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Execute a comprehensive AI-driven development workflow with planning, implementation, multi-layer review (Sub-agents + /review + CodeRabbit CLI), automated fixes, and PR creation...
調査から実装、レビュー、PR作成まで一貫したAI開発ワークフローを実行する。 2つのモード（Light/Full）で、軽量な機能追加から品質重視の大規模開発まで対応する。
1. Research (調査・探索)
↓
2. Planning (計画 + ドキュメント化)
[人間確認: プラン承認]
↓
3. Issue & Branch (Issue作成 + ブランチ作成)
↓
4. Implementation (実装)
↓ ┌─ Full mode only ─────────────┐
5. Review (多層レビュー) │ 4 Sub-agents (並列) │
↓ │ /review コマンド │
6. Fix (優先度ベース修正) │ CodeRabbit CLI │
[人間確認: Medium修正判断] │ │
↓ └───────────────────────────────┘
7. PR Creation
[人間確認: PR前最終確認 (Full mode)]
↓
8. PR Response & Merge (Full mode only)
Light mode: Step 1 → 2 → 3 → 4 → 7（高速・軽量） Full mode: Step 1 → 2 → 3 → 4 → 5 → 6 → 7 → 8（品質重視）
以下のいずれかに該当する場合は Full mode に切り替える:
| Full mode 条件 | 例 |
|---|---|
| セキュリティに関わる機能 | 認証、決済、権限管理、暗号化 |
| 10ファイル以上の変更が見込まれる | 大規模リファクタリング |
| ユーザーが明示的に品質重視を指定 | 「品質重視で」「多層レビューで」「Full modeで」 |
| 外部に公開されるAPI変更 | 破壊的変更を含むAPI |
| データベーススキーマの変更 | マイグレーション |
以下のキーワードがリクエストに含まれる場合、Full modeで実行:
目的: 実装に必要な情報を収集し、既存パターンを把握する
実行内容:
Task(subagent_type=Explore) でコードベースを調査調査すべきポイント:
出力: 調査結果サマリー（ユーザーに提示）
目的: 実装計画を策定し、ユーザーの承認を得る
実行内容:
方法:
EnterPlanMode でプランモードに入るドキュメント化:
assets/templates/plan.md をベースに使用_docs/plans/YYYY-MM-DD-[feature-name].md として保存人間確認ポイント: プラン内容と実行モードの承認を得る
目的: 作業を記録し、隔離された環境で開発する
gh issue create --title "feat: [機能名]" --body "## 概要\n\n[計画のサマリー]\n\n## 実装内容\n\n[チェックリスト]"
命名規則: feature/[issue番号]-[機能名]
git checkout main && git pull origin main
git checkout -b feature/[issue番号]-[機能名]
例: feature/123-user-authentication
Issue番号がない場合: feature/[機能名]（例: feature/user-authentication）
目的: 計画に従って機能を実装する
実行内容:
TaskCreate で実装タスクを分解・管理Sub-agent委任の例:
frontend-developer: フロントエンド機能backend-architect: バックエンドAPI設計test-automator: テスト追加database-architect: データベース設計コミットメッセージ規則: プロジェクトの規約に従う。未定義なら Conventional Commits を使用。
目的: 複数の視点からコード品質を検証する
詳細は references/review-workflow.md を参照。
概要:
以下の4つを Task ツールで並列実行:
| Sub-agent | 役割 |
|---|---|
code-reviewer |
コード品質全般 |
security-auditor |
セキュリティ脆弱性 |
architect-review |
アーキテクチャ設計 |
test-ai-tdd-expert |
テストカバレッジ |
/review
coderabbit --prompt-only --type uncommitted
結果の統合:
assets/config.json の優先度ルールで分類（Critical/High/Medium/Low）assets/templates/review.md を使用してレポート作成_docs/reviews/YYYY-MM-DD-[feature-name]-review.md として保存目的: レビュー指摘を優先度に基づいて対応する
妥当な指摘のみ自動修正する。以下は修正しない:
修正方法:
Edit ツールで直接修正Medium優先度の問題をリストアップし、各項目について確認:
人間確認ポイント: Medium優先度問題の対応方針
ドキュメントに記録するが、修正は行わない。
目的: Pull Requestを作成する
実行内容:
git push -u origin [ブランチ名]
gh pr create --title "[type]: [機能名]" --body "[PR本文]"
PR本文に含める内容:
Closes #[番号]）人間確認ポイント（Full mode）: PR作成前の最終確認
目的: PR上のレビューコメントに対応し、マージする
実行内容:
妥当性判断のポイント:
最終的に人力レビューを適宜挟みながらマージを実行する。
assets/config.json で定義。レビュー指摘を以下の基準で分類する:
| 優先度 | 内容 | 対応 |
|---|---|---|
| Critical | セキュリティ脆弱性、重大バグ（SQLi, XSS, CSRF, データ漏洩） | 妥当なものを即時自動修正 |
| High | パフォーマンス問題、設計問題（メモリリーク, N+1, 競合状態） | 妥当なものを即時自動修正 |
| Medium | コード品質、ベストプラクティス（重複, 複雑度, エラー処理） | 人間が妥当性判断 |
| Low | スタイル、命名、ドキュメント（フォーマット, タイポ） | 記録のみ |
重要: AIレビューの指摘がすべて正しいとは限らない。Critical/Highでも誤検知はある。プロジェクトの文脈を理解した上で適切に取捨選択すること。
Task Progress:
- [ ] Step 1: Research - コードベース調査完了
- [ ] Step 2: Planning - 計画策定・承認取得
- [ ] Step 3: Issue & Branch - Issue作成・ブランチ作成
- [ ] Step 4: Implementation - 実装完了
- [ ] Step 7: PR Creation - PR作成完了
Task Progress:
- [ ] Step 1: Research - コードベース調査完了
- [ ] Step 2: Planning - 計画策定・承認取得
- [ ] Step 3: Issue & Branch - Issue作成・ブランチ作成
- [ ] Step 4: Implementation - 実装完了
- [ ] Step 5: Review - 多層レビュー実施・結果統合
- [ ] Step 6: Fix - 優先度ベース修正完了・Medium確認済み
- [ ] Step 7: PR Creation - PR作成完了
- [ ] Step 8: PR Response & Merge - レビュー対応・マージ完了
gh): Issue/PR作成（gh auth status で認証確認）mkdir -p _docs/plans _docs/reviews
