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name: iris-query
description: ナレッジベースを探索・合成してユーザーの問いに回答し、回答結果を queries/ ディレクトリ配下に保存します。
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# IRIS Query スキル (iris-query)

このスキルは、IRIS ナレッジベースを参照してユーザーの質問に回答し、その過程で得られた有益な情報を蓄積するために実行します。

## 1. 動作前提

-   **インプット**: ユーザーの質問、対象のナレッジバンドル名（`<bundle>`）
-   **参照ディレクトリ**: `docs/<bundle>/wiki/` ディレクトリ配下の Markdown コンセプトファイル群。
-   **利用ツール**: ファイル読み込みツール、検索（grep）ツール等。

## 2. 実行ステップ

### ステップ 1: 質問の解析と探索方針の策定

1.  ユーザーの質問を分析し、調査すべき「キーコンセプト」や「関連する概念」を特定します。
2.  `docs/<bundle>/wiki/index.md` を読み込んで全体の地理的構造を把握し、関連するコンセプトファイルを特定します。

### ステップ 2: コンテキストのロードと合成

1.  特定した関連コンセプトファイルの内容を読み込みます。
2.  複数のファイルを横断して情報を合成し、質問に対する客観的かつ論理的な回答を構成します。
3.  回答内で事実を記述する際は、文脈内の認識論的マーカー（`[I]` (推論)、`[P]` (ユーザー主張・提案)、`[?]` (不確実情報)、マーカーなし (ソースからの直接引用)）を考慮し、客観的事実と推論を明確に区別して説明します。

### ステップ 3: 回答の出力と保存

1.  ユーザーに対して合成した回答を提示します。

2.  回答の根拠となったコンセプトファイルへのリンクを、相対パスリンク（例: `[コンセプト名](相対パス)`）で明記します。

3.  生成した回答をファイルに出力し、`docs/<bundle>/queries/` ディレクトリ配下に保存します。
    -   **保存パスとファイル名**: `docs/<bundle>/queries/<timestamp>-<short_description>.md`
    -   **フォーマット規則**:
        -   `<timestamp>` は `YYYY-MM-DD-HHmm` 形式の現在日時とします。
        -   `<short_description>` は質問や回答の概要を表す英語の短い文字列で、最大40文字とします。
        -   例: `docs/<bundle>/queries/2026-06-21-1502-how-to-use-sweep.md`


