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。"

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

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:

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

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

Step 8: 完了と遷移

設計書がPASSしたら:

docs/working/TASK-XXXX/pbi-input.md に保存（チケット番号が分かる場合）
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

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