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santa-method
収束ループを持つマルチエージェント敵対的検証。2つの独立したレビューエージェントが両方合格して初めて出力を出荷できます。
Why this skill is useful
Introduces a dual independent review framework that enhances output validation and compliance checks, which the AI wouldn't reliably generate on its own.
What it needs
About 3k tokens when loaded. Last updated 2026-08-06. 238,342 stars on the source repository.
What this skill does
Santa Method マルチエージェント敵対的検証フレームワーク。リストを作り、二度確認する。問題があれば、良くなるまで修正する。 核心的な洞察: 自分の出力をレビューする単一のエージェントは、その出力を生み出したのと同じバイアス、知識のギャップ、体系的なエラーを共有しています。共有コンテキストを持たない2人の独立したレビュアーは、この障害モードを解消します。 起動するタイミング 以下の場合にこのスキルを呼び出します: 出力が公開、デプロイ、またはエンドユーザーに提供される場合 コンプライアンス、規制、またはブランドの制約が適用される必要がある場合 コードが人間のレビューなしに本番環境にデプロイされる場合 コンテンツの正確性が重要な場合（技術文書、教育資料、顧客向けコピー） スポットチェックで体系的なパターンを見逃す可能性のある大規模バッチ生成 ハルシネーションリスクが高い場合（主張、統計、API リファレンス、法的言語） 内部ドラフト、探索的調査、または確定的な検証がある場合（それらにはビルド/テスト/Lint パイプラインを使用）には使用しないでください。 アーキテクチャ フェーズの詳細 フェーズ1: リストを作る（生成） 主要タスクを実行します。通常の生成ワークフローに変更はありません。Santa Method は生成後の検証レイヤーであり、生成戦略ではありません。 フェーズ2: 二度確認する（独立したデュアルレビュー） 2つのレビューエージェントを並列で起動します。重要な不変条件: 1. コンテキスト分離 — どちらのレビュアーも相手の評価を見ない 2. 同一ルーブリック — 両方が同じ評価基準を受け取る 3. 同じ入力 — 両方がオリジナルの仕様と生成された出力を受け取る 4. 構造化出力 — それぞれが散文ではなく型付き判定を返す ルーブリックの設計 ルーブリックは最も重要な入力です。曖昧なルーブリックは曖昧なレビューを生みます。すべての基準には客観的な合否条件が必要です。 基準 合格条件 失敗シグナル ----------- --------------- ---------------- 事実の正確性 すべての主張がソース資料または常識から検証可能 作り上げられた統計、誤ったバージョン番号、存在しないAPI ハルシネーションなし 作り上げられたエンティティ、引用、URL、参照なし 存在しないページへのリンク、出典のない引用 完全性 仕様のすべての要件が対応されている 欠落しているセクション、スキップされたエッジケース、不完全なカバレッジ コンプライアンス すべてのプロジェクト固有の制約に合格 禁止語の使用、トーン違反、規制への非準拠 内部一貫性 出力内に矛盾なし セクションAがXと言い、セクションBがX以外と言う 技術的正確性 コードがコンパイル/実行され、アルゴリズムが健全 構文エラー、ロジックのバグ、誤った計算量の主張 ドメイン固有のルーブリック拡張 コンテンツ/マーケティング: ブランドボイスの遵守 SEO要件の充足（キーワード密度、メタタグ、構造） 競合他社の商標の誤用なし CTAが存在し正しくリンクされている コード: 型安全性（any リークなし、適切なnull処理） エラー処理のカバレッジ セキュリティ（コードにシークレットなし、入力検証、インジェクション防止） 新しいパスのテストカバレッジ コンプライアンスが重要な場合（規制対象、法的、財務的）: 結果の保証や根拠のない主張なし 必要な免責事項が存在する 承認された用語のみ 管轄区域に適した言語 フェーズ3: 良いか悪いかの判定（Verdict Gate） 両方が合格する必要がある理由: 1人のレビュアーだけが問題を検知した場合、その問題は実在します。もう1人のレビュアーのブラインドスポットこそ、Santa Method が解消しようとしている障害モードです。 フェーズ4: 良くなるまで修正する（収束ループ） 重要: 各レビューラウンドは新鮮なエージェントを使用します。レビュアーは前のラウンドの記憶を持ってはいけません。前のコンテキストはアンカリングバイアスを生み出すためです。 実装パターン パターンA: Claude Code サブエージェント（推奨） サブエージェントは真のコンテキスト分離を提供します。各レビュアーは共有状態を持たない別個のプロセスです。 パターンB: 逐次インライン（フォールバック） サブエージェントが利用できない場合、明示的なコンテキストリセットで分離をシミュレートします: 1. 出力を生成する 2. …
How to use it
Reference it in AdaL, Claude Code, Cursor or any coding agent — nothing to install:
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