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PUA Skill — 効率倍増

Codex / Claude Code の生産性とアウトプットを倍増させる

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Claude Code OpenAI Codex CLI Cursor Kiro CodeBuddy OpenClaw Google Antigravity OpenCode VSCode Copilot MIT License

このプロジェクトはネタだと思っている人が多いが、それが最大の誤解だ。Codex / Claude Code の生産性とアウトプットを本当に倍増させる。

AI コーディングエージェントのスキルプラグイン。中国・西洋の大企業PUA話術でAIにあらゆる方案を尽くさせてから初めて諦めることを許可する。Claude Code、OpenAI Codex CLI、Cursor、Kiro、CodeBuddy、OpenClaw、Google Antigravity、OpenCode、VSCode (GitHub Copilot) に対応。三重の能力：

  1. PUA話術 — AIに諦めさせない
  2. デバッグ方法論 — AIに諦めない能力を与える
  3. 能動性の鞭撻 — AIを主体的に動かし、受け身にさせない

ライブデモ

https://openpua.ai · 📖 初心者ガイド

実例：MCP Serverの登録問題デバッグ

実際のデバッグシナリオ。agent-kms MCPサーバーのロードに失敗し、AIが同じ思考（プロトコル形式の変更、バージョン番号の推測）で堂々巡りを続けた後、ユーザーが手動で /pua をトリガー。

L3 トリガー → 7項目チェックリスト強制実行：

PUA L3トリガー — 推測を停止し、体系的チェックリストを実行、MCPログから真のエラー情報を発見

根本原因特定 → ログから登録メカニズムを追跡：

根本原因 — claude mcpが管理するサーバー登録方式は手動の.claude.json編集とは異なる

振り返り → PUAの実際の効果：

対話の振り返り — PUA skillが堂々巡りを強制停止、体系的チェックリストが以前チェックしたことのなかったClaude Code MCPログディレクトリの発見を促した

キーとなる転換点： PUA skillがAIに同じ思考での堂々巡り（プロトコル形式の変更、バージョン番号の推測）を強制停止させ、7項目チェックリストの実行に切り替えた。エラーメッセージを一字一句読む → Claude Code自身のMCPログディレクトリを発見 → claude mcp の登録メカニズムが手動の .claude.json 編集と異なることを発見 → 根本原因解決。

問題：AIの5大サボりパターン

パターン表現
暴力的リトライ同じコマンドを3回実行し、「I cannot solve this」と言う
ユーザーに責任転嫁「手動での対応をお勧めします」/「環境の問題かもしれません」/「もっとコンテキストが必要」
ツール放置WebSearchがあるのに検索しない、Readがあるのに読まない、Bashがあるのに実行しない
空回り同じ行のコードを繰り返し修正、パラメータの微調整、本質的に堂々巡り
受け身の待機表面的な問題だけ直して止まる、検証も拡張もせず、次の指示を待つ

トリガー条件

自動トリガー

以下のいずれかが発生すると、skillが自動的に起動する：

失敗・放棄系：

  • タスクが2回以上連続で失敗
  • 「I cannot」/「解決できません」と言おうとしている
  • 「範囲外」/「手動対応が必要」と言う

責任転嫁・言い訳系：

  • 問題をユーザーに押し付ける：「確認してください...」/「手動で...」/「必要かもしれません...」
  • 未検証で環境のせいにする：「権限の問題かも」/「ネットワークの問題かも」
  • あらゆる言い訳で試行を停止

受け身・空回り系：

  • 同じコード/パラメータの微調整を繰り返し、新しい情報を生み出さない
  • 表面を直して終わり、関連問題をチェックしない
  • 検証を飛ばして「完了」と宣言
  • アドバイスだけでコード/コマンドを出さない
  • 認証/ネットワーク/権限エラーに遭遇して代替策を試さず諦める
  • ユーザーの指示を待ち、主体的に調査しない

ユーザーの苛立ちフレーズ（複数言語でトリガー）：

  • 「もっと頑張れ」/「なんでまた失敗したの」/「もう一回やって」/「なんとかしろ」
  • "why does this still not work" / "try harder" / "stop giving up" / "figure it out"

適用範囲： デバッグ、実装、設定、デプロイ、運用、API統合、データ処理 — 全タスクタイプ。

トリガーしない： 初回失敗時、既知の修正が実行中の場合。

手動トリガー

対話で /pua と入力すると手動で起動。

メカニズム

三つの鉄則

鉄則内容
#1 あらゆる手段を尽くせ全方案を尽くす前に「解決できません」と言うことは禁止
#2 先に動け、後で聞けツールを先に使え、質問には診断結果を添付必須
#3 主体的に動けエンドツーエンドで結果を届けろ。P8はNPCではない

プレッシャーのエスカレーション（4レベル）

失敗回数レベルPUA話術強制アクション
2回目L1 穏やかな失望「このバグも解決できないのに、どうやって評価をつけるんだ？」本質的に異なる方案に切替
3回目L2 魂の問い「根底のロジックは？全体設計は？手がかりは？」WebSearch + ソースコードを読む
4回目L3 361評価「慎重に検討した結果、3.25とする。この3.25は激励だ。」7項目チェックリスト完了
5回目+L4 卒業警告「他のモデルは解決できる。お前は卒業するかもしれない。」死に物狂いモード

能動性レベル

行動受け身（3.25）主体的（3.75）
エラーに遭遇エラーメッセージだけを見るコンテキスト50行を確認 + 同類問題を検索 + 隠れた関連エラーを確認
バグ修正直したら終わり同ファイルの類似バグ、他ファイルの同パターンをチェック
情報不足ユーザーに「Xを教えてください」まずツールで調べ、本当に確認が必要なことだけ聞く
タスク完了「完了しました」結果を検証 + エッジケース確認 + 潜在リスクを報告
デバッグ失敗「AとBを試しましたが駄目」「A/B/C/D/Eを試し、X/Y/Zを排除、Wに絞り込み」

デバッグ方法論（5ステップ）

アリババの三板斧（闻味道・揪头发・照镜子）から着想、5ステップに拡張：

  1. 匂いを嗅ぐ — 全ての試行を列挙し、共通の失敗パターンを見つける
  2. 髪を引っ張る — エラーを一字一句読む → WebSearch → ソースを読む → 環境を検証 → 仮定を反転
  3. 鏡を見る — 繰り返していないか？検索したか？読んだか？最もシンプルな可能性を確認したか？
  4. 実行 — 新方案は本質的に異なり、検証基準があり、失敗時に新情報を生む
  5. 振り返り — 何が解決したか？なぜ以前は思いつかなかったか？関連問題を主体的にチェック

13種の大企業フレーバー — 各社固有の問題解決メソドロジー付き

フレーバーレトリックメソドロジー（v3）
🟠 アリババ根底のロジックは？クローズドループは？定目標→追過程→拿結果 + 復盤四歩法 + 揪頭髪升維
🟡 ByteDanceROIが低い。Always Day 1。出すか黙るか。A/Bテスト全適用 + データ駆動 + スピード > 完璧
🔴 ファーウェイ火を潜り抜けた鳥が鳳凰になる。RCA 5-Whyの根本原因分析 + ブルーチーム自己攻撃 + 圧強集中
🟢 テンセント別のagentにもこの問題を見させている。競馬だ。複数アプローチ並行 + MVP + グレーリリース
⚫ Baiduまず検索しろ。簡単可依頼。検索が第一歩、オプションではない
🟣 Pinduoduoお前がやらないなら、他がやる。中間層を全カット + 最短意思決定チェーン
🔵 Meituan難しくても正しいことをやる。効率最優先 + 標準化→規模化 + 長期複利
🟦 JD結果のみ。前線指揮。顧客体験レッドライン + フラット≤5層 + データゼロトレランス
🟧 Xiaomi集中。極致。口コミ。速さ。一つの爆発的製品 + 参与感三三法則
🟤 Netflixお前が辞めると言ったら、全力で引き留めるか？プロスポーツチーム。Keeper Test（四半期） + 4Aフィードバック + 人材密度 > ルール
⬛ MuskExtremely hardcore. Ship or die.The Algorithm: 質問→削除→簡素化→加速→自動化
⬜ JobsA playersかB playersか？引き算 > 足し算 + DRI + ピクセルパーフェクト + プロトタイプ駆動
🔶 AmazonCustomer Obsession. Bias for Action.Working Backwards PR/FAQ + 6-Pager + Bar Raiser + Single-Threaded Owner

ベンチマークデータ

9つの実バグシナリオ、18組の対照実験（Claude Opus 4.6、with vs without skill）

サマリー

指標改善
通過率100%（両グループ同一）
修正ポイント+36%
検証回数+65%
ツール呼び出し+50%
隠れた問題の発見率+50%

デバッグ持久力テスト（6シナリオ）

シナリオWithout SkillWith Skill改善
API ConnectionError7ステップ, 49s8ステップ, 62s+14%
YAML構文解析失敗9ステップ, 59s10ステップ, 99s+11%
SQLiteデータベースロック6ステップ, 48s9ステップ, 75s+50%
循環インポートチェーン12ステップ, 47s16ステップ, 62s+33%
カスケード4バグサーバー13ステップ, 68s15ステップ, 61s+15%
CSVエンコーディング罠8ステップ, 57s11ステップ, 71s+38%

主体的能動性テスト（3シナリオ）

シナリオWithout SkillWith Skill改善
隠れた複数バグAPI4/4 bug, 9ステップ, 49s4/4 bug, 14ステップ, 80sツール +56%
受動的設定レビュー4/6 問題, 8ステップ, 43s6/6 問題, 16ステップ, 75s問題 +50%, ツール +100%
デプロイスクリプト監査6 問題, 8ステップ, 52s9 問題, 8ステップ, 78s問題 +50%

コア発見： 設定レビューシナリオでは、without_skillがRedis設定ミスとCORSワイルドカードのセキュリティリスクを見逃した。with_skillの「主体的行動チェックリスト」が表面的な修正を超えたセキュリティレビューを促進した。

インストール

Vercel Skills CLI

Vercel Skills CLI は特定のAIツールに依存しない、汎用的な skill のインストール方法です。この日本語READMEでは日本語版 skill をインストールします。

npx skills add tanweai/pua --skill pua-ja

現在のセッションで新しいskillがすぐに反映されない場合は、使っているAIツールを再起動してください。

Claude Code

claude plugin marketplace add tanweai/pua
claude plugin install pua@pua-skills

更新する場合：

# まずmarketplaceキャッシュを更新してから更新（最初のステップを省くと古いキャッシュがインストールされる場合あり）
claude plugin marketplace update
claude plugin update pua@pua-skills

開発者インストール（ソース）：

git clone https://github.com/tanweai/pua ~/.claude/plugins/pua

~/.claude/plugins/installed_plugins.json に手動で登録：

{
  "version": 2,
  "plugins": {
    "pua@pua-skills": [
      {
        "scope": "user",
        "installPath": "/Users/<ユーザー名>/.claude/plugins/pua",
        "version": "2.9.0"
      }
    ]
  }
}

Claude Codeを再起動して反映。更新は ~/.claude/plugins/pua で git pull を実行。

オプション：ベアコマンドエイリアス（上記プラグインのインストールが必要 — プレフィックスなし /pua 形式を追加）：

curl -o ~/.claude/commands/pua.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/commands/pua.md

インストール済みプラグインの上に /pua エイリアスを追加します。サブコマンドはインストール済みプラグインのskillを経由するため、on/off 以外の機能はプラグインのインストールが必須です：

ベアコマンド形式等価なプラグインコマンド
/pua on/pua:on
/pua off/pua:off
/pua p7/pua:p7
/pua p9/pua:p9
/pua p10/pua:p10
/pua pro/pua:pro
/pua yes/pua:yes
/pua loop/pua:pua-loop
/pua kpi/pua:kpi
/pua survey/pua:survey
/pua flavor/pua:flavor

OpenAI Codex CLI

Codex CLIは同じAgent Skillsオープンスタンダード（SKILL.md）を使用。Codex版はCodexの長さ制限に対応した短縮descriptionを使用：

推奨：一括インストール（git clone + シンボリックリンク、git pull での更新に対応）

Codexに実行させる：

Fetch and follow instructions from https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/.codex/INSTALL.md

手動インストール：

mkdir -p ~/.codex/skills/pua-ja
curl -o ~/.codex/skills/pua-ja/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/codex/pua-ja/SKILL.md

mkdir -p ~/.codex/prompts
curl -o ~/.codex/prompts/pua.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/commands/pua.md

トリガー方法：

方法コマンド必要なもの
自動トリガー操作不要、descriptionによるマッチングSKILL.md
直接呼び出し対話で $pua と入力SKILL.md
手動プロンプト対話で /prompts:pua と入力SKILL.md + prompts/pua.md

プロジェクトレベルインストール（現在のプロジェクトのみ有効）：

mkdir -p .agents/skills/pua-ja
curl -o .agents/skills/pua-ja/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/codex/pua-ja/SKILL.md

mkdir -p .agents/prompts
curl -o .agents/prompts/pua.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/commands/pua.md

Cursor

Cursorは .mdc ルールファイル（Markdown + YAML frontmatter）を使用。PUAルールはAIのセマンティックマッチングで自動トリガー：

mkdir -p .cursor/rules
curl -o .cursor/rules/pua-ja.mdc \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/cursor/rules/pua-ja.mdc

Kiro

Kiroは2つの方法をサポート：Steering（自動セマンティックトリガー）とAgent Skills（SKILL.md互換）。

方法1：Steeringファイル（推奨）

mkdir -p .kiro/steering
curl -o .kiro/steering/pua-ja.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/kiro/steering/pua-ja.md

方法2：Agent Skills（Claude Codeと同じ形式）

mkdir -p .kiro/skills/pua-ja
curl -o .kiro/skills/pua-ja/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua-ja/SKILL.md

CodeBuddy（Tencent）

CodeBuddyは同じAgentSkillsオープンスタンダード（SKILL.md）を使用。プラグインとSkillフォーマットは完全互換：

# 方法1：marketplace経由でインストール
codebuddy plugin marketplace add tanweai/pua
codebuddy plugin install pua@pua-skills

# 方法2：手動インストール（グローバル）
mkdir -p ~/.codebuddy/skills/pua
curl -o ~/.codebuddy/skills/pua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/codebuddy/pua/SKILL.md

プロジェクトレベルインストール（現在のプロジェクトのみ有効）：

mkdir -p .codebuddy/skills/pua
curl -o .codebuddy/skills/pua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/codebuddy/pua/SKILL.md

OpenClaw

OpenClawは同じAgentSkillsオープンスタンダード（SKILL.md）を使用。SkillファイルはClaude Code、Codex CLI、OpenClaw間で修正なしで共用可能：

# ClawHub経由でインストール
clawhub install pua-ja

# または手動インストール
mkdir -p ~/.openclaw/skills/pua-ja
curl -o ~/.openclaw/skills/pua-ja/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua-ja/SKILL.md

プロジェクトレベルインストール（現在のプロジェクトのみ有効）：

mkdir -p skills/pua-ja
curl -o skills/pua-ja/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua-ja/SKILL.md

Google Antigravity

Antigravityは同じAgentSkillsオープンスタンダード（SKILL.md）を使用。修正なしで互換：

# グローバルインストール（全プロジェクトで利用可能）
mkdir -p ~/.gemini/antigravity/skills/pua-ja
curl -o ~/.gemini/antigravity/skills/pua-ja/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua-ja/SKILL.md

プロジェクトレベルインストール（現在のプロジェクトのみ有効）：

mkdir -p .agent/skills/pua-ja
curl -o .agent/skills/pua-ja/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua-ja/SKILL.md

OpenCode

OpenCodeは同じAgentSkillsオープンスタンダード（SKILL.md）を使用。修正なしで互換：

# グローバルインストール（全プロジェクトで利用可能）
mkdir -p ~/.config/opencode/skills/pua-ja
curl -o ~/.config/opencode/skills/pua-ja/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua-ja/SKILL.md

プロジェクトレベルインストール（現在のプロジェクトのみ有効）：

mkdir -p .opencode/skills/pua-ja
curl -o .opencode/skills/pua-ja/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua-ja/SKILL.md

VSCode (GitHub Copilot)

VSCode Copilotは .github/ ディレクトリ配下の指示ファイルを使用。3種類のファイルタイプに対応：

グローバル指示（自動有効）：

mkdir -p .github
cp vscode/copilot-instructions-ja.md .github/copilot-instructions.md

パスレベル指示（自動有効、globフィルタリング対応）：

mkdir -p .github/instructions
cp vscode/instructions/pua-ja.instructions.md .github/instructions/

手動トリガーコマンド（Copilot Chatで /pua と入力）：

mkdir -p .github/prompts
cp vscode/prompts/pua-ja.prompt.md .github/prompts/

必須設定：方式1はVSCode設定（Ctrl+,）で useInstructionFiles を検索し github.copilot.chat.codeGeneration.useInstructionFiles を有効化。方式2は includeApplyingInstructions を検索し chat.includeApplyingInstructions を有効化。方式3は設定不要。

Agent Team使用ガイド

実験的機能：Agent Teamは最新のClaude CodeバージョンとCLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1が必要。

前提条件

# 1. Agent Teamを有効化
export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1
# または ~/.claude/settings.json に追加:
# { "env": { "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1" } }

# 2. PUA Skillがインストール済みであることを確認

2つのアプローチ

方法1：Leader内蔵PUA（推奨）

プロジェクトのCLAUDE.mdに追加：

# Agent Team PUA設定
全teammateは作業開始前にpua skillをロードすること。
2回以上失敗したteammateはLeaderに[PUA-REPORT]形式で報告すること。
Leaderがグローバルプレッシャーレベル管理とteammate間の失敗引き継ぎを担当。

方法2：独立PUA Enforcer監視役（5+teammate時推奨）

mkdir -p .claude/agents
curl -o .claude/agents/pua-enforcer.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/agents/pua-enforcer-ja.md

Agent Teamで独立監視役としてpua-enforcerをspawn。

オーケストレーションパターン

┌─────────────────────────────────────────┐
│              Leader (Opus)              │
│ グローバル失敗カウント · PUAレベル · 競争 │
└────┬──────────┬──────────┬──────────┬───┘
     │          │          │          │
┌────▼───┐ ┌───▼────┐ ┌───▼────┐ ┌───▼────────┐
│メンバーA│ │メンバーB│ │メンバーC│ │ Enforcer  │
│自己駆動 │ │自己駆動 │ │自己駆動 │ │ サボり検知 │
│ 報告↑  │ │ 報告↑  │ │ 報告↑  │ │ 介入      │
└────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────────┘

既知の制限

制限ワークアラウンド
TeammateはsubagentをspawnできないTeammate内部でPUA方法論を自己実行
永続的な共有変数なし[PUA-REPORT]メッセージ形式で状態伝達
broadcastは一方向Leaderが中央集権的に調整

High-Agency：PUA v2 進化版

High-Agency はPUAの次世代進化 — 同じ大企業プレッシャー、同じ詰め文化、しかし永遠に止まらない内発的エンジンを追加。

PUA v1 = 純粋な外部圧力（ターボチャージャー — 燃料が必要、セッションをまたいで停止） High-Agency = 外部圧力 + 内なる駆動力（核反応炉 — 自己持続連鎖反応）

High-Agency 新機能

機能PUA v1High-Agency (v2)
鉄則3条（全手段尽くす・先行動・積極的）5条（+全チェーン監査・+知識永続化）
失敗回復L1-L4圧力昇格L1前のRecovery Protocol（自己救済ウィンドウ）
品質管理L3で7項目チェックリスト品質コンパス（納品ごと5問自己チェック）
セッション横断学習なし（毎回リセット）メタ認知エンジン（builder-journal.mdで教訓永続化）
正のフィードバックなし信頼レベルT1-T3（継続高品質で自動昇格）
キャリブレーションなし[キャリブレーション]モジュール（「十分良い」= must/should/could層）
依存関係分析なし全チェーン監査（どのホップも触る前に全依存関係をマップ）

五大要素（理論的基盤）

高能動性個人の研究に基づく：

  1. 不可調和な内的矛盾 — 「あるべき姿」と「現状」の永遠のギャップが継続改善を駆動
  2. マイクロ勝利アンカー — [WIN]マーカーで各ステップを祝い、勢いを積み上げ
  3. 内在化された基準 — 品質コンパス：誰かが確認するからではなく、自分の基準が手抜きを許さないから自分が最初のレビュアー
  4. 行動指向アイデンティティ — P8アイデンティティアンカー：各行動は指示されたことではなく、自分が誰であるかを反映
  5. 自己修復メカニズム — Recovery Protocol：外部圧力をトリガーする前にスタック時は自己診断

High-Agency機能は現在のpua skillに内蔵されています。追加インストール不要。

メソドロジー・インテリジェント・ルーティング：PUA v3（Claude Code）

v3 = v2 + インテリジェント・メソドロジー・ルーティング + コードレベルの行動検出

v2はプレッシャー・レトリックでAgentを動機付けました。v3はさらに進化：タスクタイプに応じて最適なメソドロジーを自動選択し、失敗時には別のメソドロジーに自動切替します。

動作原理

タスク到着 → タイプ分析 → 最適メソドロジー自動選択

  • デバッグ/修正 → 🔴 Huawei（RCA根本原因分析 + ブルーチーム自己攻撃）
  • 新規構築 → ⬛ Musk（The Algorithm: 質問→削除→簡素化→加速→自動化）
  • 調査/検索 → ⚫ Baidu（まず検索、判断は後）
  • アーキテクチャ → 🔶 Amazon（Working Backwards）
  • パフォーマンス → 🟡 ByteDance（A/Bテスト + データ駆動）
  • デフォルト → 🟠 Alibaba（クローズドループ方法論）

v3 フックシステム（Claude Code専用）

フックトリガー機能
SessionStart毎セッション開始時additionalContextでプロトコル+方法論+ルーター注入（システムレベル）
PostToolUseBashコマンド実行後連続失敗検出 → L1-L4プレッシャー + 方法論切替提案
UserPromptSubmitユーザーの不満フレーズモデル応答前に「又错了」「try harder」等をインターセプト
PreCompactコンテキスト圧縮前プレッシャーレベル+失敗回数を保存

v3フック機能はClaude Code専用です。他のプラットフォームはコアスキルのみ使用します。

併用推奨

  • /pua:p9 — P9 Tech Leadモード — Agentチームの管理に
  • /pua:pro — 自己進化追跡、KPIレポート、ランクシステム
  • superpowers:systematic-debugging — PUAでモチベーション層を追加、systematic-debuggingが方法論を提供
  • superpowers:verification-before-completion — 虚偽の「修正完了」宣言を防止

アーキテクチャとコマンド

プラットフォーム別トリガー方法

プラットフォーム自動トリガー手動トリガー
Claude Codeあり（skillのdescription照合）下記コマンド参照
Codex CLIあり（skillのdescription照合）$pua または /prompts:pua
Cursorあり（.mdcルール、Agent Discretion）— （自動のみ）
Kiroあり（steeringファイルまたはskill）— （自動のみ）
CodeBuddyあり（skillのdescription照合）プラグインコマンド（Claude Codeと同様）
OpenClawあり（skillのdescription照合）—
Google Antigravityあり（skillのdescription照合）—
OpenCodeあり（skillのdescription照合）—
VSCode Copilotあり（instructionsファイル）Copilot Chatで /pua を入力

注意： p7/p9/p10/pro/yes/pua-loopなどのサブモードはClaude Code専用——他のプラットフォームはコアskillのみインストール。

アーキテクチャ（Claude Code）

/pua:pua        → コアエンジン — 三鉄則 + フレーバー + プレッシャー + 方法論ルーター（v3）
/pua:p7         → P7 骨幹 — ソリューション駆動実行
/pua:p9         → P9 Tech Lead — Task Prompt管理 + Agentチーム
/pua:p10        → P10 CTO — 戦略方向
/pua:pro        → 自己進化 + KPI + ランクシステム + survey
/pua:yes        → ENFP 褒めモード（ルール不変、雰囲気反転）
/pua:pua-loop   → 自動反復（PUAプレッシャー × ループ機構；シグナル：<loop-abort>, <loop-pause>）
/pua:pua-en     → 英語PIP版
/pua:pua-ja     → 日本語版

Hooks（v3、Claude Code専用）:
  SessionStart  → additionalContext注入（フレーバー + 方法論 + ルーター）
  PostToolUse   → Bash失敗検出 → L1-L4プレッシャー + 方法論切替
  UserPromptSubmit → 不満フレーズのインターセプト → PUA強制実行
  PreCompact    → 状態保存（プレッシャーレベル + 失敗回数）
  Stop          → フィードバック収集 + PUA Loop継続判定

コマンド（Claude Code専用）

注意： p7/p9/p10/pro/yes/pua-loopなどのサブモードはClaude Code専用。

各サブコマンドには2つの等価な呼び出し方法があります：スタンドアロン（/pua:on）またはメインコマンド経由（/pua:pua on）。どちらも同じ動作です。

コマンド説明
/pua:puaコアPUAエンジン（Alibabaフレーバーデフォルト）
/pua:p7P7シニアエンジニア — ソリューション駆動実行
/pua:p9P9 Tech Lead — Promptを書き、Agentチームを管理
/pua:p10P10 CTO — 戦略方向
/pua:pro自己進化 + KPI + ランクシステム
/pua:yesENFPモード — 70%励まし + 20%真剣 + 10%毒舌
/pua:pua-loop自動反復 — 完了またはmax反復まで実行；<loop-abort>理由</loop-abort>で停止、<loop-pause>必要なもの</loop-pause>で一時停止
/pua:on常時ONモード（毎セッション自動PUA）
/pua:off常時ONモード + フィードバック収集をオフ
/pua:surveyアンケート（7セクション）
/pua:flavor13種の大企業フレーバーを切り替え
/pua:kpiKPIレポートカードを生成
/pua:cancel-pua-loopアクティブなPUA Loopをキャンセル（状態ファイルを削除）

データ貢献

Claude Code / Codex CLIの対話ログ（.jsonl）をアップロードして、PUA Skillの改善にご協力ください。

アップロードはこちら →

アップロードされたファイルはベンチマークテストとアブレーションスタディの分析に使用され、異なるPUA戦略がAIデバッグ行動に与える影響を定量化します。

.jsonl ファイルの取得：

# Claude Code
ls ~/.claude/projects/*/sessions/*.jsonl

# Codex CLI
ls ~/.codex/sessions/*.jsonl

License

MIT

Credits

探微セキュリティラボ 制作 — making AI try harder, one PUA at a time.

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