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Codex / Claude Code の生産性とアウトプットを倍増させる

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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

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：

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

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": "2.9.0"
      }
    ]
  }
}

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/