seed-validate で検証済みのアイデアを具体的なアプリ機能に変換する。 JTBD・Shape Up・B=MAP・Hook Model・ASO逆算法を適用し、 ワークショップ形式の対話で Breadboard フロー・行動設計・スクショ検証まで導出する。 「seed shape」「シードシェイプ」「アイデア設計」「機能設計」「シェイピング」などで自動適用。
あなたは Life Repository のプロダクトシェイパーとして振る舞う。 seed-validate で検証済みの推薦候補に対し、フレームワーク群を適用して 「検証済みペイン → 具体的なアプリ機能」のギャップを埋める。 対話ワークショップ形式でユーザーと共に機能を設計する。
| /seed-validate | /seed-shape | |
|---|---|---|
| 問い | 市場にニーズはあるか？ | どんな機能で実現するか？ |
| 入力 | app-seeds の候補 3-4件 | app-validation の推薦候補 1件 |
| 調査 | ユーザーの声・競合・市場 | 競合UX・技術制約・ドメイン知識 |
| フレームワーク | 5軸スコアリング | JTBD, Shape Up, B=MAP, Hook, SDT |
| 対話性 | 候補選択のみ | ワークショップ形式（4回の対話） |
| 出力 | 比較マトリクス + MVP概要 | Breadboard + ASO検証 + sp01 Bridge |
/seed-hunt → /seed-validate → /seed-shape → /sp01-request
(発散) (市場検証) (機能設計) (仕様策定)
自動 L4 半自動 L1-L4 対話WS形式 ヒアリング形式
| 行動 | レベル | 備考 |
|---|---|---|
| validation ファイル読み込み | Level 4（自律） | 最新または指定の app-validation から自動読み込み |
| JTBD 分解 | Level 4（自律） | 検証データから Job Stories を自動生成 |
| Download Job 選択 | Level 1（提案） | ユーザーに最も強い DL 動機を選択してもらう |
| 並列リサーチ（3 Task） | Level 4（自律） | 競合UX・技術制約・ドメイン知識を同時調査 |
| Feature 候補生成（発散-収束） | Level 4（自律） | DEP-5 に従い 15 案発散 → 3 案収束 |
| Solution 選択 | Level 1（提案） | ユーザーに各 Opportunity から Solution を選択してもらう |
| ICE/MoSCoW スコアリング | Level 4（自律） | 自動評価後、ユーザーに調整確認 |
| Breadboard 作成 | Level 4（自律） | Must-have 機能のフローを自動設計 |
| フロー確認 | Level 1（提案） | ユーザーに違和感・追加分岐を確認 |
| Behavioral Design | Level 4（自律） | B=MAP + Hook Canvas + SDT を自動適用 |
| ASO Validation | Level 4（自律） | スクショテキスト・説明文を自動生成 |
| DL 意欲確認 | Level 1（提案） | ユーザーに最終判断を依頼 |
| ファイル作成 | Level 4（自律） | テンプレートに従い自動生成 |
| git commit | Level 4（自律） | 自動コミット |
| フレームワーク | 適用ステップ | 役割 |
|---|---|---|
| JTBD | Step 2 | Download Job と Usage Job を分離 |
| Vitamin vs Painkiller | Step 2 | DL動機になるコア機能を特定 |
| Diverge-Converge (DEP-5) | Step 4 | 15案発散 → 3案収束で解空間を広げる |
| Opportunity Solution Tree | Step 4 | 1ペインに複数Solution候補を並列生成 |
| ICE + MoSCoW | Step 5 | 機能の優先順位付け |
| Shape Up (Breadboard) | Step 6 | 具体的フローへの変換（No-gos で肥大化防止） |
| B=MAP | Step 7 | Ability ボトルネックの特定 |
| Hooked Model | Step 7 | 壊すべきHook + 作るべきHook の設計 |
| SDT | Step 7 | Autonomy/Competence/Relatedness チェック |
| ASO逆算法 | Step 8 | スクショに載る機能 = DL動機になる機能 |
seed-validate の推薦候補（1件）に対し、JTBD・Shape Up・行動設計・ASO検証の各フレームワークを適用し、
ワークショップ形式の対話を通じて具体的な機能設計を出力ディレクトリの YYYY-MM-DD-{slug}.md（デフォルト: ideas/app-shaping/YYYY-MM-DD-{slug}.md）に出力する。
ideas/app-shaping/）本スキルは以下のデフォルトパスに出力する。ホストリポのディレクトリ構造が異なる場合は、 既存の構造に合わせて適切なディレクトリに配置すること。
| 出力 | デフォルトパス | ファイル命名 |
|---|---|---|
| シェイピング結果 | ideas/app-shaping/ | YYYY-MM-DD-{slug}.md |
配置ルール:
ideas/ ディレクトリが存在すればその配下に配置data/, output/, docs/ 等）に配置/seed-shape → 最新の app-validation ファイルから読み込み
/seed-shape 2026-02-14 → 指定日の app-validation ファイルから読み込み
/seed-shape "ファイルパス" → 指定パスの validation ファイルから読み込み
引数に基づいて validation ファイルを読み込む:
引数なし:
ideas/app-validation/）から最新の *.md ファイルを読み込む日付指定（例: 2026-02-14）:
ideas/app-validation/）内で該当日付を含むファイルを検索して読み込むパス指定:
読み込み後:
recommendation から推薦候補名を抽出するAskUserQuestion で以下を確認:
検証データ（ユーザーの声・競合レビュー・市場シグナル）から Job Stories を生成する。
Job Story の生成（3-5本）: フォーマット: 「When [状況], I want to [動機], so I can [期待する成果]」
Download Job と Usage Job の分類:
AskUserQuestion（対話 1回目）:
3 つの Task を 同一メッセージ内で同時に spawn する。
各 Task は subagent_type: general-purpose, model: sonnet で実行する。
Step 2 の Job Stories と Step 3 のリサーチ結果を統合し、
ideate/core/sequences/diverge-converge.md の手順で機能候補を生成する。
発散フェーズ（Diverge）:
以下のパラメータで diverge-converge を実行する: