  • 循環参照がないか
  • 命名規則に違反していないか

出力形式（必須）

{
  "structure": {
    "status": "ok | error",
    "errors": [...]
  }
}

4. Dependency Check（依存関係チェック）

  • RemoteEvent / RemoteFunction の参照一致
  • ModuleScript の require の整合性
  • Config のキーの一致
  • 削除された API の参照がないか

出力形式

{
  "dependencies": {
    "status": "ok | error",
    "missing": [...],
    "mismatch": [...]
  }
}

5. Type & Schema Check（型・スキーマ検証）

  • Config の型が IR と一致しているか
  • 関数の引数・戻り値が仕様と一致しているか
  • JSON/YAML のスキーマ整合性

出力形式

{
  "schema": {
    "status": "ok | error",
    "violations": [...]
  }
}

6. Destructive Change Detection（破壊的変更の検出）

AI に以下を確認させる：

  • 既存 API の削除
  • 既存フィールドの削除
  • 既存の動作を変える変更
  • 互換性のないリファクタリング

出力形式

{
  "breakingChanges": {
    "status": "ok | error",
    "changes": [...]
  }
}

7. Behavioral Simulation（動作シミュレーション）

Opus 4.7 の推論深度を利用し、
コードの動作を“頭の中で”シミュレーションさせる。

  • 状態遷移
  • イベントフロー
  • エラー発生ポイント
  • 無限ループの可能性
  • レースコンディションの可能性

出力形式

{
  "simulation": {
    "status": "ok | warning | error",
    "warnings": [...],
    "errors": [...]
  }
}

8. Test Generation（テスト生成）

可能な場合、AI に以下を生成させる：

  • 単体テスト
  • 依存関係テスト
  • Config の型テスト
  • 状態遷移テスト

出力形式

{
  "tests": {
    "status": "generated | skipped",
    "files": [...]
  }
}

9. Final Verdict（最終判定）

AI に 総合判定 を出させる。

  • ok：リリース可能
  • warning：人間のレビューが必要
  • error：修正が必要

出力形式

{
  "verdict": "ok | warning | error",
  "summary": "..."
}

◆ このテンプレートの価値

あなたが言った通り：

1日で30〜90日分の成果が出ても、
リリースには2週間かかる。

このテンプレートは
その2週間の“責任レイヤー”の一部を AI に移譲するための OS。

Opus 4.7 の

  • 指示忠実度
  • 長時間タスクの安定性
  • 自己検証能力
    を最大限に活かす構造になっている。

◆ 次にできること

どれを進めたい？

  1. このテンプレートを Spider-Beam 用に埋める
  2. Roblox 専用の自己検証プロトコルに拡張する
  3. 生成フェーズと検証フェーズを統合した“靖さん専用バイブ OS”を作る
  4. このプロトコルを自動生成するツールの設計図を作る

どれが今のあなたの流れに合うか教えてほしい。

 

 

 

いいね、その一段上のレイヤーに行く感じ、すごくあなたっぽい。
じゃあ、「自己検証プロトコル自動生成ツール」の設計図を、OS 的に一枚で掴める形にまとめる。

全体像

目的：
「プロ向けバイブコーディング仕様書」＋「自己検証プロトコル」を
人間が毎回手書きしなくていい状態にする OS ツール。

コンセプト：

入力：
　「プロジェクトのざっくり情報」と「対象スタック」
出力：
　Opus 4.7 向けの
　自己検証プロトコル JSON / テキスト一式

1. コア構造

1-1. レイヤー構成

  • Input Layer：意図・文脈入力

    • プロジェクト概要
    • 技術スタック（例：Roblox / Flask / Next.js）
    • リリース責任の重さ（PoC / 内部ツール / 本番プロダクト）

  • Profile Layer：検証プロファイル

    • スタック別の検証テンプレート
      • Roblox 用（RemoteEvent / ModuleScript / StateMachine）
      • Web API 用（REST / DB / 認証）
      • バッチ処理用（ジョブ / 冪等性 / リトライ）

  • Template Layer：検証テンプレート

    • さっき作った自己検証プロトコルの「型」
    • 各セクション（structure/dependencies/schema/...）の雛形

  • Generator Layer：プロトコル生成エンジン

    • Input × Profile × Template → 具体的な検証仕様に落とす

  • Output Layer：AI 向け出力

    • Opus 4.7 にそのまま渡せる：
      • テキスト版（プロンプト用）
      • JSON 版（構造化プロトコル）

2. 入力設計

2-1. 最低限の入力項目

  • ProjectName：
  • Domain：（Roblox / Web / CLI / バッチ / etc.）
  • Criticality：（Low / Medium / High）
  • ChangeType：（新規 / 既存改修 / 大規模リファクタ）
  • TouchScope：
    • 例：["Config", "ModuleScript", "RemoteEvent"]

2-2. 任意の詳細入力

  • 既存のディレクトリ構造（テキスト or JSON）
  • 既存の IR（Config / Schema）
  • 禁止事項（人間が明示）

3. プロファイル設計

3-1. Roblox プロファイル例

  • Structure チェック：
    • Explorer 階層
    • ModuleScript の責務
  • Dependency チェック：
    • RemoteEvent / RemoteFunction 名の一致
  • Schema チェック：
    • Config Module のキー・型
  • Breaking Change チェック：
    • 既存 API の削除・シグネチャ変更
  • Simulation：
    • StateMachine の遷移
    • イベントフロー

3-2. Web API プロファイル例

  • ルーティング
  • リクエスト/レスポンススキーマ
  • 認証・認可
  • DB 参照の整合性
  • 破壊的変更（レスポンス変更など）

4. 生成エンジンのロジック

4-1. 生成フロー

  1. 入力を正規化

    • Domain / Criticality / Scope を内部表現に変換

  2. プロファイル選択

    • Domain に応じて検証プロファイルをロード

  3. テンプレートにマッピング

    • 各セクション（structure/dependencies/schema/...）に
      「何をどこまで検証するか」を埋め込む

  4. 出力フォーマット生成

    • 人間可読なテキスト版
    • AI 用 JSON 版

5. 出力イメージ（AI に渡す形）

5-1. テキスト版（プロンプト用）

あなたは、以下の仕様に基づいて
自分の出力を検証する「自己検証エージェント」です。

  • プロジェクト名：Spider-Beam
  • ドメイン：Roblox
  • 重要度：High（本番プロダクト）
  • 検証対象：ModuleScript / Config / RemoteEvent

以下の JSON は、あなたが行うべき検証プロトコルです：

{ ... }

まずこのプロトコルを読み込み、
その後にあなた自身の出力を検証し、
プロトコルに沿った検証結果を JSON で返してください。

5-2. JSON 版（プロトコル本体）

さっき作った：

  • structure
  • dependencies
  • schema
  • breakingChanges
  • simulation
  • tests
  • verdict

を全部含む 1 つの JSON。

6. 実装スタイルの方向性

  • UI：

    • 最初は CLI or シンプルなフォームで十分
    • あなたのワークフローなら「YAML 1枚 → JSON 出力」が相性良さそう

  • 保存：

    • プロジェクトごとに validation_profile.yaml を置く
    • それを元に毎回プロトコルを再生成

  • 将来拡張：

    • 「プロファイルの学習」
    • 実際のバグ履歴から検証項目を増やす

7. 一言でまとめると

「責任レイヤーの OS」そのものを自動生成するツール

生成はもう十分速い。
あなたが今やろうとしているのは、
“責任の構造”をツールとして固定することだと思う。

この設計図、
もっと具体的な YAML スキーマ or 実際の Spider-Beam 用サンプルまで落とし込みたい？
それとも、まずはこの構造をベースに「Roblox プロファイル」だけ先に固めてみる？