yohey-w

/shogun-bloom-config — Bloom Routing Wizard

Samurai-inspired multi-agent system for Claude Code. Orchestrate parallel AI tasks via tmux with shogun → karo → ashigaru hierarchy.

yohey-w 1,326 278 Updated 3mo ago
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/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

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

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

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