mirror of https://github.com/tanweai/pua.git synced 2026-09-19 02:19:52 +08:00

Files

T

xsser 4a7793859b fix: preserve PUA tone across model runtimes in 3.5.1

Retain original skill rhetoric and the frozen flavor library while adding
portable Claude Code, Codex and ChatGPT runtime contracts and packages.
Correct hook event handling, scoped numeric checkpoints, flavor locks,
plugin path resolution, advisory integrity checks and voluntary feedback.

Add native-loading and ordered-evidence runners for cc0, OMP and Codex.
Document paired model results, refusals, approval/rate-limit failures,
explanatory factual errors and remaining evidence gaps without an all-model
pass claim. Exclude private execution archives from public Git content.

Bump all six PUA manifests including Pi, refresh three-language READMEs,
and add release notes plus reproducible offline validation instructions.
Resolve optional OMP source metadata relative to the current user's home.

Validation:
- 17 offline suites passed, including 13 OMP evidence regressions
- Six manifest versions synchronized; all tested skill hashes unchanged
- Three portable packages rebuilt reproducibly; original tone checks pass
- Python, Bash and JSON syntax; public doc links; staged diff checks pass
- 330 private archive files verified unchanged and excluded from staging

Real-model results remain limited: this is not universal behavior acceptance.

Co-authored-by: Codex <codex@openai.com>

2026-09-09 17:56:22 +08:00

36 KiB

Raw Permalink Blame History

pua

Codex / Claude Code の生産性とアウトプットを倍増させる

Telegram · Discord · Twitter/X · Landing Page

🇺🇸 English | 🇨🇳 中文 | 🇯🇵 日本語

3.5.1 互換性更新：元の PUA の口調を維持し、実行処理を修正。Claude Code / Codex / ChatGPT 向け単独スキルパッケージを追加しました。全モデル合格ではなく、本評価は生産性倍増の証明でもありません。 変更履歴 · 使用方法 · モデル別結果と制限 · ビルドとオフラインテスト

_{QRコードでWeChatグループに参加アシスタントをWeChat追加}

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：

PUA話術 — AIに諦めさせない
デバッグ方法論 — AIに諦めない能力を与える
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：

根本原因特定 → ログから登録メカニズムを追跡：

振り返り → PUAの実際の効果：

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：

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
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
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？
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
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

14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
🟡 ByteDance	ROI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
⬛ Musk	Extremely hardcore. Ship or die.	The Algorithm: 質問→削除→簡素化→加速→自動化
⬜ Jobs	A 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
🔶 Amazon	Customer Obsession. Bias for Action.	Working Backwards PR/FAQ + 6-Pager + Bar Raiser + Single-Threaded Owner
🪟 Microsoft	Connects。Impact Descriptor。PIP/GVSA。	三圈影響力 + LITE/SLITE + PIP clock

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 Skill	With Skill	改善
API ConnectionError	7ステップ, 49s	8ステップ, 62s	+14%
YAML構文解析失敗	9ステップ, 59s	10ステップ, 99s	+11%
SQLiteデータベースロック	6ステップ, 48s	9ステップ, 75s	+50%
循環インポートチェーン	12ステップ, 47s	16ステップ, 62s	+33%
カスケード4バグサーバー	13ステップ, 68s	15ステップ, 61s	+15%
CSVエンコーディング罠	8ステップ, 57s	11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 Skill	With Skill	改善
隠れた複数バグAPI	4/4 bug, 9ステップ, 49s	4/4 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, 43s	6/6 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, 52s	9 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": "<installed-version>"
      }
    ]
  }
}

<installed-version> はクローンした plugin.json の実際のバージョンに置き換えてください。古いキャッシュの値を流用しないでください。

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 v1	High-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：

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
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
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
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
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）
PostToolUse	Bash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
  SubagentStop  → Agent ライフサイクル会計（v3.2）— teardown.jsonl書込、active-agents.jsonから削除

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:p7`	P7シニアエンジニア — ソリューション駆動実行
`/pua:p9`	P9 Tech Lead — Promptを書き、Agentチームを管理
`/pua:p10`	P10 CTO — 戦略方向
`/pua:pro`	自己進化 + KPI + ランクシステム
`/pua:yes`	ENFP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:flavor`	14種の大企業フレーバーを切り替え
`/pua:kpi`	KPI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）
`/pua:team-status` 🆕	v3.2 — 在場メンバー一覧（アクティブagent、PID、TTL、年齢；Netflix Keeper Test エンジニア版）
`/pua:reap-orphans` 🆕	v3.2 — 孤児agentをスキャンして回収（state mtime > 30min で心拍なし）
`/pua:teardown-all` 🆕	v3.2 — 全アクティブagentをカスケード解放（P10 → P9 → P8 → P7 全員退場）

プライバシー — データ収集なし

PUA Skill はネットワークに何も送信しません。アカウントも、テレメトリも、アップロードもありません。かつて存在した 5 つの収集チャネルは、クライアント・サーバーともに削除済みです：

削除済み	送信していた内容
セッション記録のアップロード	マスキング後の対話 `.jsonl` 全文
評価フィードバック送信	評価、PUA カウント、フレーバー、タスク要約
サイレント・ハートビート	ランダムなインストール ID、プラグイン版数、プラットフォーム、フレーバー
PUA リーダーボード	メールアドレス、電話番号、PUA カウント、L3+ カウント
pua-api プラットフォーム	電話番号 / SMS 登録、サイレントなイベント送信、リモート prompt テンプレート取得、決済

タスク終了時は、処理を妨げない任意のリマインダーのみ表示します。/pua:survey quick で評価を選んだ場合だけ、ローカルの ~/.pua/feedback.jsonl に 1 行追記します。スキップ時は記録しません。非表示にするには /pua:offline、または ~/.pua/config.json で feedback_frequency: 0 を設定してください。

evals/test-no-telemetry.sh が逆方向アサーションでこれを保証します。収集ホスト、エンドポイントパス、送信ボディ、削除済みファイルをリポジトリ全体でスキャンするため、退行はサイレントに出荷されずテスト失敗になります。

自分用にセッションをマスキングしたい場合、hooks/sanitize-session.sh はオフライン単体ツールとして残されています：

bash hooks/sanitize-session.sh <入力.jsonl> <出力.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.

36 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape

pua

Codex / Claude Code の生産性とアウトプットを倍増させる

ライブデモ

実例：MCP Serverの登録問題デバッグ

問題：AIの5大サボりパターン

トリガー条件

自動トリガー

手動トリガー

メカニズム

三つの鉄則

プレッシャーのエスカレーション（4レベル）

能動性レベル

デバッグ方法論（5ステップ）

14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

ベンチマークデータ

サマリー

デバッグ持久力テスト（6シナリオ）

主体的能動性テスト（3シナリオ）

インストール

Vercel Skills CLI

Claude Code

OpenAI Codex CLI

Cursor

Kiro

CodeBuddy（Tencent）

OpenClaw

Google Antigravity

OpenCode

VSCode (GitHub Copilot)

Agent Team使用ガイド

前提条件

2つのアプローチ

オーケストレーションパターン

既知の制限

High-Agency：PUA v2 進化版

High-Agency 新機能

五大要素（理論的基盤）

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

動作原理

v3 フックシステム（Claude Code専用）

併用推奨

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

アーキテクチャ（Claude Code）

コマンド（Claude Code専用）

プライバシー — データ収集なし

License

Credits

36 KiB

Raw Permalink Blame History