/shogun-bloom-config

name: shogun-bloom-config
description: >
  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"

/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:** 1. `capability_tiers` YAML → `config/settings.yaml` にそのまま貼り付け可 2. `available_cost_groups` 宣言 3. 固定エージェント推奨モデル（Karo / Gunshi） 4. 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

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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: 1. 簡単な説明（なぜこの設定か） 2. `capability_tiers` YAML（コピー可能なコードブロック） 3. `available_cost_groups` 4. 固定エージェント推奨 5. ギャップ警告（あれば） 6. 次のステップ

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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。 |

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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 |

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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-B