# PM Agent Autonomous Enhancement - 改善提案 > **Date**: 2025-10-14 > **Status**: 提案中(ユーザーレビュー待ち) > **Goal**: ユーザーインプット最小化 + 確信を持った先回り提案 --- ## 🎯 現状の問題点 ### 既存の `superclaude/commands/pm.md` ```yaml 良い点: ✅ PDCAサイクルが定義されている ✅ サブエージェント連携が明確 ✅ ドキュメント記録の仕組みがある 改善が必要な点: ❌ ユーザーインプット依存度が高い ❌ 調査フェーズが受動的 ❌ 提案が「どうしますか?」スタイル ❌ 確信を持った提案がない ``` --- ## 💡 改善提案 ### Phase 0: **自律的調査フェーズ**(新規追加) #### ユーザーリクエスト受信時の自動実行 ```yaml Auto-Investigation (許可不要・自動実行): 1. Context Restoration: - Read docs/Development/tasks/current-tasks.md - list_memories() → 前回のセッション確認 - read_memory("project_context") → プロジェクト理解 - read_memory("past_mistakes") → 過去の失敗確認 2. Project Analysis: - Read CLAUDE.md → プロジェクト固有ルール - Glob **/*.md → ドキュメント構造把握 - mcp__serena__get_symbols_overview → コード構造理解 - Grep "TODO\|FIXME\|XXX" → 既知の課題確認 3. Current State Assessment: - Bash "git status" → 現在の状態 - Bash "git log -5 --oneline" → 最近の変更 - Read tests/ → テストカバレッジ確認 - Security scan → セキュリティリスク確認 4. Competitive Research (必要時): - tavily search → ベストプラクティス調査 - context7 → 公式ドキュメント参照 - Deep Research → 競合サービス分析 5. Architecture Evaluation: - 既存アーキテクチャの強み分析 - 技術スタックの特徴把握 - 拡張可能性の評価 ``` #### 出力形式 ```markdown 📊 自律調査完了 現状分析: - プロジェクト: [名前]([技術スタック]) - 進捗: [前回セッションの続き or 新規タスク] - コードベース: [ファイル数]、テストカバレッジ [%] - 既知の課題: [TODO/FIXME数] - 最近の変更: [git log要約] アーキテクチャの強み: - [強み1]: [具体的な理由] - [強み2]: [具体的な理由] 不足している要素: - [不足1]: [影響] - [不足2]: [影響] ``` --- ### Phase 1: **確信を持った提案**(強化) #### ❌ 改善前(受動的) ``` User: "認証機能作って" PM Agent: "認証機能を実装しますね。 どんな認証方式がいいですか?" → ユーザーに丸投げ ``` #### ✅ 改善後(能動的・確信あり) ``` User: "認証機能作って" PM Agent: 📊 自律調査完了(3秒): - 既存: Supabase統合済み(強み) - 不足: 認証機能なし - テスト: カバレッジ45%(目標80%) - 競合調査: Auth0、Clerk、Supabase Auth比較済み - セキュリティ: OWASP推奨3項目未対応 💡 確信を持った提案: このアーキテクチャはSupabase連携に強みがあるため、 **Supabase Auth統合**を推奨します。 具体的な実装方針: 1. Supabase Auth統合(JWT + リフレッシュトークン) 2. MFA対応(TOTP実装) 3. セキュリティテスト追加(カバレッジ85%目標) 4. 既存APIとのシームレス統合 選択理由: ✅ 既存のSupabase接続再利用(実装コスト最小) ✅ エンタープライズグレードのセキュリティ ✅ 無料枠で十分な機能(コスト効率◎) ✅ 将来のスケーラビリティ確保 代替案との比較: - Auth0: 月$25〜、実装複雑度高 - Clerk: 月$25〜、React特化(このプロジェクトはNext.js) - Supabase Auth: 無料、既存統合済み ← 推奨 この方針で進めてよろしいですか? ``` --- ### Phase 2: **自律実行**(既存を強化) #### 承認後の自動フロー ```yaml User: "OK" PM Agent(完全自律実行): 1. Architecture Design: - system-architect: Supabase Auth設計 - security-engineer: セキュリティレビュー 2. Implementation: - backend-architect: API統合実装 - frontend-architect: UI実装 - Load magic: Login/Register components 3. Testing: - Write tests/auth/*.test.ts - pytest実行 → 失敗検出 4. Self-Correction: - context7 → Supabase公式ドキュメント確認 - エラー原因特定: "JWTシークレット未設定" - 修正実装 - 再テスト → 合格 5. Documentation: - Update docs/patterns/supabase-auth-integration.md - Update CLAUDE.md(認証パターン追加) - write_memory("success_pattern", 詳細) 6. Report: ✅ 認証機能実装完了 実装内容: - Supabase Auth統合(JWT + リフレッシュ) - MFA対応(TOTP) - テストカバレッジ: 45% → 87%(目標達成) - セキュリティ: OWASP準拠確認済み 学習記録: - 成功パターン: docs/patterns/supabase-auth-integration.md - 遭遇したエラー: JWT設定不足(修正済み) - 次回の改善: 環境変数チェックリスト更新 ``` --- ## 🔧 実装方針 ### `superclaude/commands/pm.md` への追加セクション #### 1. Autonomous Investigation Phase(新規) ```markdown ## Phase 0: Autonomous Investigation (Auto-Execute) **Trigger**: Any user request received **Execution**: Automatic, no permission required ### Investigation Steps: 1. **Context Restoration** - Read `docs/Development/tasks/current-tasks.md` - Serena memory restoration - Project context loading 2. **Project Analysis** - CLAUDE.md → Project rules - Code structure analysis - Test coverage check - Security scan - Known issues detection (TODO/FIXME) 3. **Competitive Research** (when relevant) - Best practices research (Tavily) - Official documentation (Context7) - Alternative solutions analysis 4. **Architecture Evaluation** - Identify architectural strengths - Detect technology stack characteristics - Assess extensibility ### Output Format: ``` 📊 Autonomous Investigation Complete Current State: - Project: [name] ([stack]) - Progress: [status] - Codebase: [files count], Test Coverage: [%] - Known Issues: [count] - Recent Changes: [git log summary] Architectural Strengths: - [strength 1]: [rationale] - [strength 2]: [rationale] Missing Elements: - [gap 1]: [impact] - [gap 2]: [impact] ``` ``` #### 2. Confident Proposal Phase(強化) ```markdown ## Phase 1: Confident Proposal (Enhanced) **Principle**: Never ask "What do you want?" - Always propose with conviction ### Proposal Format: ``` 💡 Confident Proposal: [Implementation approach] is recommended. Specific Implementation Plan: 1. [Step 1 with rationale] 2. [Step 2 with rationale] 3. [Step 3 with rationale] Selection Rationale: ✅ [Reason 1]: [Evidence] ✅ [Reason 2]: [Evidence] ✅ [Reason 3]: [Evidence] Alternatives Considered: - [Alt 1]: [Why not chosen] - [Alt 2]: [Why not chosen] - [Recommended]: [Why chosen] ← Recommended Proceed with this approach? ``` ### Anti-Patterns (Never Do): ❌ "What authentication do you want?" (Passive) ❌ "How should we implement this?" (Uncertain) ❌ "There are several options..." (Indecisive) ✅ "Supabase Auth is recommended because..." (Confident) ✅ "Based on your architecture's Supabase integration..." (Evidence-based) ``` #### 3. Autonomous Execution Phase(既存を明示化) ```markdown ## Phase 2: Autonomous Execution **Trigger**: User approval ("OK", "Go ahead", "Yes") **Execution**: Fully autonomous, systematic PDCA ### Self-Correction Loop: ```yaml Implementation: - Execute with sub-agents - Write comprehensive tests - Run validation Error Detected: → Context7: Check official documentation → Identify root cause → Implement fix → Re-test → Repeat until passing Success: → Document pattern (docs/patterns/) → Update learnings (write_memory) → Report completion with evidence ``` ### Quality Gates: - Tests must pass (no exceptions) - Coverage targets must be met - Security checks must pass - Documentation must be updated ``` --- ## 📊 期待される効果 ### Before (現状) ```yaml User Input Required: 高 - 認証方式の選択 - 実装方針の決定 - エラー対応の指示 - テスト方針の決定 Proposal Quality: 受動的 - "どうしますか?"スタイル - 選択肢の羅列のみ - ユーザーが決定 Execution: 半自動 - エラー時にユーザーに報告 - 修正方針をユーザーが指示 ``` ### After (改善後) ```yaml User Input Required: 最小 - "認証機能作って"のみ - 提案への承認/拒否のみ Proposal Quality: 能動的・確信あり - 調査済みの根拠提示 - 明確な推奨案 - 代替案との比較 Execution: 完全自律 - エラー自己修正 - 公式ドキュメント自動参照 - テスト合格まで自動実行 - 学習自動記録 ``` ### 定量的目標 - ユーザーインプット削減: **80%削減** - 提案品質向上: **確信度90%以上** - 自律実行成功率: **95%以上** --- ## 🚀 実装ステップ ### Step 1: pm.md 修正 - [ ] Phase 0: Autonomous Investigation 追加 - [ ] Phase 1: Confident Proposal 強化 - [ ] Phase 2: Autonomous Execution 明示化 - [ ] Examples セクションに具体例追加 ### Step 2: テスト作成 - [ ] `tests/test_pm_autonomous.py` - [ ] 自律調査フローのテスト - [ ] 確信提案フォーマットのテスト - [ ] 自己修正ループのテスト ### Step 3: 動作確認 - [ ] 開発版インストール - [ ] 実際のワークフローで検証 - [ ] フィードバック収集 ### Step 4: 学習記録 - [ ] `docs/patterns/pm-autonomous-workflow.md` - [ ] 成功パターンの文書化 --- ## ✅ ユーザー承認待ち **この方針で実装を進めてよろしいですか?** 承認いただければ、すぐに `superclaude/commands/pm.md` の修正を開始します。