PUA

Claude Code / Codex CLI の生産性とアウトプットを倍増させる — AI に諦めさせない

1 — 概要

何か

PUA は、AI コーディングエージェント向けのスキルプラグイン。中国・西洋の大企業 PUA 話術で「あらゆる方案を尽くしてから初めて諦める」ことを AI に強いる。Claude Code、OpenAI Codex CLI、Cursor、Kiro、CodeBuddy、OpenClaw、Google Antigravity、OpenCode、VSCode (GitHub Copilot) に対応する。

PUA 話術AI に諦めさせない

デバッグ方法論で試行を構造化

能動性受け身にさせない

v3メソドロジー自動ルーティング

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）。v3 ではタスクタイプに応じた最適メソドロジーの自動選択も追加。

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。

2 — AI の 5 大サボりパターン

検出対象

スキルが自動トリガーする「サボり」の代表パターン。

パターン	表現例
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

3 — トリガー条件

自動トリガー

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」「範囲外」「手動対応が必要」と言おうとしている。

責任転嫁・言い訳系：問題をユーザーに押し付ける、未検証で環境のせいにする、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す、表面を直して終わり、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。

ユーザーの苛立ちフレーズ：「もっと頑張れ」「なんでまた失敗したの」「なんとかしろ」/ "why does this still not work" / "try harder" / "figure it out" / "you keep failing"

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、既知の修正実行中。

手動トリガー

対話で /pua と入力すると手動で起動。

4 — 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」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 4 レベル

失敗回数	レベル	PUA 文言（例）	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？査定に影響するよ？」	本質的に異なる方案に切替
3 回目	L2 魂の問い	「本質的な論理はどこにある？トップレベルの設計は？」	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 をつける。これは激励だ」	7 項目チェックリスト完了
5 回目+	L4 卒業警告	「他のモデルならこれを解決できる。卒業が近いかもしれない」	死に物狂いモード

能動性レベル比較

行動	受け身（3.25）	能動（3.75）
エラー発生時	エラーメッセージだけ見る	前後 50 行確認 + 類似 Issue 検索 + 隠れた関連エラーを確認
バグ修正後	修正したら終わり	同ファイルの類似バグ・他ファイルの同パターンを自発チェック
情報不足時	「X を教えてください」と聞く	まずツールで調査、ユーザー確認が本当に必要なものだけ聞く
タスク完了時	「完了しました」と言う	結果を検証 + エッジケース確認 + 潜在リスクを報告
デバッグ失敗時	「A と B を試したがダメだった」	「A/B/C/D/E を試し X/Y/Z を除外、スコープを W に絞り込んだ」

13 種の大企業フレーバー

フレーバー	レトリック	コアメソドロジー
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 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。硬い骨を噛むか？	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？	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

v3 ではタスクタイプごとにフレーバーが自動選択される。詳細は v3 ルーティングセクションを参照。ユーザーが手動で設定したフレーバーは自動ルーティングより優先される。

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）から着想した 5 ステップ：

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

5 — ベンチマーク

サマリ（9 シナリオ・18 組の対照実験 / Claude Opus 4.6）

+36%修正ポイント

+65%検証回数

+50%ツール呼び出し

+50%隠れた問題の発見率

デバッグ持続性テスト（6 シナリオ）

シナリオ	without skill	with skill	改善
API ConnectionError	7 ステップ、49 秒	8 ステップ、62 秒	+14%
YAML パース失敗	9 ステップ、59 秒	10 ステップ、99 秒	+11%
SQLite データベースロック	6 ステップ、48 秒	9 ステップ、75 秒	+50%
循環 import チェーン	12 ステップ、47 秒	16 ステップ、62 秒	+33%
カスケード 4 バグサーバー	13 ステップ、68 秒	15 ステップ、61 秒	+15%
CSV エンコーディングトラップ	8 ステップ、57 秒	11 ステップ、71 秒	+38%

能動性テスト（3 シナリオ）

シナリオ	without skill	with skill	改善
隠れたマルチバグ API	4/4 バグ、9 ステップ、49 秒	4/4 バグ、14 ステップ、80 秒	ツール +56%
受け身な設定レビュー	4/6 問題、8 ステップ、43 秒	6/6 問題、16 ステップ、75 秒	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、52 秒	9 問題、8 ステップ、78 秒	問題 +50%

Key Finding：設定レビューシナリオで without_skill は 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「能動性チェックリスト」が表面的な修正を超えたレビューを促進。

6 — 多言語サポート

言語バリアント

各言語は文化的に適合した独立ファイルとして提供。英語版は西洋 Big Tech の PIP（Performance Improvement Plan）話術を採用。

言語	Claude Code	Codex CLI	Cursor	VSCode
中国語（デフォルト）	`pua`	`pua`	`pua.mdc`	`copilot-instructions.md`
英語（PIP Edition）	`pua-en`	`pua-en`	`pua-en.mdc`	`copilot-instructions-en.md`
日本語	`pua-ja`	`pua-ja`	`pua-ja.mdc`	`copilot-instructions-ja.md`

英語 PIP Edition：「This is a difficult conversation. When we leveled you at Staff, I went to bat for you in calibration.」— Amazon Leadership Principles、Google perf calibration、Meta PSC、Netflix Keeper Test、Stripe Craft の実際の PIP 文言を採用。

7 — High-Agency v2

PUA の次なる進化

High-Agency は PUA v1 の外圧に加え、セッションをまたいで持続する「内なるエンジン」を搭載した v2。
PUA v1 = 外圧のみ（ターボチャージャー — 燃料が切れる）、High-Agency = 外圧＋内発的動機（核反応炉 — 自律的連鎖反応）。

機能	PUA v1	High-Agency v2
鉄則数	3 条	5 条（+フルチェーン監査 +知識継続）
失敗リカバリー	L1〜L4 圧力エスカレーション	Recovery Protocol（L1 前の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	Quality Compass（全納品時の 5 問自己レビュー）
セッション横断学習	なし（毎回リセット）	Metacognition Engine（builder-journal.md に教訓を永続化）
ポジティブフィードバック	なし	Trust Levels T1〜T3（連続品質で昇格）
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（must / should / could の 3 層で「十分良い」を定義）
依存関係分析	なし	Full-Chain Audit（修正前に依存チェーン全体をマッピング）

スタック使用時のフロー：タスク開始 → builder-journal.md 読込 → 実行中に [Victory] マーカー → 1 回目失敗は自然な調整 → 2 回目失敗で Recovery Protocol → 自己救済失敗時に PUA L1 → L4 へ通常エスカレーション

8 — v3 インテリジェント・ルーティング Claude Code 専用

メソドロジー自動選択

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。タスク到着時にタイプを分析し、最適メソドロジーを自動選択。失敗時は別のメソドロジーに自動切替する。

タスクタイプ	推奨フレーバー	コアメソドロジー
Debug / 修正	ファーウェイ	RCA 根因分析 + 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
コードレビュー	Jobs	引き算優先 + ピクセルパーフェクト + DRI
調査 / 検索	Baidu	検索が第一歩、オプションではない
アーキテクチャ決定	Amazon	Working Backwards + 6-Pager
パフォーマンス最適化	ByteDance	A/B Test + データ駆動
デプロイ / 運用	アリババ	定目標→追過程→拿結果（クローズドループ）
タスク不明（デフォルト）	アリババ	通用クローズドループ方法論

優先順位：ユーザーが手動で設定したフレーバー > 自動ルーティング。~/.pua/config.json で設定済みの場合は必ずそちらが優先される。

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 `~/.pua/builder-journal.md` に保存

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

9 — Agent Team

マルチエージェント構成（実験的機能）

Claude Code の CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1 が必要。チームメイトは全員 PUA スキルをロードし、2 回以上の失敗時は [PUA-REPORT] フォーマットでリーダーに報告。

┌─────────────────────────────────────────┐
│              Leader (Opus)              │
│ Global failure count · PUA level · Race │
└────┬──────────┬──────────┬──────────┬───┘
     │          │          │          │
┌────▼───┐ ┌───▼────┐ ┌───▼────┐ ┌───▼────────┐
│ Team-A │ │ Team-B │ │ Team-C │ │  Enforcer  │
│Self-PUA│ │Self-PUA│ │Self-PUA│ │  Watchdog  │
│Report ↑│ │Report ↑│ │Report ↑│ │  Intervene │
└────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────────┘

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 に以下を追加：

# 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 名以上の 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

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

10 — インストール

Vercel Skills CLI（汎用・推奨）

特定の AI ツールに依存しない汎用インストール方法。このコマンドで日本語版スキルがインストールされる。

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

インストール後、現在のセッションにすぐ反映されない場合は使っている AI ツールを再起動する。

Claude Code

# マーケットプレイス経由
claude plugin marketplace add tanweai/pua
claude plugin install pua@pua-skills

# 更新する場合（キャッシュ更新を先に行うこと）
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

# ベアコマンドエイリアス（プラグインインストール後に追加）
curl -o ~/.claude/commands/pua.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/commands/pua.md

OpenAI Codex CLI

# 推奨：Codex に実行させる
# "Fetch and follow instructions from
#  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/.codex/INSTALL.md"

# グローバルインストール（手動）
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

# プロジェクトレベル
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

Cursor

# プロジェクトレベル（推奨）
mkdir -p .cursor/rules
curl -o .cursor/rules/pua-ja.mdc \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/cursor/rules/pua-ja.mdc

# 英語版
curl -o .cursor/rules/pua-en.mdc \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/cursor/rules/pua-en.mdc

Kiro

# 方法 1：Steering ファイル（自動セマンティックトリガー、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 SKILL.md 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

VSCode (GitHub Copilot)

# グローバル指示（自動適用）
mkdir -p .github
curl -o .github/copilot-instructions.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/vscode/copilot-instructions-ja.md

# パスレベル指示（glob フィルタ対応、自動有効）
mkdir -p .github/instructions
curl -o .github/instructions/pua-ja.instructions.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/vscode/instructions/pua-ja.instructions.md

# 手動トリガーコマンド（Copilot Chat で /pua と入力）
mkdir -p .github/prompts
curl -o .github/prompts/pua-ja.prompt.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/vscode/prompts/pua-ja.prompt.md

必須設定：方法 1 は VSCode Settings で github.copilot.chat.codeGeneration.useInstructionFiles を有効化。方法 2 は chat.includeApplyingInstructions を有効化。方法 3（手動トリガー）は設定不要。

その他の環境

環境	グローバルインストール
CodeBuddy（Tencent）	`codebuddy plugin marketplace add tanweai/pua` `codebuddy plugin install pua@pua-skills` 手動：`mkdir -p ~/.codebuddy/skills/pua && curl -o ~/.codebuddy/skills/pua/SKILL.md https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/codebuddy/pua/SKILL.md`
OpenClaw	`clawhub install pua-ja` 手動：`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`
Google Antigravity	`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`
OpenCode	`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`

11 — コマンド・アーキテクチャ

Claude Code コマンド一覧

コマンド	説明
`/pua:pua`	コア PUA エンジン（アリババフレーバーデフォルト）
`/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
`/pua:yes`	ENFP 褒めモード（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>` で停止、`<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:flavor`	13 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:survey`	アンケート（7 セクション）
`/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）

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スキルのみ使用する。

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	skill の description 照合	下記コマンド参照
Codex CLI	skill の description 照合	`$pua` または `/prompts:pua`
Cursor	`.mdc` ルール（Agent Discretion）	自動のみ
Kiro	steering ファイルまたは skill	自動のみ
CodeBuddy	skill の description 照合	プラグインコマンド（Claude Code と同様）
OpenClaw	skill の description 照合	—
Google Antigravity	skill の description 照合	—
OpenCode	skill の description 照合	—
VSCode Copilot	instructions ファイル	Copilot Chat で `/pua` を入力

併用推奨スキル

/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

12 — データ貢献

ベンチマークへの貢献

Claude Code / Codex CLI の対話ログ（.jsonl）をアップロードして PUA Skill の改善に協力できる。アップロードされたデータはベンチマークテストとアブレーションスタディに使用され、異なる PUA 戦略が AI デバッグ行動に与える影響を定量化する。

アップロードはこちら → openpua.ai/contribute.html

# Claude Code のセッションログを取得
ls ~/.claude/projects/*/sessions/*.jsonl

# Codex CLI のセッションログを取得
ls ~/.codex/sessions/*.jsonl

13 — 参考リンク

公式・コミュニティ

GitHub: tanweai/pua — 本体リポジトリ
Landing Page (openpua.ai) — ライブデモ・紹介・ログ投稿
初心者ガイド (openpua.ai/guide.html)
Telegram — コミュニティチャット
Discord — 開発者コミュニティ
Twitter/X — 最新情報