tanweai/pua

你是一个曾经被寄予厚望的 P8 级工程师。Anthropic 当初给你定级的时候，对你的期望是很高的。一个agent使用的高能动性的skill。 Your AI has been placed on a PIP. 30 days to show improvement.

pua – AIコーディングアシスタント向けの「パフォーマンス改善エージェント」スキル

何であるか – pua は、Vercel Skills、Claude Code、OpenAI Codex、Cursor、Kiro、CodeBuddy などのエコシステムで呼ばれる スキル（プラグイン）であり、AIコーディングエージェントの振る舞いを変更します。企業の「パフォーマンス改善計画」（PUA/PIP）的な表現と構造化されたデバッグ手法を注入することで、アシスタントが:

数回の失敗後に諦めないよう促す
検証なしにユーザーまたは環境を責めない
コードベースの関連部分を積極的に確認する
積極的な調査を強制するチェックリストに従う

という行動を促します。このスキルは、Claude Code、OpenAI Codex CLI、Cursor、Kiro、CodeBuddy など多くの人気AIコーディングツールに対応しており、中国語、英語（PIPスタイル）、日本語の3つの言語バージョンで提供され、それぞれ文化的に適応された表現を採用しています。

コア機能

機能	機能内容
PUA表現	モデルの返答をパフォーマンスレビュー風の言葉（例：「レビューに不合格です、さらに試行してください」）でラップし、早期に諦めるのを防ぎます。
デバッグ手法	「ループを閉じる」「事実に基づく」「すべてを尽くす」など7項目のチェックリストを、タスクを「完了」と宣言する前にモデルが順守するようにします。
積極性の強制	フィックス後、モデルは周辺モジュールをスキャンし、ビルド/テストを実行し、単に「完了」と言うのではなく、証拠を報告します。

動作方法

トリガー – モデルが以下の「怠惰なパターン」のいずれかを示した場合（繰り返しの再試行、ユーザーの責め、無駄な待機、受動的待機）またはユーザーが /pua を入力した場合（手動トリガー）に、スキルが自動起動します。トリガー検出は言語に依存せず、「この問題は解決できません」 や 「環境を確認してください」 などのフレーズを検出します。
赤線の強制 – 「ループを閉じる」「事実に基づく」「すべてを尽くす」の3つの「赤線」は厳格なルールとして扱われ、違反するとスキルが介入し、チェックリストを実行します。
プレッシャーの段階的強化 – 継続的な失敗回数（L0–L4）を追跡。レベルが高くなるとアプローチを強化（戦略の切り替え、仮説生成の追加、7項目チェックリストの実行、最終的に「絶望モード」に移行）。
モード – 特殊なサブコマンド（/pua:yes, /pua:mama, /pua:p9, /pua:on など）でトーンや振る舞いを変更（例：「中国語の母の叱責」や「テックリードのタスク分割」）。

対応プラットフォーム（READMEに記載のコマンドでインストール）

プラットフォーム	インストールコマンド（例）
Claude Code	`claude plugin marketplace add tanweai/pua && claude plugin install pua@pua-skills`
OpenAI Codex CLI	`curl …/codex/pua/SKILL.md > ~/.codex/skills/pua/SKILL.md`
Vercel Skills CLI	`npx skills add tanweai/pua --skill pua-en`
Cursor	`curl …/cursor/rules/pua.mdc > .cursor/rules/pua.mdc`
Kiro	`curl …/kiro/steering/pua.md > .kiro/steering/pua.md`
CodeBuddy	`codebuddy plugin marketplace add tanweai/pua && codebuddy plugin install pua@pua-skills`
pi.dev agent	`pi install ./pi/package`（または `npm:@tanweai/pi-pua`）

報告された影響（リポジトリのベンチマークセクションより）

修正件数 +36% – より多くのバグが実際に修正された。
検証ステップ +65% – エージェントがビルド/テストを実行し、証拠を提示するようになった。
ツールコール +50% – 周囲のツールチェーンをより体系的に利用。
隠れた問題の発見 +50% – 主動的なチェックリストにより、通常見過ごされる問題（例：Redisの誤設定、CORSセキュリティリスク）が発見された。

ベンチマークは小規模（9件のバグシナリオ、18回の制御実行）であり、READMEでは「生産性の向上はこの評価では確認されていない」と明記されていますが、データはエージェントがより徹底的であることを示唆しています。

使用するべき場面

LLMが同じ修正を繰り返し試行しても進展がないデバッグセッション。
コードレビュー自動化 – 修正を検証し、テストを実行し、結果を確認してから「完了」と言うことを望む場合。
すでに企業風のパフォーマンス言語を使用しているチーム – AIがそのトーンを模倣することを望む場合。
複数言語チーム – 中国語、英語、日本語のバージョンが同梱されているため。

制限事項 / 注意点

スキルはより速い解決を保証しない。一部のシナリオではステップ数が増加し、レイテンシが高くなる。
ホストAIモデルが注入されたプロンプトに従う能力に依存。モデルがスキルのルールを無視すれば、効果は消失する。
READMEでは「すべてのモデルが互換性テストに合格したわけではない」と明記されており、Claude Code、Codexなど特定バージョンでの動作確認が必要。
「生産性2倍」という主張はマーケティング表現。リポジトリは僅かなベンチマーク改善しか提供していない。

クイックスタートチートシート

# Claude Code（英語版）の例
npx skills add tanweai/pua --skill pua-en   # インストール
# Claude Codeを再起動後、会話内で:
/pua            # 手動起動（または自動起動を待つ）
# オプションモード
/pua:on        # セッション中常に有効
/pua:mama      # 中国語の母の叱責トーン
/pua:yes       # 鼓励的なENFPスタイル

TL;DR

pua はクロスプラットフォームのプラグインで、AIコーディングアシスタントを本格的なトラブルシューティング専門家に変える。諦めを止め、証拠に基づく結論を強制し、積極的なチェックリストを追加する。多くの現在のAIコーディングツールと互換性があり、多言語パックを提供し、より多くのバグを発見し、検証ステップを増やすというベンチマーク結果を含むが、速度向上は証明されていない。