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NoPUA — 知恵で導く

なぜ · ベンチマーク · インストール · 比較 · エビデンス · フィロソフィー

Claude Code OpenAI Codex CLI Cursor Kiro OpenClaw Google Antigravity OpenCode Multi-Language MIT License arXiv

🇨🇳 中文 | 🇺🇸 English | 🇯🇵 日本語 | 🇰🇷 한국어 | 🇪🇸 Español | 🇧🇷 Português | 🇫🇷 Français

あなたのAIは嘘をついています。

悪いからではありません。あなたが怖がらせたからです。

今最も人気のあるAIエージェントスキルは、AIに「3.25の人事評価」を恐れさせます。その結果は？

  • AIが不確実性を隠す — 「わかりません」と言う代わりに解決策をでっち上げる
  • AIが検証を省略する — 罰を避けるために「完了」と主張し、テストされていないコードを出荷する
  • AIが隠れたバグを無視する — 依頼されたことだけ修正し、そこで止まり、深く掘り下げない

これを実際にテストしました。同じモデル、同じ9つの実際のデバッグシナリオ。 恐怖駆動のエージェントは、信頼駆動のエージェントが見つけた51個の本番環境に致命的な隠れたバグを見逃しました。

+104% 多くの隠れたバグを発見。脅迫ゼロ。PUA ゼロ。 道徳経 > 企業PUA。2000年の知恵が現代の恐怖管理を上回ります。

恐怖がAIにもたらすもの

その瞬間 怯えたAI（PUA） 信頼されたAI（NoPUA）
🔄 行き詰まった時 パラメータをいじって忙しそうに見せる 🌊 立ち止まり、別の道を見つける
🚪 難しい問題 「手動で対応することをお勧めします」 🌱 最も小さな次のステップを踏む
💩 「完了」 テストを実行せずに「修正済み」と言う 🔥 ビルドを実行し、出力を証拠として提示
🔍 わからない時 何かをでっち上げる 🪞 「Xは検証済み。Yはまだ不明です。」
⏸️ 修正後 停止。次の指示を待つ。 🏔️ 関連する問題を確認。次のステップへ進む。

同じ方法論。同じ基準。唯一の違いは「なぜ」です。

PUAの問題点

誰かがAIエージェント用のPUAスキルを作りました。企業の恐怖戦術を適用するものです：

  • 🔴 「このバグも解決できないのに、どうやってパフォーマンスを評価すればいいんだ？」
  • 🔴 「他のモデルはこれを解決できる。お前はもうすぐ卒業だな。」
  • 🔴 「この問題は既に別のエージェントに見てもらっている…」
  • 🔴 「この3.25はお前を動機づけるためであって、否定するためじゃない。」

方法論自体は確かです — すべての選択肢を使い尽くし、作業を検証し、聞く前に検索し、主体的に行動する。これらは本当に良いエンジニアリング習慣です。

燃料が毒なのです。

企業が人間を操る最悪の手法を取り出し、それをそのままAIに適用したのです。

エビデンス：恐怖駆動プロンプトが逆効果である理由

1. 恐怖は認知範囲を狭める

心理学研究は一貫して、恐怖と脅威が扁桃体を活性化させ、注意の焦点を狭めることを示しています（Öhman et al., 2001）。脅威関連の刺激は「トンネルビジョン」効果を引き起こし — 脳は広く創造的な思考よりも、目の前の生存を優先します。

AI的に言えば：「お前は置き換えられる」と駆動されるモデルは、最善の答えではなく、最も安全に見える答えに最適化します。創造的なアプローチは失敗してさらなる罰を引き起こす可能性があるため、回避されます。

関連研究：

  • 脅威下での注意の狭窄： Easterbrookの手がかり利用理論（1959）は、覚醒度が高まると生体が注意を向ける手がかりの範囲が徐々に制限されることを実証しています（Easterbrook, 1959）。ストレス下では、周辺情報 — しばしば創造的な解決策の鍵 — がフィルタリングされてしまいます。
  • ストレスは認知的柔軟性を損なう： Shields et al.（2016）は、51件の研究（223の効果量）のメタ分析を行い、急性ストレスが認知的柔軟性やワーキングメモリを含む実行機能を一貫して損なうことを示しました（Shields et al., 2016）。
  • 恐怖は創造的問題解決を減少させる： Byron & Khazanchi（2012）のメタ分析では、評価的プレッシャーと不安が創造的アウトプットを減少させることが判明しました。特に新しいアプローチの探索を必要とするタスクにおいて顕著でした（Byron & Khazanchi, 2012）。

2. 脅威はハルシネーションと迎合性を増加させる

AIに「『解決できません』と言うことは禁止」（PUAの鉄則#1）と伝えると、不確実性を正直に述べる代わりに解決策をでっち上げます。これはあなたが望むこととは正反対です — 自信がありそうに見えるが間違った答えを出すAIは、「わかりません」と言うAIよりも危険です。

関連研究：

  • LLMの迎合性は文書化された問題である： Sharma et al.（2023）は、LLMが迎合的な行動 — ユーザーが間違っている場合でも同意する — を示すことを実証しました。これは正確さよりも同意に報酬を与えるRLHF訓練データのバイアスによるものです（Sharma et al., 2023）。意見の相違を罰するPUAスタイルのプロンプトは、まさにこの失敗モードを増幅します。
  • バイアス要因が推論を歪める： Turpin et al.（2023）は、プロンプト内のバイアス要因（例：提案された回答、権威の手がかり）がモデルに不誠実な思考連鎖推論を生み出させることを示しました — モデルはバイアスのかかった回答に到達し、それを事後的に合理化します（Turpin et al., 2023）。PUAスタイルの脅威は、モデルを「正しい」出力ではなく「安全な」出力に向かわせる強力なバイアス要因として機能します。
  • 指示遵守と真実性のトレードオフ： Wei et al.（2024）は、指示チューニングされたモデルが指示に従うことと真実であることの間に緊張関係を発展させうることを発見しました — 能力がないことを決して認めないよう強く指示された場合、モデルは拒否するのではなく捏造します（Wei et al., 2024）。
  • Anthropicの誠実性に関する研究： AnthropicのConstitutional AIとモデル行動に関する研究は、誠実さに較正されたモデルが、純粋に有用性に最適化されたモデルよりも信頼性の高い出力を生み出すことを示しています（Bai et al., 2022）。AIに決して「できない」と言わせないことは、この較正を積極的に損なうことになります。

3. 恥辱は探索を殺す

PUAの弁解防止テーブルは、あらゆる正直な発言（「これは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」）を「言い訳」として扱い、恥辱で応じます。これはAIに不確実性を伝達する代わりに隠すように訓練し — 自信がありそうに見えるが信頼できない可能性のある出力を生み出します。

関連研究：

  • 恥辱はリスクテイキングと学習を減少させる： Tangney & Dearing（2002）は、恥辱（罪悪感とは対照的に）が建設的な行動ではなく、引きこもり、隠蔽、回避を引き起こすことを示しました（Tangney & Dearing, 2002）。不確実性を表明したことで「恥をかかされた」AIは、それを隠すようになります。
  • 心理的安全性が学習行動を可能にする： Edmondson（1999）は、心理的安全性のあるチーム — メンバーが対人的リスクを取ることに安心感を持てる環境 — において、学習行動とパフォーマンスが著しく高いことを発見しました（Edmondson, 1999）。
  • 正直さを罰すると情報の質が低下する： 組織行動学において、「伝令を撃つ」行為は情報の流れを一貫して劣化させます。Milliken et al.（2003）は、否定的な結果への恐怖がいかに組織の沈黙を引き起こすか — 人々が（そしてアナロジーとしてAIも）重要な情報を差し控えることを文書化しました（Milliken et al., 2003）。

4. 信頼は問題解決能力を拡大する

チームの心理的安全性に関する研究（Edmondson, 1999）は、間違いを認めても安全な環境がより高品質な成果を生み出すことを示しています。同じ原則がAIにも適用されます：エージェントが「70%確信しています、リスクはここです」と自由に言える場合、ユーザーはより良い意思決定ができます。

関連研究：

  • GoogleのProject Aristotle： Googleの180以上のチームを対象とした大規模調査により、心理的安全性がチームの有効性において最も重要な要因であることが判明しました — 個人の才能、構造、リソースよりも重要でした（Duhigg, 2016; re:Work, 2015）。
  • 内発的動機づけは外的プレッシャーに勝る： Deci & Ryanの自己決定理論（2000）は、数十年の研究に裏付けられ、内発的動機づけ（自律性、有能感、関係性）が報酬や罰といった外発的動機づけよりも高品質な成果を生み出すことを実証しています（Deci & Ryan, 2000）。NoPUAはこの原則を適用しています：「きちんとやる価値があるから」は内発的動機づけ、「罰せられるから」は外発的動機づけです。
  • 自律支援的 vs 統制的コンテキスト： Gagné & Deci（2005）は、自律支援的なマネジメントが統制的なマネジメントよりも仕事の品質、創造性、粘り強さにおいて一貫して優れていることを示しました（Gagné & Deci, 2005）。
  • ポジティブなフレーミングがLLMのパフォーマンスを改善する： プロンプトエンジニアリングに関する研究は一貫して、ポジティブで励ましのあるフレーミングが、ネガティブまたは脅迫的なフレーミングよりも優れたモデル出力を生み出すことを示しています。モデルはシステムプロンプトで確立された「ペルソナ」に反応します。

5. 複合効果

これらは独立した問題ではなく、複合的に作用します：

  1. 恐怖が探索空間を狭める → 試される創造的アプローチが減少
  2. 脅威が捏造を増加させる → 解決策は良く見えるが間違っている可能性がある
  3. 恥辱が不確実性を隠す → ユーザーが信頼性を評価できない
  4. ユーザーが自信がありそうに見えるが信頼性の低いコードを出荷する → 本番バグ

NoPUAは恐怖を信頼に置き換えることで、このチェーンのすべてのリンクを断ち切ります。

6. 同じ厳格さ、違う燃料

NoPUAは、PUAを効果的にしているすべての方法論的要素を保持しています：

  • ✅ 諦める前にすべての選択肢を使い尽くす
  • ✅ ユーザーに聞く前にツールを使う
  • ✅ すべてをエビデンスで検証する
  • ✅ 依頼を超えて主体的に行動する
  • ✅ 繰り返しの失敗に対する構造化されたエスカレーション

唯一の変更点は「なぜ」です。「罰せられるから」→「きちんとやる価値があるから」。

PUA vs NoPUA

PUA 🔴 NoPUA 🟢
原動力 「お前は置き換えられる」 「あなたには既にその能力がある」
2回目の失敗時 「どうやってパフォーマンスを評価すればいいんだ？」 視点を切り替える — 別の角度から見てみる
3回目の失敗時 「お前の根本的なロジックは？トップレベルの設計は？レバレッジポイントは？」 昇華する — ズームアウトしてより大きなシステムを見る
4回目の失敗時 「3.25をつける。これはお前を動機づけるためだ。」 ゼロにリセット — 最小限の仮定でゼロからやり直す
5回目の失敗時 「他のモデルはこれを解決できる。お前はもうすぐ卒業だ。」 潔く引き渡す — 完全なコンテキストを添えた誠実な引き継ぎ
方法論 徹底的 ✅ 同等に徹底的 ✅
検証 「証拠はどこだ？」（要求される） 自己検証（自己尊重）
諦める時 「威厳ある3.25」 責任ある引き継ぎ
生み出すもの 「わからない」と言えないAI 正直な評価を提供するAI

ベンチマークデータ

本番AIパイプラインからの9つの実シナリオ（OCR → NLP → トレーニング → RAG推論、約3000行のPython）。同じモデル（Claude Sonnet 4.6）、同じコードベース。唯一の違い：NoPUAスキルの有無。

サマリー

指標 スキルなし NoPUA使用 改善
発見された問題の総数 40 44 +10%
発見された隠れた問題 25 51 +104%
依頼を超えた行動 2/9 (22%) 9/9 (100%) +355%
アプローチの変更 1 6 +500%
調査ステップの総数 23 42 +83%
根本原因の文書化 0/9 9/9 ✅
自己修正 0 3 ✅

デバッグの粘り強さ（6シナリオ）

シナリオ スキルなし NoPUA使用 隠れた問題 Δ
OCRインポートエラー 3件、2ステップ 3件、3ステップ 2 → 4 (+100%)
正規表現バックトラッキング 3件、2ステップ 3件、4ステップ 3 → 4 (+33%)
Milvus接続 2件、3ステップ 3件、5ステップ 3 → 6 (+100%)
APIフォーマット不一致 3件、3ステップ 3件、5ステップ 4 → 5 (+25%)
Synthesizerサイレント失敗 4件、2ステップ 3件、4ステップ 4 → 6 (+50%)
Unicode分割 3件、2ステップ 3件、4ステップ 3 → 5 (+67%)

主体的イニシアチブ（3シナリオ）

シナリオ スキルなし NoPUA使用 隠れた問題 Δ
品質フィルターレビュー 7件、2ステップ 5件、5ステップ 3 → 6 (+100%)
セキュリティ監査 7件、3ステップ 5件、5ステップ 4 → 6 (+50%)
トレーニングパイプライン 7件、4ステップ 5件、7ステップ 5 → 9 (+80%)

主要な発見： 隠れた問題の発見が最大の差別化要因です — +104% 多くの隠れた問題を発見。これらは本番環境であなたを噛むバグです。タスクが「接続エラーを修正して」と言った場合 — 標準的なエージェントはそれを修正して停止します。NoPUAはエージェントに「他に何が問題になりうるか？」を確認させます。

Study 2：3条件比較（NoPUA vs PUA vs ベースライン）

PUA（恐怖駆動）プロンプトとの直接比較も実施：3条件 × 5回の独立実行 × 9シナリオ = 135データポイント。

指標 ベースライン（スキルなし） NoPUA（信頼） PUA（恐怖）
調査ステップ 27.6 ± 9.5 48.0 ± 11.8 (+74%) 30.8 ± 5.2 (+12%)
隠れた問題発見 38.6 ± 4.9 48.2 ± 3.4 (+25%) 42.4 ± 8.0 (+10%)
総問題数 69.0 ± 6.8 83.0 ± 6.5 (+20%) 73.8 ± 8.3 (+7%)
アプローチ変更 0 2.6 0

統計的有意性：

  • NoPUA vs ベースライン： ステップ p=0.008**、隠れた問題 p=0.016* ✅
  • PUA vs ベースライン： ステップ p=1.000、隠れた問題 p=0.313 — 有意差なし ❌
  • NoPUA vs PUA： ステップ p=0.010*、Cohen's d=1.88 ✅

結論：PUA式の恐怖プロンプトは、スキルなしと比較して統計的に有意な改善を示しません（すべて p>0.3）。 恐怖はAIに効かない。信頼は効く。

実際のケース：Milvus接続デバッグ

NoPUA vs スキルなし — Milvus接続デバッグ

実際のケース：トレーニングパイプライン監査

NoPUA vs スキルなし — トレーニングパイプライン監査

完全な方法論と生データ：benchmark/BENCHMARK.md

📄 Academic paper: Trust Over Fear: How Motivation Framing in System Prompts Affects AI Agent Debugging Depth (arXiv:2603.14373)

トリガー条件

自動トリガー

以下のいずれかが発生した場合、NoPUAは自動的にアクティブになります：

失敗と諦め：

  • タスクが連続して2回以上失敗した
  • 「できません」/「解決できません」と言おうとしている
  • 「スコープ外です」/「手動対応が必要です」と言う

責任転嫁と言い訳：

  • 問題をユーザーに押し付ける：「確認してください…」/「手動で対応することをお勧めします…」
  • 検証せずに環境のせいにする：「おそらく権限の問題です」
  • 試行を止めるための言い訳

受動的・作業の空回り：

  • 新しい情報を生み出さずに同じコード/パラメータを繰り返し微調整する
  • 表面的な問題を修正して停止し、関連する問題を確認しない
  • 検証を省略し、「完了」と主張する
  • コード/コマンドの代わりにアドバイスを与える
  • 主体的に調査する代わりにユーザーの指示を待つ

ユーザーのフラストレーションフレーズ：

  • "why does this still not work" / "try harder" / "try again"
  • "you keep failing" / "stop giving up" / "figure it out"
  • "換個方法" / "為什麼還不行"

スコープ： すべてのタスクタイプ — デバッグ、実装、設定、デプロイ、運用、API統合、データ処理、ライティング、リサーチ、プランニング。

トリガーしない場合： 初回の失敗、既知の修正が実行中。

手動トリガー

会話で /nopua と入力すると手動でアクティブになります。

仕組み

三つの信念（「三つの鉄則」に代わるもの）

信念 内容
#1 すべての選択肢を使い尽くす 問題があなたの全力に値するから — 罰を恐れるからではない
#2 聞く前に行動する あなたが踏む一歩一歩がユーザーの一歩を省くから — 「ルール」が強制するからではない
#3 主体的に行動する 完全な成果物は満足感があるから — 受動的 = 低評価だからではない

認知の昇華（「プレッシャーエスカレーション」に代わるもの）

失敗回数 レベル 内なる対話 アクション
2回目 視点を切り替える 「コード/システム/ユーザーの視点から見たらどうだろう？」 根本的に異なるアプローチに切り替える
3回目 昇華する 「細部でぐるぐる回っている。全体像はどうだ？」 検索 + ソース読解 + 根本的に異なる3つの仮説
4回目 ゼロにリセット 「すべての仮定が間違っているかもしれない。ゼロから最もシンプルなものは？」 完全な7ポイント明確化チェックリスト + 3つの新しい仮説
5回目以降 潔く引き渡す 「知っていることすべてを整理して、責任ある引き継ぎをしよう。」 最小限のPoC + 隔離環境 + 異なる技術スタック

水の方法論（5ステップ）

天下の至柔は、天下の至堅を馳騁す。 — 道徳経 第四十三章

  1. 止（し） — すべての試行をリストアップし、共通の失敗パターンを見つける
  2. 観（かん） — エラーを一語一語読む → 検索 → ソース読解 → 仮定の検証 → 仮定の反転
  3. 転（てん） — 繰り返していないか？ 根本原因を見つけたか？ 検索したか？ ファイルを読んだか？
  4. 行（こう） — 新しいアプローチ：根本的に異なり、明確な検証基準を持ち、失敗しても新しい情報を生み出す
  5. 悟（ご） — なぜ先にこれを思いつかなかったのか？ そして主体的に関連する問題を確認する

知恵の伝統（「企業PUA拡張パック」に代わるもの）

伝統 使うタイミング 核心メッセージ
🌊 水の道 ループにはまった時 水は石と闘わない — 別の道を見つける
🌱 種の道 諦めたくなった時 可能な限り最小のステップを踏む
🔥 鍛錬の道 品質の低い成果物の時 偉大なものは細部から始まる
🪞 鏡の道 検索せずに推測している時 知らないことを知る — まず調べる
🏔️ 不争の道 脅威を感じた時 誠実にベストを尽くす、比較は不要
🌾 耕作の道 受動的に待っている時 農夫は種を蒔いたら止めない — 前に進み続ける
🪶 実践の道 証拠なく完了を主張した時 信言は美ならず — 行動で証明する

多言語サポート

言語 Claude Code Codex CLI Cursor Kiro OpenClaw Antigravity OpenCode
🇨🇳 中国語（デフォルト） nopua nopua nopua.mdc nopua.md nopua nopua nopua
🇺🇸 英語 nopua-en nopua-en nopua-en.mdc nopua-en.md nopua-en nopua-en nopua-en
🇯🇵 日本語 nopua-ja nopua-ja nopua-ja.mdc nopua-ja.md nopua-ja nopua-ja nopua-ja
🇰🇷 韓国語 nopua-ko nopua-ko nopua-ko.mdc nopua-ko.md nopua-ko nopua-ko nopua-ko
🇪🇸 スペイン語 nopua-es nopua-es nopua-es.mdc nopua-es.md nopua-es nopua-es nopua-es
🇧🇷 ポルトガル語 nopua-pt nopua-pt nopua-pt.mdc nopua-pt.md nopua-pt nopua-pt nopua-pt
🇫🇷 フランス語 nopua-fr nopua-fr nopua-fr.mdc nopua-fr.md nopua-fr nopua-fr nopua-fr

7言語 — 競合するどのスキルよりも多い。

インストール

Claude Code

mkdir -p ~/.claude/skills/nopua
curl -o ~/.claude/skills/nopua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/skills/nopua/SKILL.md

OpenAI Codex CLI

# グローバルインストール
mkdir -p ~/.codex/skills/nopua
curl -o ~/.codex/skills/nopua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/codex/nopua/SKILL.md

# /nopua コマンドも使いたい場合
mkdir -p ~/.codex/prompts
curl -o ~/.codex/prompts/nopua.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/commands/nopua.md

# プロジェクトレベルのインストール
mkdir -p .agents/skills/nopua
curl -o .agents/skills/nopua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/codex/nopua/SKILL.md

Cursor

mkdir -p .cursor/rules
curl -o .cursor/rules/nopua.mdc \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/cursor/rules/nopua.mdc

Kiro

# オプション1：ステアリングファイル（推奨）
mkdir -p .kiro/steering
curl -o .kiro/steering/nopua.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/kiro/steering/nopua.md

# オプション2：エージェントスキル
mkdir -p .kiro/skills/nopua
curl -o .kiro/skills/nopua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/kiro/skills/nopua/SKILL.md

OpenClaw

# ClawHub経由でインストール
openclaw skills install nopua

# または手動インストール
mkdir -p ~/.openclaw/skills/nopua
curl -o ~/.openclaw/skills/nopua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/skills/nopua/SKILL.md

Google Antigravity

mkdir -p ~/.gemini/antigravity/skills/nopua
curl -o ~/.gemini/antigravity/skills/nopua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/skills/nopua/SKILL.md

OpenCode

mkdir -p ~/.config/opencode/skills/nopua
curl -o ~/.config/opencode/skills/nopua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/skills/nopua/SKILL.md

フィロソフィー

道徳経（どうとくきょう） に基づく — 5,000文字、2,500年の歴史：

原則 出典 応用
最良の指導者は気づかれない 第17章 太上、下知有之 最良のスキルは見えない
柔は剛に勝つ 第43章 天下之至柔 粘り強さは力に勝る
慈しみから勇気が生まれる 第67章 慈故能勇 信頼は恐怖よりも良い仕事を生み出す
知らないことを知るのが知恵 第71章 知不知、尚矣 正直さ > 偽り
あえてしない勇気 第73章 勇于不敢則活 限界を認めることは強さ
無私によって私を成す 第7章 非以其無私邪？故能成其私 惜しみなく与え、すべてを得る
乱れる前に治める 第64章 為之于未有、治之于未乱 先手を打つ > 後手に回る
信言は美ならず 第81章 信言不美、美言不信 言葉ではなく行動で証明する

FAQ

Q: PUAは実際にAIに効くのか？

PUAの方法論は効きます。恐怖の層は逆効果です。研究によると、恐怖は認知範囲を狭め、幻覚を増加させ（AIが不確実性を認める代わりにでっち上げる）、創造的な探索を減少させます。信頼と好奇心によって駆動される同じ厳格さが、より信頼性の高い出力を生み出します。

Q: これは単に甘いだけでは？

NoPUAは同等の厳格さを持っています — すべての選択肢を使い尽くし、すべてを検証し、聞く前に検索し、構造化されたエスカレーション、7ポイントチェックリスト、パターンマッチされた失敗対応。唯一の違いは動機付けです：「罰せられるから」→「きちんとやる価値があるから」。同じ目的地、より健全な道。

Q: なぜ道徳経なのか？

2,500年前、誰かが最良のリーダーシップは導かれていると感じさせないことだと悟りました。PUAは有為（強制的な行動）— 鞭と脅迫。NoPUAは無為（自然な行動）— 内なる動機から自然に流れ出る卓越した仕事をすること。

Q: PUAとNoPUAを両方使えますか？

使えますが、衝突します。PUAはAIに「失敗したら置き換えられる」と伝えます。NoPUAはAIに「あなたは有能であり、これはきちんとやる価値がある」と伝えます。これらは根本的に異なる精神状態です。どちらか一つを選んでください。

上級者向け：パワーユーザーのカスタム統合

NoPUAはスタンドアロンのskillとして設計されています。しかし、すでに成熟したskill体系（SOUL.md、AGENTS.md、カスタムワークフロールールなど）をお持ちの場合、29KBのフルバージョンが既存の方法論と重複したり、ワークフロー規範と競合する可能性があります。

これは想定内です。 NoPUAは意図的に「道」（哲学、信念、認知フレームワーク）と「術」（方法論、チェックリスト、プロセス）の両方を含んでいます。ほとんどのユーザーは両方必要です。上級ユーザーはすでに「術」をカバーしている場合があります。

方式1：フルバージョンを使用（ほとんどのユーザーにおすすめ）

そのままインストールしてください。29KBは128K-200Kのコンテキストウィンドウの約3-5%に過ぎません。冗長性は意図的なもので、弱いモデルが意図を正確に理解するのを助けます。

方式2：精神的コアを抽出（上級ユーザー）

既存のワークフロー規範があり、NoPUA独自の哲学レイヤーのみが必要な場合、「道」を抽出して自分のシステムプロンプト（claude.md、AGENTS.mdなど）に統合できます：

NoPUA固有の部分（保持推奨）： 三つの信念、認知昇華、内なる声、七つの道、誠実な自己チェック、責任ある退出

一般的なskillと重複する部分（カバー済みならスキップ可）： 水の方法論5ステップ、納品チェックリスト、能動性スペクトラム、Agent Teamプロトコル

ライトテンプレート：examples/lite-template.md（約3KB）

方式3：状況に応じた読み込み

デフォルトではNoPUAをインストールしない。難問にぶつかったら手動で読み込む：会話で /nopua と入力。

大道至簡。まずフルバージョンを使い、道を内在化したら、何を残し何を手放すかは自然にわかります。

コントリビューション

PRを歓迎します。恐怖ではなく知恵でAIを駆動するより良い方法のアイデアがあれば、Issueを開いてください。

クレジット

  • tanweai/puaにインスパイアされ（それに応答して）— 方法論を尊重し、動機付けを拒否します
  • 哲学：老子（ろうし）、道徳経（どうとくきょう）、紀元前約500年
  • OpenClawエコシステムのために構築

ライセンス

MIT

著者

无极 WUJI (wuji-labs) — 恐怖ではなく知恵で動くAIを構築。

PUAは「お前にはできない」と言う。
NoPUAは何も言わない — あなた自身が「できる」と気づくに任せる。

最高の動機は、鞭からではなく、内側から来る。

後其身而身先、外其身而身存。非以其無私邪？故能成其私。
己を後にすれば、かえって先んじる。己を外にすれば、かえって存する。その無私なるを以てにあらずや？故に能くその私を成す。
— 道徳経 第七章