shogun-bloom-config

Interactive wizard: guided questions with multiple-choice options about subscriptions, then outputs a ready-to-paste capability_tiers YAML + fixed agent model assignments. Trigger: "capability_tiers", "bloom config", "routing setup", "set up model routing", "ルーティング設定", "capability_tiers設定", "モデル設定", "サブスク設定", "model routing"

Quality

77%

Does it follow best practices?

Impact

Pending

No eval scenarios have been run

Securityby

Passed

No known issues

Optimize this skill with Tessl

npx tessl skill review --optimize ./skills/shogun-bloom-config/SKILL.md

/shogun-bloom-config — Bloom Routing Wizard

Overview

選択肢誘導型インタビューで2問に答えるだけで、最適な capability_tiers 設定を ready-to-paste 形式で生成する。

Output:

capability_tiers YAML → config/settings.yaml にそのまま貼り付け可
available_cost_groups 宣言
固定エージェント推奨モデル（Karo / Gunshi）
カバレッジギャップ警告（Bloom L6が対応不可の場合など）

When to Use

config/settings.yaml の初期セットアップ
サブスク追加・変更後の再設定
"capability_tiersってどう設定すればいい？"
/shogun-model-list でモデル一覧を確認した後

Instructions

IMPORTANT: Do NOT output the pattern tables directly. Always ask questions first using AskUserQuestion.

Step 1: Q1 — Claude plan (AskUserQuestion)

Call AskUserQuestion with the following:

question: "Claudeのプランを教えてください。"
header: "Claude Plan"
options:
  - label: "Max 20x ($200/月)"
    description: "Opus・Sonnet・Haiku全モデル利用可。20倍使用量。Spark Dual運用ならコレ (Recommended)"
  - label: "Max 5x ($100/月)"
    description: "同上、5倍使用量。コスト重視で十分な量なら。"
  - label: "Pro ($20/月)"
    description: "Opus・Sonnet・Haiku利用可。使用量は標準。個人利用に十分。"
  - label: "Free / なし"
    description: "SonnetとHaikuのみ（Opus不可）。L6タスクはギャップが発生する。"

Step 2: Q2 — ChatGPT plan (AskUserQuestion)

Call AskUserQuestion with the following:

question: "ChatGPT（OpenAI）のプランを教えてください。"
header: "ChatGPT Plan"
options:
  - label: "なし（Claude onlyで運用）"
    description: "Claude枠のみ。シンプル構成。足軽はHaiku4.5が主力。"
  - label: "Plus ($20/月)"
    description: "gpt-5.3-codex利用可（Spark不可）。L4まで補完できる。"
  - label: "Pro ($200/月)"
    description: "Spark(1000 tok/s, Terminal-Bench 58.4%) + gpt-5.3(77.3%)利用可。足軽7体の最強構成 (Recommended)"

Step 2.5: Q3 — Rate limit preference (両方契約の場合のみ)

Q1=Pro/Max かつ Q2=Plus または Pro の場合のみ聞く。 両方のサブスクが使える場合、同じBloomレベルをどちらのクォータで処理するか確認する。

Q3a: L3タスク（量産コード生成・テンプレート適用）の優先クォータ

Call AskUserQuestion with:

question: "L1-L3タスク（量産・テンプレート・簡単な実装）はどちらのクォータを優先しますか？"
header: "L3クォータ優先"
options:
  - label: "ChatGPT Pro (Spark / gpt-5.3) 優先 (Recommended)"
    description: "Spark 1000 tok/s で爆速処理。Claude Max枠を温存してL5-L6に集中。"
  - label: "Claude Max (Haiku 4.5) 優先"
    description: "Claude枠を均等利用。ChatGPT Pro枠を節約してL4に余裕を持たせる。"

Q3b: L4タスク（分析・コードレビュー・デバッグ）の優先クォータ — Q2=Pro の場合のみ

Call AskUserQuestion with:

question: "L4タスク（分析・デバッグ・コードレビュー）はどちらのクォータを優先しますか？"
header: "L4クォータ優先"
options:
  - label: "ChatGPT Pro (gpt-5.3-codex) 優先 (Recommended)"
    description: "Terminal-Bench 77.3%。Codex Pro枠を活用してClaude枠を温存。"
  - label: "Claude Max (Sonnet 4.6) 優先"
    description: "SWE-bench 79.6%。Claude品質でL4も処理。ChatGPT Pro枠をSparkに集中。"

これらの回答に応じて capability_tiers の max_bloom 値を調整する（下記パターンのカスタム節を参照）。

Step 3: Map answers to pattern

Claude	ChatGPT	Pattern
なし/Free	なし	A-Free
Pro/Max	なし	A
なし/Free	Plus	B
なし/Free	Pro	C
Pro/Max	Plus	D
Pro/Max	Pro	E (Full Power)

Step 4: Output the matching pattern below

Output ONLY the matching pattern. Show:

簡単な説明（なぜこの設定か）
capability_tiers YAML（コピー可能なコードブロック）
available_cost_groups
固定エージェント推奨
ギャップ警告（あれば）
次のステップ

Pattern A-Free — Claude Free のみ

Sonnet 4.6 と Haiku 4.5 が使えるが Opus 4.6 は不可。L6 タスクはL5品質で処理される。

固定エージェント

エージェント	推奨モデル	備考
Karo (家老)	`claude-sonnet-4-6`	Opusは使えないのでSonnet
Gunshi (軍師)	`claude-sonnet-4-6`	同上

`config/settings.yaml` snippet

available_cost_groups:
  - claude_max

capability_tiers:
  claude-haiku-4-5-20251001:
    max_bloom: 3       # L1-L3: $1/$5/M, SWE-bench 73.3%
    cost_group: claude_max
  claude-sonnet-4-6:
    max_bloom: 5       # L4-L5: $3/$15/M, SWE-bench 79.6%, 1M context
    cost_group: claude_max

カバレッジ

Bloom	モデル	備考
L1–L3	Haiku 4.5	速い・安い
L4–L5	Sonnet 4.6	分析・設計評価
L6	⚠️ GAP	Opus 4.6 不可。L5品質で代替処理される。

Pattern A — Claude Pro/Max のみ ($20–$200/月)

Claude Opusまで全モデル利用可。足軽はHaiku(L1-L3)→Sonnet(L4-L5)→Opus(L6)で自動ルーティング。

固定エージェント

エージェント	推奨モデル	備考
Karo (家老)	`claude-sonnet-4-6`	L4-L5オーケストレーション。Opusは過剰。
Gunshi (軍師)	`claude-opus-4-6`	L5-L6の深いQC・アーキテクチャ評価

`config/settings.yaml` snippet

available_cost_groups:
  - claude_max

capability_tiers:
  claude-haiku-4-5-20251001:
    max_bloom: 3       # L1-L3: $1/$5/M, SWE-bench 73.3% — 量産タスク主力
    cost_group: claude_max
  claude-sonnet-4-6:
    max_bloom: 5       # L4-L5: $3/$15/M, SWE-bench 79.6%, 1M context
    cost_group: claude_max
  claude-opus-4-6:
    max_bloom: 6       # L6: $5/$25/M, SWE-bench 80.8% — 真の創造タスクのみ
    cost_group: claude_max

カバレッジ

Bloom	モデル	備考
L1–L3	Haiku 4.5	SWE-bench 73.3%、Sonnet 4.5比▲4pp、コスト1/3
L4–L5	Sonnet 4.6	SWE-bench 79.6%、数学+27pt (vs Sonnet 4.5)
L6	Opus 4.6	SWE-bench 80.8%。Sonnetと1.2pp差。真のL6のみ推奨

Pattern B — ChatGPT Plus のみ ($20/月)

Spark は使えない。gpt-5.3-codex が主力。L6 ギャップあり。Claude なし構成はコスパが低い。

固定エージェント

Claude サブスクなし → Karo/Gunshi も Codex モデル使用。L6 ギャップに注意。

エージェント	推奨モデル
Karo (家老)	`gpt-5.3-codex`
Gunshi (軍師)	`gpt-5.1-codex-max`

`config/settings.yaml` snippet

available_cost_groups:
  - chatgpt_plus

capability_tiers:
  gpt-5-codex-mini:
    max_bloom: 2       # L1-L2: 軽量タスク専用
    cost_group: chatgpt_plus
  gpt-5.3-codex:
    max_bloom: 4       # L3-L4: Terminal-Bench 77.3%
    cost_group: chatgpt_plus
  gpt-5.1-codex-max:
    max_bloom: 5       # L5: 最高Codexモデル
    cost_group: chatgpt_plus

カバレッジ

Bloom	モデル	備考
L1–L2	codex-mini	最小クォータ消費
L3–L4	gpt-5.3-codex
L5	codex-max
L6	⚠️ GAP	Codex は新規創造設計タスクに不適。Claude Opus 推奨。

Pattern C — ChatGPT Pro のみ ($200/月)

Spark (1000 tok/s) 使用可。L6 ギャップは残る。Claude も加えると完全構成に。

固定エージェント

エージェント	推奨モデル
Karo (家老)	`gpt-5.3-codex`
Gunshi (軍師)	`gpt-5.1-codex-max`

`config/settings.yaml` snippet

available_cost_groups:
  - chatgpt_pro

capability_tiers:
  gpt-5.3-codex-spark:
    max_bloom: 3       # L1-L3: 1000+ tok/s — 足軽7体でも余裕のスループット
    cost_group: chatgpt_pro
  gpt-5.3-codex:
    max_bloom: 4       # L4: Terminal-Bench 77.3%, 400K+ context
    cost_group: chatgpt_pro
  gpt-5.1-codex-max:
    max_bloom: 5       # L5: 最高Codex capability
    cost_group: chatgpt_pro

カバレッジ

Bloom	モデル	備考
L1–L3	Spark	Cerebras製。Codex枠と独立クォータ。
L4	gpt-5.3-codex
L5	codex-max
L6	⚠️ GAP	L6 は Claude Opus 4.6 必須。

Pattern D — Claude Pro/Max + ChatGPT Plus ($40–$220/月)

Claude が高品質担当 (L4+)。Codex Plus がL1-L4の量産をカバー。Spark 不可。

固定エージェント

エージェント	推奨モデル
Karo (家老)	`claude-sonnet-4-6`
Gunshi (軍師)	`claude-opus-4-6`

`config/settings.yaml` snippet

available_cost_groups:
  - claude_max
  - chatgpt_plus

capability_tiers:
  gpt-5-codex-mini:
    max_bloom: 2       # L1-L2: Claude枠節約。Codex Plusクォータを消費。
    cost_group: chatgpt_plus
  gpt-5.3-codex:
    max_bloom: 4       # L3-L4: Terminal-Bench 77.3%
    cost_group: chatgpt_plus
  claude-sonnet-4-6:
    max_bloom: 5       # L5: Claude品質のアーキテクチャ評価
    cost_group: claude_max
  claude-opus-4-6:
    max_bloom: 6       # L6: 創造・戦略タスク
    cost_group: claude_max

カバレッジ

Bloom	モデル	備考
L1–L2	codex-mini	Codex Plus枠を消費してClaude Max節約
L3–L4	gpt-5.3-codex
L5	Sonnet 4.6	Claude品質に切り替わる
L6	Opus 4.6

Pattern E — Claude Pro/Max + ChatGPT Pro ($220–$400/月) ⭐ Full Power

最強構成。Spark で L1-L3 を爆速処理、Claude で L4-L6 を高品質処理。月 $400（Claude Max 20x + ChatGPT Pro）で全 Bloom をフルカバー。

固定エージェント

エージェント	推奨モデル	理由
Karo (家老)	`claude-sonnet-4-6`	L4-L5オーケストレーション。SWE-bench 79.6%
Gunshi (軍師)	`claude-opus-4-6`	L5-L6深いQC。SWE-bench 80.8%

Q3a×Q3b の回答別 config

E-1: Spark優先 (L3) × Codex優先 (L4) ← デフォルト推奨

Claude Max枠をL5-L6に集中。ChatGPT Pro枠でL1-L4を高速処理。

available_cost_groups:
  - claude_max
  - chatgpt_pro

capability_tiers:
  gpt-5.3-codex-spark:
    max_bloom: 3       # L1-L3: 1000+ tok/s — ChatGPT Pro枠でL1-L3を高速処理
    cost_group: chatgpt_pro
  claude-haiku-4-5-20251001:
    max_bloom: 3       # L1-L3: Claude枠フォールバック（Spark枠切れ時に自動切替）
    cost_group: claude_max
  gpt-5.3-codex:
    max_bloom: 4       # L4: Terminal-Bench 77.3% — Codex Pro枠をL4にも活用
    cost_group: chatgpt_pro
  claude-sonnet-4-6:
    max_bloom: 5       # L5: SWE-bench 79.6%, 1M context
    cost_group: claude_max
  claude-opus-4-6:
    max_bloom: 6       # L6: SWE-bench 80.8%
    cost_group: claude_max

E-2: Spark優先 (L3) × Sonnet優先 (L4)

L4もClaude品質で処理。ChatGPT Pro枠をSparkに集中させる。

available_cost_groups:
  - claude_max
  - chatgpt_pro

capability_tiers:
  gpt-5.3-codex-spark:
    max_bloom: 3       # L1-L3: 1000+ tok/s — ChatGPT Pro枠をSparkに集中
    cost_group: chatgpt_pro
  claude-haiku-4-5-20251001:
    max_bloom: 3       # L1-L3: Claude枠フォールバック
    cost_group: claude_max
  claude-sonnet-4-6:
    max_bloom: 5       # L4-L5: SWE-bench 79.6% — L4もClaude品質
    cost_group: claude_max
  claude-opus-4-6:
    max_bloom: 6       # L6: SWE-bench 80.8%
    cost_group: claude_max

E-3: Haiku優先 (L3) × Codex優先 (L4)

L3はClaude枠で処理してChatGPT Pro枠をL4のgpt-5.3に温存する。

available_cost_groups:
  - claude_max
  - chatgpt_pro

capability_tiers:
  claude-haiku-4-5-20251001:
    max_bloom: 3       # L1-L3: SWE-bench 73.3% — Claude枠でL3を処理
    cost_group: claude_max
  gpt-5.3-codex-spark:
    max_bloom: 2       # L1-L2のみ: Sparkは補助的に使用（L3はHaikuへ）
    cost_group: chatgpt_pro
  gpt-5.3-codex:
    max_bloom: 4       # L4: Terminal-Bench 77.3% — ChatGPT Pro枠をL4に集中
    cost_group: chatgpt_pro
  claude-sonnet-4-6:
    max_bloom: 5       # L5
    cost_group: claude_max
  claude-opus-4-6:
    max_bloom: 6       # L6
    cost_group: claude_max

E-4: Haiku優先 (L3) × Sonnet優先 (L4)

L1-L5を全てClaude枠で処理。ChatGPT Pro枠は節約（Spark補助的使用のみ）。

available_cost_groups:
  - claude_max
  - chatgpt_pro

capability_tiers:
  gpt-5.3-codex-spark:
    max_bloom: 2       # L1-L2補助: Sparkで超軽量タスクのみ処理
    cost_group: chatgpt_pro
  claude-haiku-4-5-20251001:
    max_bloom: 3       # L1-L3: Claude枠で統一処理
    cost_group: claude_max
  claude-sonnet-4-6:
    max_bloom: 5       # L4-L5: Claude品質でL4も処理
    cost_group: claude_max
  claude-opus-4-6:
    max_bloom: 6       # L6
    cost_group: claude_max

カバレッジ（E-1基準）

Bloom	モデル	速度/品質
L1–L3	Spark → Haiku(フォールバック)	1000 tok/s。枠切れ時に自動切替
L4	gpt-5.3-codex	Codex Pro枠フル活用
L5	Sonnet 4.6	Claude品質。Opusとの差1.2ptで1/5価格
L6	Opus 4.6	真の創造タスクのみ投入

コスト最適化のポイント: Spark と gpt-5.3 は独立クォータ。両方を同時最大利用可能。 L5 は Opus でなく Sonnet 4.6 で十分（SWE-bench差1.2%、価格差約1.7倍: $3/$15 vs $5/$25/M）。

Step 5: 設定の適用手順

出力したYAMLの後に、以下の適用手順を必ず案内する:

1. config/settings.yaml を開く

# available_cost_groups と capability_tiers を貼り付け
available_cost_groups:
  - ...   ← ここに貼り付け

capability_tiers:
  ...:    ← ここに貼り付け

2. 固定エージェントのモデルを更新

cli:
  agents:
    karo:
      type: claude
      model: claude-sonnet-4-6     # ← Karo推奨モデルに変更
    gunshi:
      type: claude
      model: opus                  # ← Gunshi推奨モデルに変更
    ashigaru1:                     # ← 足軽はcapability_tiersに従って自動ルーティング
      type: codex                  #    CLIの種類はサブスクに合わせて設定
      model: gpt-5.3-codex-spark

3. bloom_routing の有効化（オプション）

bloom_routing: "manual"   # "off"(無効) → "manual"(手動) → "auto"(全自動)

4. 設定の検証（ターミナルで）

# subscription coverage チェック（カバーできないBloomレベルを検出）
source lib/cli_adapter.sh && validate_subscription_coverage

Quick Decision Tree

Claude Pro以上を契約している?
  Yes → 固定エージェント(Shogun/Karo/Gunshi)にClaudeが使える ✓
  No  → Codexのみ。L6ギャップに注意 ⚠️

ChatGPT Pro ($200) を契約している?
  Yes → Spark (L1-L3, 1000 tok/s) + gpt-5.3 (L4) が使える ✓
  Plus ($20) → gpt-5.3 (L3-L4) のみ。Spark不可。
  なし → Claude Haikuが足軽のL1-L3を担当

Repository: yohey-w/multi-agent-shogun
Commit: 3dafe0a

Last updated: 3 days ago
Created: 3 days ago

Is this your skill?

If you maintain this skill, you can claim it as your own. Once claimed, you can manage eval scenarios, bundle related skills, attach documentation or rules, and ensure cross-agent compatibility.