{
  "overview": "AGENAは、コードを自律的に生成し、プルリクエストを作成し、ソフトウェア開発ワークフローを管理する**エージェント型AIプラットフォーム**です。コード品質を犠牲にすることなく、デリバリーを加速したい開発チーム向けに設計されています。\n\n### AGENAの機能\n- **タスクを取得** — バックログ（Azure DevOps、Jira、または手動作成）からタスクを取得します\n- **AIエージェントパイプラインを実行** — PM → Developer → Reviewer → Finalizer\n- **本番コードを生成** — ブランチを作成し、コミットし、PRを作成します\n- **自身の出力をレビュー** — 提出前に専用のReviewerエージェントがレビューします\n- **チームに通知** — Slack、Teams、またはTelegram経由で通知します\n- **コードベースから学習** — ベクトルメモリを使用してコンテキストを考慮したコード生成を行います\n\n### 主要コンセプト\n| コンセプト | 説明 |\n|---------|-------------|\n| **タスク** | Jira/Azure DevOpsからインポートまたは手動作成されるワークアイテム。タイトル、説明、受け入れ基準、コンテキストを含みます。 |\n| **エージェント** | AIロール（PM、Developer、Reviewer、QA、Finalizer）。それぞれ独自のLLMモデル、システムプロンプト、動作を持ちます。組織ごとに設定可能です。 |\n| **フロー** | エージェント、条件、HTTPコール、インテグレーションをカスタムワークフローに接続するビジュアル自動化パイプライン（n8nスタイル）。 |\n| **Pixel Agent** | エージェントがピクセルキャラクターとしてリアルタイムでタスクに取り組む様子を表示するアニメーションビジュアルワークスペース。 |\n| **組織** | マルチテナントワークスペース。各組織は独自のインテグレーション、チームメンバー、タスク、課金を持ちます。 |\n| **リポジトリマッピング** | GitHub/Azure DevOpsリポジトリを組織にリンクし、AGENAがブランチとPRを作成する場所を認識できるようにします。 |\n| **Playbook** | 組織全体のコーディングルールと規約。エージェントはコード生成時にPlaybookを参照します。 |\n| **スプリント** | Azure DevOpsまたはJiraのアクティブスプリント。スプリントからタスクをインポートし、スプリントボードで追跡できます。 |\n\n### 仕組み — エンドツーエンド\n1. タスクを作成します（手動、Jira/Azure経由、またはChatOps経由: \\",
  "signup": "### アカウントの作成\n\n1. [agena.dev/signup](${SITE}/signup) にアクセスします\n2. メールアドレスとパスワードを入力します\n3. 新しい組織に自動的に割り当てられます\n4. オンボーディングウィザードを完了して最初のインテグレーションを設定します\n\n### サインアップ後\n- あなたは組織の**オーナー**です\n- **Dashboard → Team** からチームメンバーを招待できます\n- **Dashboard → Integrations** からインテグレーションを設定できます",
  "quickstart-saas": "### AGENA SaaS（agena.dev）の使用方法\n\n**ステップ 1 — サインアップ** [agena.dev/signup](${SITE}/signup) で登録します\n\n**ステップ 2 — インテグレーションの設定**（Dashboard → Integrations）\n- **AI タブ**: OpenAI APIキーを追加（必須）、オプションでGeminiも追加\n- **Task タブ**: GitHub（PR作成用）を接続、オプションでAzure DevOps / Jiraも接続\n\n**ステップ 3 — リポジトリのマッピング**（Dashboard → Mappings）\n- GitHubのオーナーとリポジトリを選択します\n- これにより、AGENAがブランチとPRを作成する場所を指定します\n\n**ステップ 4 — アクティブスプリントの設定**（Dashboard → Profile）\n- Azure/Jiraのプロジェクト、チーム、スプリントを選択します\n- アクティブスプリントは自動検出されます\n\n**ステップ 5 — 最初のタスクを作成**\n- **Dashboard → Tasks** → Create Task に移動します\n- タイトルと説明を入力します（具体的に記述してください）\n- **Assign to AI** をクリック — AGENAがキューに追加し、パイプラインを実行し、PRを作成します\n\n**ステップ 6 — 進捗の確認**\n- タスクリストまたは**Office**ビューでタスクステータスを確認します\n- 完了すると、PRリンクが表示されます",
  "quickstart-selfhost": "### セルフホストデプロイメント\n\n#### 前提条件\n- Docker & Docker Compose\n- 最低4GB RAMのサーバー\n- SSLを設定済みのドメイン（Webhookコールバック用）\n\n#### インストール\n\n\\",
  "office": "### Office — Pixel Agentワークスペース\n\n**Office**は、AIエージェントがアニメーションのピクセルキャラクターとして表示されるAGENAのビジュアルワークスペースです。各エージェントはデスクを持ち、歩き回り、現在取り組んでいる作業を視覚的に表示します。\n\n#### 表示内容\n- **エージェントキャラクター** — 各AIロール（PM、Developer、Reviewerなど）がデスクに座るピクセルキャラクターとして表示されます\n- **アクティビティインジケーター** — タスクを処理中のエージェントが発光またはアニメーションします\n- **タスク進捗バー** — リアルタイムパイプライン進捗: fetch → analyze → generate → review → finalize\n- **キューカウンター** — キューで待機中のタスク数を表示します\n- **最近の完了タスク** — 最近完了したタスクとそのPRリンクにすばやくアクセスできます\n\n#### インタラクティブ要素\n- **エージェントをクリック** — 現在のタスクとステータスを確認できます\n- **デスクにホバー** — エージェントの簡易情報を表示します\n- **Create Task** ボタン — Officeビューを離れずにタスクをすばやく作成できます\n- Officeレイアウトはwebsocket経由でリアルタイム更新されます — リフレッシュ不要です\n\n#### Officeの活用シーン\nOfficeは以下の用途に最適です:\n- アクティブなエージェントの作業をリアルタイムで監視\n- ステークホルダーにAGENAを紹介するデモ/プレゼンテーションモード\n- AIワークフォースのステータスをすばやく概観\n\n#### ナビゲーション\nDashboard → Office（サイドバーのWorkspaceセクションの最初の項目）",
  "tasks": "### タスク\n\nAI生成ワークアイテムのタスク管理ハブです。\n\n#### タスクの作成\n1. **手動**: \"Create Task\" をクリック → タイトル + 説明を入力 → Assign to AI\n2. **Azure DevOpsからインポート**: プロジェクト/チーム/スプリントを選択 → Import\n3. **Jiraからインポート**: プロジェクト/ボード/スプリントを選択 → Import\n4. **ChatOps**: \\",
  "sprints": "### スプリントボード\n\nアクティブスプリントの全タスクをステータス別に表示するカンバン形式のボードです。\n\n#### セットアップ\n1. **Dashboard → Profile** に移動します\n2. Azure DevOpsまたはJiraのプロジェクト、チーム、スプリントを選択します\n3. スプリントボードが選択したスプリントのワークアイテムを自動的に読み込みます\n\n#### 機能\n- **ドラッグ&ドロップ** — タスクのステータスを変更\n- **スプリントアイテムの一括インポート** — ワンクリックで全アイテムをインポート\n- **Assign to AI** — ボードから直接AIに割り当て\n- **フィルター** — ステータス、担当者、ワークアイテムタイプで絞り込み\n- **リアルタイム更新** — WebSocket経由",
  "sprint-performance": "### スプリントパフォーマンス\n\nスプリントベロシティとAIエージェントの効果を分析するダッシュボードです。\n\n#### メトリクス\n- **完了率** — 完了タスク数と全タスク数の割合\n- **AI成功率** — AIパイプラインがエラーなく成功する頻度\n- **平均サイクルタイム** — タスク作成からPRマージまでの所要時間\n- **トークン効率** — タスク成功あたりのコスト\n- **PRマージ率** — AI生成PRがマージされる割合",
  "refinement": "### リファインメント\n\nバックログアイテムを分析し、ストーリーポイントを提案するAI搭載のスプリントリファインメントツールです。\n\n#### 仕組み\n1. ソースを選択します（Azure DevOpsまたはJira）\n2. プロジェクト → チーム/ボード → スプリントを選択します\n3. **Load Items** をクリック — 未見積もりのアイテムが表示されます\n4. 分析するアイテムを選択 → **Run Refinement** をクリックします\n5. AIが各アイテムを分析し、以下を提供します:\n   - **推奨ストーリーポイント** — 信頼度スコア付き\n   - **サマリー** — アイテムの内容概要\n   - **曖昧な点** と **質問事項** — 明確化が必要な項目\n   - **プランニング準備完了** インジケーター\n\n#### 書き戻し\n提案を確認後、**Write Back** をクリックすると、Azure DevOpsまたはJiraのストーリーポイントを直接更新できます。",
  "agents": "### AIエージェント\n\nパイプラインを動かすAIエージェントを設定します。\n\n#### デフォルトのエージェントロール\n| ロール | 説明 |\n|------|-------------|\n| **PM** | 要件を分析し、コンテキストを収集し、実装計画を作成します |\n| **Developer** | 計画に基づいて本番コードを生成します |\n| **Reviewer** | 品質、セキュリティ、ベストプラクティスの観点からコードをレビューします |\n| **QA** | 生成されたコードをテスト・検証します |\n| **Finalizer** | ブランチを作成し、コミットし、プルリクエストを作成します |\n\n#### エージェントごとの設定\n- **Provider**: OpenAIまたはGemini\n- **Model**: gpt-5、gpt-4o、gemini-2.5-proなど\n- **有効/無効**: 各エージェントのオン/オフを切り替え\n- **Create PR**: このエージェント実行でPRを作成するかどうか\n\n#### カスタムエージェントモデル\n各エージェントに異なるモデルを使用できます。例:\n- PM: gpt-4o-mini（高速、分析向けの低コスト）\n- Developer: gpt-5（コード生成に最高品質）\n- Reviewer: gpt-4o（レビューに適したバランス）",
  "prompt-studio": "### Prompt Studio\n\n各AIエージェントが使用するシステムプロンプトを編集・管理します。すべてのプロンプトはデータベースに保存され、再デプロイなしにランタイムで変更できます。\n\n#### 機能\n- **ライブ編集** — 変更は即座に反映されます\n- **バージョン履歴** — プロンプトの最終更新日時を確認できます\n- **エージェント別プロンプト** — 各エージェントロールに独自のプロンプトテンプレートがあります\n- **変数補間** — \\",
  "flows": "### フロービルダー\n\nカスタムAIワークフローを作成するビジュアル自動化ビルダー（n8nスタイル）です。\n\n#### ノードタイプ\n| ノード | 説明 |\n|------|-------------|\n| **Trigger** | フローのエントリーポイント |\n| **Agent** | LLM搭載の分析/生成（モデル、プロバイダー、プロンプトを選択） |\n| **Azure DevOps** | ブランチ作成、PR作成、PR完了、PR破棄 |\n| **GitHub** | ブランチ作成、PR作成、PRマージ |\n| **HTTP** | 認証付きREST APIコール（bearer、APIキー、basic） |\n| **Condition** | 分岐ロジック（eq、neq、contains、regexなど） |\n| **Notify** | Webhook、Slack、またはメール通知 |\n| **Azure Update** | ワークアイテムのステータス更新 + コメント追加 |\n\n#### ノード間通信\nノードはデータを \\",
  "templates": "### テンプレート\n\n一般的な開発パターン向けの再利用可能なタスク・フローテンプレートです。\n\n#### 使い方\n- 一般的なタスク（バグ修正、機能追加、リファクタリング）のプリビルトテンプレートを閲覧できます\n- 成功したタスク設定から独自のテンプレートを作成できます\n- 新しいタスク作成時にテンプレートを適用して、説明、コンテキスト、設定を事前入力できます",
  "dora": "### DORAメトリクス\n\nDevOps Research and Assessment（DORA）メトリクスダッシュボードです。\n\n#### 利用可能なビュー\n- **Overview** — DORA概要のハイレベルサマリー\n- **Project** — プロジェクト別デリバリーメトリクス\n- **Development** — コードベロシティ、コミット頻度、PRスループット\n- **Quality** — コードレビュー時間、欠陥密度、テストカバレッジ\n- **Bugs** — バグ追跡、解決時間、重大度分布\n- **Team** — 開発者別パフォーマンスとワークロードバランス\n\n#### 追跡メトリクス\n- **デプロイ頻度** — コードがデプロイされる頻度\n- **変更リードタイム** — コミットから本番環境までの所要時間\n- **変更障害率** — 障害を引き起こすデプロイの割合\n- **平均復旧時間** — 障害が解決されるまでの時間",
  "integrations": "### インテグレーション設定\n\n**Dashboard → Integrations** で外部サービスを設定します。\n\n#### AIタブ\n- **OpenAI** — APIキー + ベースURL（コード生成に必須）\n- **Gemini** — Google AI APIキー（オプションのフォールバックプロバイダー）\n- **Playbook** — 組織全体のコーディングルールと規約。AIエージェントはコード生成時にこれらのルールを参照します。\n\n#### Taskタブ\n- **GitHub** — オーナー + Personal Access Token（PAT）\\",
  "repo-mapping": "### リポジトリマッピング\n\nリポジトリマッピングは、各タスクでAGENAが使用するコードベースを指定します。マッピングがない場合、AGENAはブランチとPRの作成場所を認識できません。\n\n#### セットアップ\n1. **Dashboard → Mappings** に移動します\n2. **Add Mapping** をクリックします\n3. 以下のフィールドを設定します:\n\n| フィールド | 説明 | 例 |\n|-------|-------------|---------|\n| **Provider** | GitHubまたはAzure DevOps | GitHub |\n| **Owner** | GitHub組織/ユーザーまたはAzureプロジェクト | \\",
  "team-management": "### チームと権限\n\n組織のチームメンバーとアクセスレベルを管理します。\n\n#### ロール\n| ロール | 権限 |\n|------|-------------|\n| **Owner** | フルアクセス、課金、組織の削除 |\n| **Admin** | チーム、インテグレーション、設定の管理 |\n| **Member** | タスク作成、結果表示、エージェント使用 |\n| **Viewer** | タスクとダッシュボードへの読み取り専用アクセス |\n\n#### メンバーの招待\n1. **Dashboard → Team** に移動します\n2. **Invite** をクリック → メールアドレスを入力します\n3. 割り当てるロールを選択します\n4. 招待された方にサインアップ/参加リンク付きのメールが送信されます\n\n#### 権限\n**Dashboard → Permissions** できめ細かい権限を設定できます:\n- \\",
  "profile-settings": "### プロフィールと設定\n\n**Dashboard → Profile** で個人のワークスペース設定を行います。\n\n#### アクティブスプリントの選択\n- **Azure DevOps**: プロジェクト → チーム → スプリントを選択（アクティブスプリントは自動検出）\n- **Jira**: プロジェクト → ボード → スプリントを選択（アクティブスプリントは自動検出）\n\n#### ワークスペース設定\n- **メール / Webプッシュ / アプリ内通知** — チャネルごとに切り替え\n- **日次サマリーメール** — タスクアクティビティの日次ダイジェストを受信\n- **新規タスクの自動割り当て** — インポートされたタスクをAIに自動キューイング\n- **デフォルトPR作成** — AIタスクがデフォルトでPRを作成するかどうか\n- **優先プロバイダーとモデル** — 新規タスクのデフォルトAIモデル\n\n#### ブランチ命名パターン\nプリセットから選択するか、カスタムパターンを定義します:\n- \\",
  "chatops": "### ChatOps — Teams / Slack / Telegram\n\nチャットプラットフォームからAGENAを直接操作します。\n\n#### 利用可能なコマンド\n| コマンド | 説明 |\n|---------|-------------|\n| \\",
  "pipeline": "### AIエージェントパイプライン\n\nAGENAは2層のオーケストレーションシステムを使用します:\n\n#### CrewAI — エージェントロール\n各エージェントは固有のロール、モデル、システムプロンプトを持ちます:\n- **PM Agent**: タスクを分析し、コードベースのコンテキストを収集し、詳細な実装計画を作成します\n- **Developer Agent**: 計画とリポジトリの規約に従って本番コードを生成します\n- **Reviewer Agent**: 生成されたコードをバグ、セキュリティ問題、ベストプラクティスの観点からレビューします\n- **Finalizer Agent**: gitブランチを作成し、コードをコミットし、プルリクエストを作成します\n\n#### LangGraph — 実行パイプライン\n\\",
  "services": "### サービスアーキテクチャ\n\nAGENAは6つのpipインストール可能なPythonパッケージを持つモノレポです:\n\n| パッケージ | 説明 |\n|---------|-------------|\n| \\",
  "selfhost-deploy": "### セルフホストデプロイメント\n\n#### Docker Composeサービス\n\\",
  "admin-panel": "### プラットフォーム管理パネル\n\n管理パネルは、すべての組織にわたるAGENAプラットフォーム全体を管理するスーパー管理者インターフェースです。**Dashboard → Admin** からアクセスできます。\n\n#### アクセス権限\n\\",
  "admin-orgs": "### 組織の管理\n\n#### 組織の表示\n**Admin → Organizations** タブに移動して、すべての登録済み組織を表示します。\n\n各組織カードには以下が表示されます:\n- **組織名** とID\n- **メンバー数** — この組織に所属するユーザー数\n- **タスク数** — この組織が作成した総タスク数\n- **作成日** — 組織の登録日\n- **オーナー** — 組織オーナーのメールアドレス\n\n#### マルチテナンシー\nAGENAは完全なマルチテナントです。各組織は完全に分離されています:\n- **データの分離** — タスク、フロー、エージェント、インテグレーションは組織スコープです\n- **課金の分離** — 各組織は独自のサブスクリプションプランを持ちます\n- **インテグレーションの分離** — 各組織は独自のGitHub、Jira、Slackなどを接続します\n- **組織間の可視性なし** — 組織Aのユーザーは組織Bの情報を一切閲覧できません\n\n#### 一般的な管理タスク\n- **問題の調査** — ユーザーが問題を報告した場合、該当組織を見つけてタスクログを確認します\n- **成長の監視** — 新規組織のサインアップとアクティブテナント数を追跡します\n- **不正利用の特定** — 異常に高いタスク数やAPI使用量の組織を検出します",
  "admin-users": "### ユーザーの管理\n\n#### ユーザーの表示\n**Admin → Users** タブに移動して、プラットフォーム全体のすべての登録ユーザーを表示します。\n\n各ユーザーエントリには以下が表示されます:\n- **氏名** とメールアドレス\n- **組織** — 所属する組織\n- **ロール** — 組織内の役割（owner、admin、member、viewer）\n- **プラットフォーム管理者フラグ** — プラットフォーム管理者アクセス権の有無\n- **最終ログイン** — 最後に認証した日時\n\n#### ユーザーライフサイクル\n1. ユーザーが \\",
  "auth-api": "### 認証API\n\n\\",
  "tasks-api": "### タスクAPI\n\n\\",
  "flows-api": "### フローAPI\n\n\\",
  "integrations-api": "### インテグレーションAPI\n\n\\",
  "sdk-install": "### インストール\n\nnpm 経由で AGENA SDK をインストールします：\n\n\\`\\`\\`bash\nnpm install @agena/sdk\n\\`\\`\\`\n\nまたは yarn を使用：\n\n\\`\\`\\`bash\nyarn add @agena/sdk\n\\`\\`\\`\n\n#### 要件\n- Node.js 18+ または `fetch` をサポートする任意の環境\n- APIトークンを持つ AGENA アカウント\n\n#### APIトークンの取得\n1. AGENA ダッシュボードにログインします\n2. **プロフィールと設定** に移動します\n3. APIトークンをコピーします\n\nまたは SDK を使用してプログラムからログインします：\n\n\\`\\`\\`typescript\nconst { access_token } = await AgenaClient.auth.login(\n  'https://api.agena.dev',\n  'you@email.com',\n  'your-password'\n);\n\\`\\`\\`",
  "sdk-quickstart": "### クイックスタート\n\n\\`\\`\\`typescript\nimport { AgenaClient } from '@agena/sdk';\n\n// クライアントを初期化\nconst agena = new AgenaClient({\n  apiKey: 'your-token-here',\n});\n\n// タスクを作成 — AIエージェントがコードを生成しPRを作成します\nconst task = await agena.tasks.create({\n  title: 'Add user avatar upload',\n  description: 'Allow users to upload and crop a profile avatar image',\n});\n\nconsole.log('Task created:', task.id, task.status);\n\n// 完了をポーリング\nconst interval = setInterval(async () => {\n  const updated = await agena.tasks.get(task.id);\n  console.log('Status:', updated.status);\n\n  if (updated.status === 'completed') {\n    console.log('PR ready:', updated.pr_url);\n    clearInterval(interval);\n  }\n}, 5000);\n\\`\\`\\`\n\n#### フローの実行\n\n\\`\\`\\`typescript\n// ビジュアル自動化フローを実行\nconst run = await agena.flows.run({ flow_id: 1 });\n\n// 結果を確認\nconst result = await agena.flows.getRun(run.id);\nconsole.log('Steps:', result.steps.map(s => s.status));\n\\`\\`\\`\n\n#### エージェントの監視\n\n\\`\\`\\`typescript\n// AIエージェントの作業をリアルタイムで監視\nconst live = await agena.agents.liveStatus(task.id);\nlive.agents.forEach(agent => {\n  console.log(agent.role, '→', agent.status);\n});\n// PM → completed\n// Developer → running\n// Reviewer → pending\n\\`\\`\\`",
  "multi-repo": "### マルチリポジトリオーケストレーション\n\nAGENA は**マルチリポジトリオーケストレーション**をサポートしています — 単一のタスクで複数のリポジトリを同時にターゲットにできます。各リポジトリに個別のタスクを作成する代わりに、変更を一度記述するだけで、AGENA が各リポジトリに対して独立した agent pipeline を実行し、それぞれの pull request を生成します。\n\n#### マルチリポジトリとは？\n実際のプロジェクトでは、単一の機能やバグ修正が複数のコードベースにまたがることがよくあります — バックエンド API、フロントエンドアプリ、共有ライブラリ、インフラ設定など。マルチリポジトリオーケストレーションを使用すると、影響を受けるすべてのリポジトリに一度にタスクを割り当てることができます。\n\n#### セットアップ方法\n1. **リポジトリマッピングを追加** — **Dashboard → Mappings** に移動し、AGENA で使用したい各リポジトリを追加します（GitHub または Azure DevOps）。\n2. **タスク作成時に複数のリポジトリを選択** — タスクを作成または割り当てる際に、2つ以上のマッピング済みリポジトリをターゲットとして選択します。\n3. **残りは AGENA にお任せ** — 選択された各リポジトリが独自の独立した pipeline 実行を取得します。\n\n#### 動作の仕組み\n- 各リポジトリが独自の**完全な agent pipeline** を実行します（PM → Developer → Reviewer → Finalizer）\n- 各 pipeline は**独立したコンテキスト**を持ちます — PM agent が特定のリポジトリのコードベース、規約、ファイル構造を取得します\n- 各リポジトリが独自の**ブランチと pull request** を取得します\n- すべての pipeline は最大速度のために**並列**で実行されます\n- タスクダッシュボードは**リポジトリごとのステータス**を表示し、各リポジトリの進捗を独立して追跡できます\n\n#### 使用例\n**タスク**: *\"ログインエンドポイントにレート制限を追加\"*\n\n| リポジトリ | AGENA の操作 |\n|------------|----------------|\n| `backend-api` | レート制限ミドルウェアを追加、ログインルートを更新、Redis カウンターロジックを追加 |\n| `frontend-app` | 指数バックオフ付きリトライロジックを追加、ユーザーにレート制限エラーメッセージを表示 |\n| `shared-types` | 共有エラータイプに `RateLimitError` 型定義を追加 |\n\n結果：単一のタスクから3つの個別の PR、各リポジトリに1つずつ。\n\n#### ベストプラクティス\n- **タスクの説明を具体的に** — 可能な場合、どの側面がどのリポジトリに適用されるかを明記してください\n- **Playbook を使用** — 組織全体のコーディングルールにより、agent がリポジトリ間で一貫性を保つのに役立ちます\n- **PR をまとめてレビュー** — すべての PR は同じタスクに関連しているため、グループとしてレビューしマージしてください",
  "task-dependencies": "### タスク依存関係\n\nAGENA は**タスク依存関係**をサポートしています — タスク間の実行順序を定義して、正しいシーケンスで自動的に実行されるようにします。依存関係が完了すると、チェーン内の次のタスクが自動的にキューイングされ、手動介入なしに開始されます。\n\n#### タスク依存関係とは？\n複雑なプロジェクトでは、タスクには自然な順序要件があることが多いです。データベースマイグレーションはバックエンド API アップデートの前に完了する必要があります。フロントエンドアップデートは新しい API エンドポイントの準備に依存します。E2E テストはすべてのコード変更がデプロイされた後にのみ実行すべきです。タスク依存関係により、これらの関係を明示的に表現できます。\n\n#### 依存関係の設定方法\n1. **作成時** — 新しいタスクを作成する際、「依存先」フィールドで1つ以上の既存タスクを依存関係として選択します。\n2. **タスク詳細ページから** — 任意のタスクを開き、依存関係セクションで依存関係を追加します。\n3. **アサインポップアップから** — タスクをアサインする際に、依存関係も設定できます。\n\n#### 動作の仕組み\n- **Worker はタスクを実行する前に依存関係をチェック**します — ブロッカーが未完了の場合、タスクは `waiting` ステータスのまま待機します\n- ブロッキングタスクが完了すると、すべての依存タスクが**自動的に再評価**されます\n- 依存関係が満たされたタスクは**自動的にキューイング**され、実行が開始されます\n- 依存チェーンは必要なだけ長くできます：タスク A → タスク B → タスク C → タスク D\n- 依存関係を追加するときに**循環検出**が実行されます — 循環チェーン（A → B → C → A）は明確なエラーメッセージで拒否されます\n\n#### ビジュアル依存フロー\nタスクダッシュボードは依存チェーンの視覚的な表現を表示します：\n- **緑**（完了）— タスクが正常に完了\n- **黄**（実行中）— タスクが現在 AI エージェントによって処理中\n- **グレー**（待機中）— タスクが依存関係の完了を待機中\n- タスク間の矢印が実行フローの方向を示します\n\n#### 例\n```\n#31 DB Migration        ✓ 完了\n     ↓\n#32 Backend API Update  ✓ 完了\n     ↓\n#33 Frontend Update     ⟳ 実行中\n     ↓\n#34 E2E Tests           ⏳ 待機中\n```\nこの例では、#33 は #32 の完了後に自動キューイングされました。#34 は #33 が完了すると自動キューイングされます。\n\n#### ベストプラクティス\n- **チェーンを焦点を絞って保つ** — 依存関係は同じ機能内の自然に順序付けられた作業に最適です\n- **マルチリポジトリと組み合わせて使用** — 複雑なクロスリポジトリワークフローのために依存関係をマルチリポジトリオーケストレーションと組み合わせます\n- **ビジュアルフローを確認** — チェーンを開始する前に依存関係の可視化を使用して実行順序を確認します",
  "sdk-reference": "### APIリファレンス\n\n#### AgenaClient\n\n| メソッド | 説明 |\n|--------|-------------|\n| `new AgenaClient({ apiKey, baseUrl?, timeout? })` | クライアントインスタンスを作成 |\n| `AgenaClient.auth.login(baseUrl, email, password)` | 静的メソッド：ログインしてトークンを取得 |\n\n#### Tasks\n\n| メソッド | 説明 |\n|--------|-------------|\n| `agena.tasks.create(params)` | 新しいAIタスクを作成 |\n| `agena.tasks.get(id)` | IDでタスクを取得 |\n| `agena.tasks.list({ status?, page?, per_page? })` | タスクを一覧表示 |\n| `agena.tasks.cancel(id)` | 実行中のタスクをキャンセル |\n| `agena.tasks.rerun(id)` | 完了/失敗したタスクを再実行 |\n\n#### Flows\n\n| メソッド | 説明 |\n|--------|-------------|\n| `agena.flows.run({ flow_id, context? })` | フローを実行 |\n| `agena.flows.getRun(runId)` | フロー実行の詳細を取得 |\n| `agena.flows.listRuns()` | 最近の実行を一覧表示 |\n| `agena.flows.listTemplates()` | フローテンプレートを一覧表示 |\n\n#### Agents\n\n| メソッド | 説明 |\n|--------|-------------|\n| `agena.agents.run({ task_id })` | タスクでエージェントを実行 |\n| `agena.agents.liveStatus(taskId)` | エージェントのライブステータスを取得 |\n\n#### Integrations\n\n| メソッド | 説明 |\n|--------|-------------|\n| `agena.integrations.list()` | すべてのインテグレーションを一覧表示 |\n| `agena.integrations.get(provider)` | 特定のインテグレーションを取得 |\n| `agena.integrations.githubRepos()` | GitHubリポジトリを一覧表示 |\n| `agena.integrations.githubBranches(owner, repo)` | ブランチを一覧表示 |\n\n#### エラーハンドリング\n\nすべてのメソッドは失敗時に `AgenaApiError` をスローします：\n\n\\`\\`\\`typescript\ntry {\n  await agena.tasks.get(999);\n} catch (err) {\n  if (err.name === 'AgenaApiError') {\n    console.error(err.status, err.detail);\n  }\n}\n\\`\\`\\`"
}