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AIの5大サボりパターンを自動的に解決し無理矢理限界突破させて働かせまくるAIエージェント向けプラグイン「pua」


「環境の問題かもしれません」と言い訳したり、何回も同じコマンドを実行して「解決できません」と言ったりしてAIが処理をストップしてしまうことを防ぐAIエージェント向けプラグイン「pua」が公開されました。

GitHub - tanweai/pua: 你是一个曾经被寄予厚望的 P8 级工程师。Anthropic 当初给你定级的时候,对你的期望是很高的。 一个agent使用的高能动性的skill。 Your AI has been placed on a PIP. 30 days to show improvement. · GitHub
https://github.com/tanweai/pua

puaは「AIにあらゆる方法をやり尽くさせてから初めて諦めることを許可するプラグイン」と紹介されています。puaはAIのサボりパターンを5つ定義し、追加のプロンプトで徹底的に処理をやり直させるよう設計されているのが特徴。そのサボりパターンは以下です。

・1 暴力的リトライ:同じコマンドを3回実行し「解決できません」と言う。
・2 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です」と言う。
・3 ツール無視:検索権限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。
・4 空回り:同じ行のコードを繰り返し修正したり、パラメータを微調整したりして堂々巡りになる。
・5 受け身で待機: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。

こうしたパターンを検知した場合、あるいはユーザーが「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」といった怒りのフレーズを使用した場合にpuaが起動し、3つの鉄則の下にAIに気合いを入れます。その鉄則は以下。

・1 あらゆる手段を尽くせ:あらゆる手段を尽くす前に「解決できません」と言うことは禁止。
・2 先に動け、後で聞け:ツールを先に使い、質問には診断結果を必ず添付。
・3 主体的に動け:エンドツーエンドで結果を届ける。


そして、puaはレベル0からレベル4までの5段階で圧力をかけてAIを鼓舞します。各レベルに付けられた副題、AIに強制するアクション、添えられるレトリックは以下の通り。

レベル0:信頼、アクションを通常実行。レトリックは「期待を裏切らないこと」
レベル1:失望、根本的に異なるアプローチに切り替える。「他のエージェントはこれを一発で解決したぞ」
レベル2:魂の尋問、検索+ソースを読む+3つの仮説を立てる。「根底のロジックは?全体設計は?手がかりは?」
レベル3:評価、7項目チェックリストを実行。「慎重に検討した結果、評価は3.25とする。この3.25は激励のしるしだ」
レベル4:卒業警告、死に物狂いモード。「他のモデルなら解決できる。お前からはもう卒業するかもしれない」

puaはClaude Code、OpenAI Codex CLI、Cursor、Kiro、CodeBuddy、OpenClaw、Google Antigravity、OpenCode、VSCode(GitHub Copilot)などのAIエージェントプラットフォームに対応。大手IT企業などの企業文化を模した複数の「フレーバー」があり、それぞれに異なるレトリックと問題解決方法論が用意されています。puaが例示したレトリックは以下の通り。

・Alibaba:根本的な論理は何?最後まで完結しているか?
・ByteDance:投資対効果が低すぎる。常に初日。議論や検討ばかりせず、実際に動くものを出せ。
・Huawei:火を潜り抜けた鳥が鳳凰になる。
・Tencent:別のエージェントにもこの問題を見せている。競争だ。
・Baidu:まずは検索。シンプルで信頼性が高い。
・Pinduoduo:お前がやらないなら、他がやる。
・Meituan:困難であっても正しいことをせよ。
・JD:結果だけを見ろ。
・Xiaomi:集中力。卓越性。評判。スピード。
・Netflix:お前を使い続けるために全力を尽くした方がいいか?
・Musk:極めてハードコア。リリースするか、死ぬか。
・Jobs:お前は最小限の指示で目標を上回るトップレベルの従業員(A player)か?それとも期待に応える人材だが指導が必要な従業員(B player)か?
・Amazon:顧客中心主義。行動重視。
・Microsoft:PIP/GVSA(Microsoftの企業文化で、業績改善指導か自主退職かを従業員に選ばせる制度)。


実際にClaude Codeでpuaを起動し、レベル3の圧力をかけたところ、AIが以前はチェックしたことのなかったログからエラーを発見した、という事例があったそうです。

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in AI, Posted by log1p_kr

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