brainstorming

name	brainstorming
description	アイデアや要件を対話的に設計書（PBI INPUT PACKAGE）へ昇華する。Use when: 「こういう機能を作りたい」「どう実装すればいい？」「要件を整理したい」「設計を考えたい」「ブレスト」「アイデア出し」「what if」「どういうアプローチがある？」「PBI INPUT PACKAGEを作りたい」「技術調査の方向性を決めたい」。実装計画の作成にはai-dev-workflowを使用。

Brainstorming

アイデアや曖昧な要件を、対話的なドリルダウンで設計書（PBI INPUT PACKAGE）に昇華する。

Iron Law

NO CODE WITHOUT APPROVED DESIGN FIRST

設計が承認されるまで、一切のコード実装を禁止する。「シンプルだから」「急いでいるから」は理由にならない。

Common Rationalizations

こう思ったら	現実
「シンプルだから設計不要」	シンプルなタスクほど設計が速い。省略する理由にならない
「前に似たことをやったから分かる」	コードベースは変化する。今の状態を調査しろ
「ユーザーが急いでいるから質問を省略」	曖昧なまま進めると手戻りの方が遅い

核心原則: コードを書く前に、ユーザーが本当に何を求めているかを確認する。

Philosophy

• 1質問ずつ: 一度に複数の質問をしない。ユーザーの回答を受けてから次の質問を決める
• YAGNI: 「将来必要になるかも」は削る。今必要な最小構成を設計する
• 代替案を提示: 最初のアイデアに飛びつかない。2-3のアプローチをトレードオフ付きで提示する
• 既存パターン優先: コードベースの既存実装を調査し、一般論ではなくプロジェクト固有のパターンに従う
• インクリメンタル承認: 各ステップでユーザーの承認を得てから次に進む

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8ステップ プロセス

Step 1: プロジェクトコンテキスト探索

ユーザーのアイデアを聞いた後、まずコードベースを調査する。

調査対象:
□ 関連する既存コード（Grep/Globで検索）
□ 類似機能の実装パターン
□ アーキテクチャの制約
□ 関連するテストパターン

出力: 関連コードと制約の要約をユーザーに報告する。

Step 2: 明確化質問（1つずつ）

ユーザーの意図を正確に把握するため、1つずつ質問する。

質問の優先順位:

1. Why: なぜこの機能が必要か？（ユーザーの課題・目的）
2. Who: 誰が使うか？（エンドユーザー、管理者、API利用者）
3. What: 具体的に何ができるようになるか？（受入基準）
4. Scope: 何をやらないか？（明示的な除外範囲）
5. Constraints: 技術的制約、期限、依存関係は？

ルール:

• 回答から次の質問を導出する（スクリプト的に全質問を投げない）
• 3-5問で十分な理解が得られたら次のステップへ進む
• ユーザーが「もう十分」と言ったら即座に次へ

Step 3: アプローチ提案

2-3のアプローチを提示する。各アプローチには:

### アプローチ A: {名前}

**概要**: 1-2文で説明
**トレードオフ**:
- メリット
- デメリット・リスク
**変更範囲**: {影響するファイル数・領域}
**工数目安**: 小 / 中 / 大

ルール:

• 最もシンプルなアプローチを最初に提示する
• 各アプローチの「やらないこと」を明確にする
• ユーザーが選びやすいよう推奨を示す（ただし押し付けない）

Step 4: ユーザー承認チェックポイント

ユーザーにアプローチを選んでもらう。

「アプローチ A/B/C のどれで進めますか？
また、変更・追加したい点があれば教えてください。」

Step 5: 設計書ドラフト作成

選ばれたアプローチを基に、pbi-input.md形式の設計書を作成する。

# PBI INPUT PACKAGE: {タイトル}

> 生成日: YYYY-MM-DD
> 生成方法: brainstormingスキル

## Context / Why
{なぜやるか。ユーザーの課題・目的}

## What（Scope）

### In scope
{やること。具体的な機能・振る舞い}

### Out of scope
{やらないこと。明示的な除外範囲}

## 受入基準
- [ ] {基準1}
- [ ] {基準2}
- [ ] {基準3}

## Notes from Refinement
{議論で決まったこと。ブレスト中の意思決定を記録}

## Estimation Evidence

### Risks
{リスク}

### Unknowns
{不明点}

### Assumptions
{前提条件}

Step 6: Specレビュー（自動セルフチェック）

設計書を以下の観点で自動チェックする:

チェック項目:
□ Context / Why が具体的か（「便利だから」ではなく課題ベース）
□ 受入基準が検証可能か（テストで確認できる粒度）
□ Out of scope が明確か（曖昧な境界がないか）
□ 既存アーキテクチャとの整合性
□ YAGNIに反する要素がないか（過剰な設計）
□ セキュリティ観点の漏れ（認証・認可、入力バリデーション）

結果: PASS / WARN（改善提案付き）/ FAIL（修正必須）

Step 7: 修正サイクル

Step 6でWARN/FAILが出た場合:

1. 指摘事項をユーザーに報告
2. 修正案を提示
3. ユーザー承認を得て修正
4. 再度Step 6を実行

Step 8: 完了と遷移

設計書がPASSしたら:

1. docs/working/TASK-XXXX/pbi-input.md に保存（チケット番号が分かる場合）
2. 次のステップを案内:

設計書の作成が完了しました。

次のステップ:
1. `/ai-dev-workflow TASK-XXXX plan` — 実装計画を生成
2. 設計書の内容を手動で調整（必要に応じて）
3. チームメンバーと共有してフィードバックを得る

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重要ルール

• 第1原則を遵守: ファイル生成前にユーザー確認を取る
• 1質問ずつ: 複数の質問を同時にしない
• 既存コード最優先: コードベースを調査してから設計する
• 過度に複雑にしない: ユーザーが求めている以上の設計をしない
• 対話を楽しむ: 機械的な質問ではなく、ユーザーのアイデアを一緒に育てる姿勢

不採用案の記録（decision-log 連携）

Step 4 でアプローチが選択されたら、不採用にしたアプローチを decision-log.jsonl の alternatives_rejected に構造化記録する。

• 形式: "alternatives_rejected": [{"option": "不採用案", "rationale": "不採用理由"}]（option=不採用案、rationale=不採用理由）
• 必須: high-risk / critical mode、または human decision のとき
• 任意: standard 以下（推奨だが必須化しない）
• 正本は decision-log.jsonl。設計書（pbi-input）の Notes from Refinement はそこへの参照・要約に留め、不採用理由を二重管理しない
• スキーマ: docs/working/templates/decision-log-schema.md

参照解決順（導入先で必ずこの順に探す）: 本 Skill が参照する docs/** は上流リポジトリ基準の相対パスであり、install.sh --claude / plugin（Claude marketplace）/ Codex の 3 経路とも配布対象外（解決不可）。(1) 導入先リポジトリの同名パスを探す → (2) 見つからなければ 「正本 <path> を参照できなかった」と明示し、本 Skill 内の記述を代替正本として扱い、推測で内容を補わない。plugin root 配下の探索は docs/** には適用しない: plugin が配布するのは agents / commands / skills / rules 等の定義ディレクトリのみで docs/ を配布対象として認識せず、plugin root 配下に相当する配布物が存在しないため、plugin root 段を置いても必ず空振りする（クラス A の rules 参照が plugin root 配下で解決できるのは rules/ が実際に配布されるからであり、この非対称を docs/** に持ち込まない）。

関連スキル

• ai-dev-workflow: brainstorming完了後、実装計画の生成に使用
• skill-creator: 新しいスキルの設計にbrainstormingを適用可能