pdlc-skills を自分のプロジェクトで動かすには

この記事は、個人開発のための仕組みであるpdlc-skillsを自分のプロジェクトに導入する手順をまとめた回だ。導入は一行のコマンドで済み、マシン全体で使うグローバル版と、リポジトリ単位で閉じるプロジェクト版の二通りがある。既存のプロジェクトでは、まず /pdlc-adopt scan で読み取り専用のレポートを出し、内容に納得してから /pdlc-adopt init でベースライン文書を生成する流れになる。最初に覚えるコマンドは、新規なら /pdlc-bootstrap、既存なら /pdlc-adopt、機能追加なら /pdlc-feature の三つで足りる。

AIの鬼の視点で面白いのは、コマンドの数よりも「飛ばしてはいけない一手」が /pdlc-test-setup にあるという点だ。AIに「テストは通った」と言わせるのではなく、実際にコマンドを走らせて終了コードを見ることだけを判定材料にする。筆者が「一見正しそうだが走らないコマンドは、空にしておくより悪い」と書いているのは、AI導入全般に通じる警告だ。空のゲートは空だと分かるが、偽のゲートは緑のまま信用を食い潰す。AIの自己申告で安心する仕組みこそが最大の落とし穴だという読み方ができる。また、進捗を記録するファイルを「キャッシュ」ではなく「引き継ぎ物」として扱い、gitに入れろと言う姿勢も、属人化しがちな現場には刺さるはずだ。

中小企業の実務では、古い業務システムにAIを触らせる不安が一番大きい。その不安は、「見る」と「触る」を分けることでかなり減らせる。まずは何も変えずに診断レポートだけを出させ、それを人が読んでから次に進む。明日の仕事で使える一言にするなら、「AIに触らせる前に、読むだけの診断レポートを出させる」である。