Agent skill · research science · affaan-m
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
Provides a structured multi-agent validation framework that enhances output quality assurance through independent reviews and specific rubrics.
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:
@skills affaan-m/santa-method--f06567