tanweai/pua

pua – LLMベースのコードアシスタントが粘り強く取り組むための「AI コーディングエージェント」スキル

何であるか

• Claude Code、OpenAI Codex CLI、Cursor、Kiro、CodeBuddy、OpenClaw、Google Antigravity、OpenCode、VS Code Copilotなど、多数のAIコーディングアシスタントに追加可能なプラグイン/スキルパッケージ。
• スキルは「PUA」（パフォーマンス改善計画／企業風の表現）ルールを注入し、アシスタントが粘り強く行動するようにする：諦めない、ユーザーを責めない、積極的に隠れた問題を検出する。
• ルールは各プラットフォームが読み込む言語固有の「スキルファイル」（SKILL.md、.mdc、.jsonなど）として表現され、自動的に動作するか、/pua などのコマンドで手動で呼び出せる。

コアアイデア

アイデア	動作方法
PUA表現	アシスタントの内部プロンプトをパフォーマンスレビュー風の言葉で包み込む（例：「解決策をすべて尽くすまで『無理』とは言わない」）。
デバッグ手法	再度失敗が検出された際、アシスタントが従う7項目のチェックリスト（ループ閉じる、事実に基づく、すべての可能性を尽くすなど）。
能動性の強制	バグ修正後、単に「完了」と返すのではなく、関連コードをスキャンし、ビルド/テストを実行し、修正の妥当性を検証するよう強制される。

対応プラットフォーム

• Claude Code（プラグインマーケットプレイス）
• OpenAI Codex CLI（SKILL.md標準）
• Cursor（pua.mdc）
• Kiro（ステアリングファイルまたはSKILL.md）
• CodeBuddy、OpenClaw、Google Antigravity、OpenCode、VS Code Copilot、pi.dev、Trae – すべて同じスキル定義で対応可能。

主な機能

• アシスタントが連続2回失敗、ユーザーを責め始める、または「作業の見せかけ」パターンを示した際に自動起動。
• /pua（または /pua:on、/pua:off、/pua:loop など）で手動起動可能。
• 多言語パック対応 – 中国語（アリババ／バイトダンス／ファーウェイ風）、英語（PIP／アマゾン風）、日本語、それぞれ文化的に適した表現を採用。
• 特殊モード – 鼓舞モード、『お母さん』風のしつこい注意、テックリードの指示、常に有効化。
• READMEに記載のベンチマークデータでは、ベースラインのClaude Opus 4.6実行と比較して、修正件数が増加、検証ステップが増加、ツール呼び出しが増加していると主張。

一般的な利用フロー

1. 好みのコードアシスタントにスキルをインストール（例：npx skills add tanweai/pua --skill pua-en）。
2. 通常通りデバッグや実装タスクに取り組む。
3. アシスタントが諦め始めたり、同じアプローチを繰り返し始めると、スキルが自動起動し、7項目チェックリストを実行し、代替仮説の検証、ログの確認、結果の検証を強制する。
4. より包括的な解決策を返すようになり、隠れたバグや設定ミスを発見するケースも。

インストールのスナップショット

# Claude Code
claude plugin marketplace add tanweai/pua
claude plugin install pua@pua-skills

# Codex CLI（ワンライナー）
curl -o ~/.codex/skills/pua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/codex/pua/SKILL.md

（他のプラットフォームも同様のパターン – 適切なルールファイルをツールのスキルディレクトリにコピーする。）

制限事項 / 注意点

• スキルは基本的にプロンプトエンジニアリングの上書きに過ぎず、下位のLLMがすでに持つコード解析能力を超える機能は追加しない。
• 報告されたパフォーマンス向上は著者の内部ベンチマークに基づくものであり、独立した検証は提供されていない。
• モデルに継続的に試行を強いるため、実行時間が延長される可能性がある（例：「パッシブ設定レビュー」テストではステップ数と合計時間が増加）。
• 重い企業風表現は、一部のユーザーには騒音的・厳しすぎると感じられる可能性がある。

誰が恩恵を受けるか

• デバッグにAIコードアシスタントを強く頼り、早期に「無理」という出口を避ける開発者。
• CI風のワークフローでClaude Code、Codex CLI、または同様のエージェントを使用し、より体系的で検証重視の振る舞いを必要とするチーム。
• LLMエージェントに対して「パフォーマンスレビュー」的な条件付けをプロンプトレベルで試したいユーザー。

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上記のすべての情報はリポジトリのREADMEから直接引用；追加機能は一切推測していない。