self-refine

name: self-refine description: | プラン実行前にMulti-Aspect評価でセルフリファインを行い、品質を担保する。 「実行して」「進めて」「go」と依頼された時、プラン実行の直前に使用。

Self-Refine

同じモデルが Generator → Evaluator → Refiner のサイクルを回し、 明示的な停止基準を満たすまで反復的に改善する。

ワークフロー

flowchart LR
    T["トリガー:<br/>プラン実行指示"] --> E["Evaluate<br/>Multi-Aspect評価"]
    E --> J{"全次元 OK?"}
    J -->|Yes| G["Go: プラン実行"]
    J -->|No| R["Refine: プラン改善"]
    R --> E
    R -.->|2ラウンド<br/>改善なし| S["Stop: ユーザーに報告"]

プロトコル

Step 1: Evaluate（Multi-Aspect評価）

実行対象のプランを以下の 5次元 で評価する。 各次元の詳細定義は reference/dimensions.md を参照。

Step 2: 判定

IF 全次元 OK:
  → プランを実行する（Step 4へ）

IF いずれか NG:
  → NG次元ごとにフィードバックを言語化する（Step 3へ）

IF 2ラウンド連続で同じ次元が NG:
  → 自力改善の限界と判断し、ユーザーに報告する

Step 3: Refine（プラン改善）

NG次元のフィードバックをもとにプランを改善する。

Reflexion原則: 前ラウンドの学びを1行に要約し、次ラウンドの評価に渡す。

前ラウンドの学び: [NG次元の要約と改善ポイント]

改善後、Step 1 に戻って再評価する。

Step 4: Go（プラン実行）

全次元OKを確認したプランを実行する。

出力テンプレート

## Self-Refine 結果

### Round [N]

| 次元 | 判定 | フィードバック |
|------|------|---------------|
| 目的整合性 | [OK/NG] | [フィードバック or "-"] |
| 影響範囲 | [OK/NG] | [フィードバック or "-"] |
| 前提妥当性 | [OK/NG] | [フィードバック or "-"] |
| 実行可能性 | [OK/NG] | [フィードバック or "-"] |
| 認知負荷 | [OK/NG] | [フィードバック or "-"] |

### 結論
- 判定: [Go / Refine / Stop]
- 前ラウンドの学び: [あれば]

停止基準

併用パターン

アンチパターン