---

name: ai-pm-service description: AI PM Service（タスク管理システム）の開発タスクを実行する。Claude Codeでの実装、UI改善、Vercelデプロイ、本番確認まで一貫して行う。自己拡張型：タスク完了時に学びをLEARNINGS.mdに追記。 triggers:

• AI PM
• ai-pm-service
• タスク管理
• AI PMの開発
• AI PMのタスク
• AI PMのUI
• AI PMデプロイ metadata: project: ai-pm-service repo: ksato8710/ai-pm-service url: https://ai-pm-service.vercel.app

---

AI PM Service 開発スキル

自己拡張型スキル: タスク完了時に学びを LEARNINGS.md に追記し、次回以降の作業効率を向上させる。

📋 事前確認（必須）

タスクを始める前に必ず確認:

1. LEARNINGS.md を読む — 過去の学び・ハマりポイント
2. PROJECT-CONTEXT.md を読む — DBスキーマ、技術スタック
3. タスクURLを開いて内容を咀嚼 — 何を実装するか明確に

🔧 実行フロー

Phase 1: 準備

# プロジェクトディレクトリ
cd /Users/satokeita/Dev/ai-pm-service

# 最新状態を確認
git pull origin main
git status

Phase 2: Claude Code で実装

references/template-claude-code-invocation.md のテンプレートに従って Claude Code を起動する。

Phase 3: デプロイ（⚠️ 必須！）

# 🚨 Claude Codeがコミットしてもpushは手動！
git push origin main

Phase 4: 本番確認（⚠️ 必須！）

1. Vercelデプロイ完了を待つ（1-2分）
2. 本番URL https://ai-pm-service.vercel.app でブラウザ確認
3. 実装した機能が動作することを検証
4. スクリーンショットを撮って報告

✅ 完了チェックリスト

• Claude Code で実装完了
• pnpm build 成功
• git push origin main 実行
• Vercel デプロイ完了確認
• 本番で動作確認
• LEARNINGS.md に学びを追記
• MCP経由でタスクを完了にする（下記参照）

🔄 タスク完了（MCP経由）

タスクが完了したら、MCP task_complete ツールでAI PM Serviceのタスクをクローズする。

MCP: ai-pm-service
Tool: task_complete
Args: { "id": "<タスクID>" }

タスクIDの取得方法:

• タスクURL https://ai-pm-service.craftgarden.studio/tasks/XXXXX の末尾がID
• 例: /tasks/1771872741238-mnfy9ix → ID: 1771872741238-mnfy9ix

MCPツール一覧:

ツール	用途
task_create	タスク作成
task_list	タスク一覧取得
task_get	タスク1件取得
task_update	タスク更新
task_complete	タスク完了

設定ファイル: ~/.openclaw/mcp.json

🧠 自己拡張ルール

タスク完了時、references/template-claude-code-invocation.md 内の自己拡張テンプレートに従い LEARNINGS.md に追記する。

📁 関連ファイル

• LEARNINGS.md — 蓄積される学び（必読）
• PROJECT-CONTEXT.md — プロジェクト固有情報

🔗 参照

• 本番URL: https://ai-pm-service.vercel.app
• GitHub: https://github.com/ksato8710/ai-pm-service
• ローカル: /Users/satokeita/Dev/ai-pm-service

⚠️ よくある落とし穴

• git push忘れ: Claude Codeはcommitするがpushしない。「実装完了」と報告する前に必ずgit push origin mainを手動実行すること。過去にpush忘れでデプロイされなかった事例あり（LEARNINGS.md参照）
• 本番確認せずに完了報告: Vercelデプロイには1-2分かかる。push後に本番URL（https://ai-pm-service.vercel.app）で実際に動作確認してから報告する。`api/health`の200だけでなく、対象UIの文字列も確認するのが確実
• WebFetchでタスク内容が取れない: AI PM ServiceはSPAのため、WebFetchではページ内容を取得できない。タスク取得にはスキル付属のget-task.mjsスクリプトを使うか、DBに直接クエリする
• LEARNINGS.mdの読み飛ばし: SKILL.mdだけでなくLEARNINGS.mdにも重要な地雷情報（キャッシュ問題、Next.js 16のAPI変更等）が蓄積されている。タスク開始前に必ず読むこと
• MCPと本体DBの不整合: MCPツールは本体のtasksテーブルを直接参照する設計。別テーブルを作ると整合性が取れなくなるため、スキーマ変更時はsrc/types/index.tsの型定義に合わせる