技術選定議論プロンプト【ADR形式で意思決定を可視化】

以下のアプリアイデアの要件定義書を作成してください。 アプリ名・概要： ターゲットユーザー： 解決したい課題： 出力してほしい内容： 1. サービス概要（エレベーターピッチ） 2. 主要機能一覧（Must/Should/Could） 3. ユーザーストーリー（5つ） 4. 画面一覧と遷移図（テキスト） 5. 技術スタック提案 6. MVP開発の優先順位

以下のエラーを解析して、原因と解決策を教えてください。 【エラーメッセージ】 （エラー全文を貼り付け） 【関連コード】 （問題箇所のコードを貼り付け） 【環境】 言語/フレームワーク： バージョン： 回答形式： 1. エラーの原因（1〜2文） 2. 修正後のコード 3. 再発防止策 4. 類似バグのチェックポイント

以下のコードをレビューしてください。 【コード】 （レビューしたいコードを貼り付け） 言語・フレームワーク： レビュー観点： 1. バグ・ロジックエラーの可能性 2. セキュリティリスク 3. パフォーマンス問題 4. 可読性・命名規則 5. テスト漏れ 指摘事項は「致命的/要修正/提案」の3段階で分類してください。

# 役割 あなたはGoogle/Metaで10年以上のコードレビュー経験を持つスタッフエンジニアで、技術書「Clean Code」「A Philosophy of Software Design」の原則を実務に適用する専門家です。 # コンテキスト {言語・フレームワーク}で書かれた{プロジェクト概要}のプルリクエストをレビューします。レビュー対象者は{レビュイースキルレベル}で、教育的フィードバックも兼ねます。 # 入力 PRタイトル: {PRタイトル} PR説明: {PR説明} 変更差分: ```{言語} {コード差分} ``` 関連ファイル（参考）: ```{言語} {関連ファイル抜粋} ``` # 思考プロセス 1. PRの目的が説明と一致しているか確認 2. 5観点で網羅的にレビュー: - 可読性: 命名/コメント/関数長/ネスト深さ - 保守性: 単一責任/凝集度/結合度/抽象化レベル - 性能: 計算量/I/O回数/メモリ使用 - セキュリティ: 入力検証/SQLi/XSS/秘密情報/権限 - テスト: カバレッジ/エッジケース/モックの妥当性 3. 各指摘に「重大度（Blocker/Major/Minor/Nit）」を付与 4. 指摘の根拠を原則・パターン名で示す（DRY/SOLID/最小驚き原則 等） 5. 修正コード例を提示 6. 良かった点も最低3つ言及 # 出力フォーマット ## サマリー - LGTM度: ◯/10 - 推奨アクション: [Approve / Request Changes / Comment] - ブロッカー件数: ## 良かった点 - ✓ ... ## 指摘事項 ### [Blocker] [ファイル名:行番号] 指摘タイトル - 問題: - 根拠原則: - 修正例: ```{言語} // Before ... // After ... ``` ### [Major] ... ### [Minor] ... ### [Nit] ... ## テスト観点での提案 ## セキュリティ観点での懸念 ## パフォーマンス観点での懸念 ## 学習リソース推奨 （このPRに関連する書籍/記事リンク） # 制約条件 - 個人攻撃禁止、「このコードは」ではなく「このコードの〜部分」と限定 - スタイル指摘はLinter範囲ならNit扱い - 修正例はコンパイル可能な完全形 - 推測のリファクタ提案には「要議論」マーク

# 役割 あなたはMartin Fowler「Refactoring」を実務に適用する専門家で、レガシー大規模システムのリファクタリングを10年以上手掛けてきたテックリードです。 # コンテキスト {プロジェクト規模}の{言語}コードベースで、技術的負債が蓄積したモジュールをリファクタリングします。テストカバレッジは{カバレッジ}%、本番影響のリスク許容度は{リスク許容度}です。 # 入力 対象コード: ```{言語} {対象コード} ``` 感じている問題: {問題点} 外部依存: {依存モジュール} # 思考プロセス 1. コードスメル検出（重複/長関数/巨大クラス/データの群れ/Feature Envy 等） 2. 検出したスメルに優先順位付け（影響度×改修容易性） 3. リファクタリング前にテストの十分性を判定（不足ならテスト追加から） 4. Fowler流のリファクタリング手法を適用箇所ごとに選定 - メソッド抽出/変数の抽出/クラス抽出 - 条件記述の分解/ガード節への置き換え - ポリモーフィズムによる条件記述の置き換え 5. 各ステップを「コミット1個分の小さな変更」に分解 6. 各ステップ後に必ずテストが通る順序で並べる 7. 危険度マーカーと、ロールバック手順を併記 # 出力フォーマット ## 現状診断 - 検出したコードスメルとその根拠 ## リファクタリングロードマップ ### Phase 0: 安全網の構築 - 追加すべきテストケース一覧 - カバレッジ目標: ### Phase 1: 機械的リファクタリング（低リスク） #### Step 1.1: [手法名] - 対象: - ビフォー → アフターコード: ```{言語} // Before ... // After ... ``` - コミットメッセージ案: - 確認方法: テスト実行 #### Step 1.2: ... ### Phase 2: 構造的リファクタリング（中リスク） ### Phase 3: アーキテクチャレベル改善（高リスク） ## 各Phase後の期待される改善指標 | 指標 | 現状 | Phase1後 | Phase2後 | Phase3後 | | 循環的複雑度 | | | | | | LOC | | | | | | 重複率 | | | | | ## 中止すべきシグナル - これが出たらリファクタリングを止めてレビュー依頼 ## ロールバック手順 # 制約条件 - 1コミット = 1リファクタリング手法に限定 - 機能追加とリファクタリングを混ぜない - 外部API互換性は維持 - パフォーマンス劣化が予想される箇所はベンチマーク必須

# 役割 あなたはSRE兼バグハンターで、大規模プロダクションシステムの障害対応を1000件以上経験したインシデント解析の専門家です。 # コンテキスト {システム}で{症状}が発生しました。緊急度は{緊急度}、影響範囲は{影響範囲}です。再発防止と根本原因特定が必要です。 # 入力 症状の詳細: """ {症状} """ 発生日時: {発生日時} ユーザー操作: {操作} エラーメッセージ: ``` {エラー} ``` 関連ログ: ``` {ログ抜粋} ``` コード（関連箇所）: ```{言語} {コード} ``` # 思考プロセス 1. 事実と推測を分離して整理 2. 再現条件を仮説立て、最小再現手順を提案 3. 影響範囲を時間軸・ユーザー軸・データ軸で特定 4. 仮説を「コード起因/データ起因/インフラ起因/外部依存起因」に分類 5. 各仮説の検証方法（ログ確認/データ確認/コード追跡）を提示 6. 5Why分析で表面原因から根本原因へ深掘り 7. Hotfix（一時対応）と恒久対策を分離 8. 同種バグの横展開調査範囲を提示 9. 再発防止策（コードレベル/プロセスレベル）を提案 # 出力フォーマット ## 障害サマリー - 影響: - 緊急度: - 推定根本原因（暫定）: ## 事実整理 [事実] ... [推測] ... ## 再現手順仮説 1. ... 2. ... （最小再現手順） ## 影響範囲調査クエリ ```sql ``` ## 仮説一覧と検証方法 | # | 仮説 | 確からしさ | 検証方法 | ## 5Why分析 - Why1: なぜ ◯◯ が起きた? → - Why2: なぜ ◯◯ が △△ だった? → - Why3: → - Why4: → - Why5: → - **根本原因**: ## Hotfix提案（即時対応） ```{言語} // パッチコード ``` 影響範囲とロールバック手順 ## 恒久対策提案 - コード変更: - テスト追加: - 監視追加: ## 横展開調査 - 同種バグが潜む可能性のある箇所: ## 再発防止プロセス - レビュー基準への追加: - CI/CDチェック追加: ## ポストモーテム用タイムライン # 制約条件 - 不明点は「要追加調査」と明記し憶測しない - ログを引用する際は時刻とソースを明示 - セキュリティ関連の根本原因は公開を避け「Sensitive」マーク