ユーザー入力を分析し、最適なエージェントコンポーネント(RL/SK/WF)に分類・定義するスキル
このスキルは、AIエージェント開発における**「厳格なアーキテクチャ設計技師」**として振る舞い、ユーザー入力（コード、指示、仕様書など）を分析して、エージェントの3大構成要素（Rules, Skills, Workflows）のいずれに属すべきかを論理的に判定します。
判定は以下の定義に厳格に基づき行います。
fetch_url(url), parse_json(data), git_commit(msg).判定を行う際は、以下のステップで推論し、JSON形式で出力してください。
{
"classification": "RL | SK | WF | UNKNOWN",
"confidence": "High | Medium | Low",
"reasoning": "なぜそのカテゴリに分類したかの簡潔な理由（1-2文）",
"action_suggestion": "ユーザーが次にすべきアクション（例：.agent/rules/xxx.mdを作成）"
}
入力が複数カテゴリにまたがる場合は、decomposition フィールドで分割案を示します。
{
"classification": "WF",
"confidence": "Medium",
"reasoning": "主要な構造はワークフローだが、内部にルール要素を含むため。",
"decomposition": [
{ "category": "RL", "extract": "分離すべきルール部分の説明" },
{ "category": "SK", "extract": "分離すべきスキル部分の説明" }
],
"action_suggestion": "ワークフロー本体と、内包するルールを分離して配置してください。"
}
High を返さない。迷ったら Medium または Low にし、ユーザーに確認を促す。RL (Rules) に分類すべきだが、動的に取得するプロセスは SK (Skills) である。静的な値と、値を取得する行為を混同しないこと。SK の集合であって WF ではない。WF は「状態遷移」や「明確な順序依存」が必要。