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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

    
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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

https://openpua.ai · 📖 初心者ガイド

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。

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。

対話で /pua と入力すると手動で起動。

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

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）

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。

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 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：

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：

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

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 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。

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。

# 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

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。

┌─────────────────────────────────────────┐
│              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      │
└────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────────┘

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）

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。

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。

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。

• /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

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。

/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

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。

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：

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>

MIT

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