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name: quiz-quality-pipeline description: 中学受験対策クイズの作成・品質チェック・修正を一貫実行する。科目非依存の設計で理科・歴史・算数などに適用可能。Turso/Supabase DB対応。「クイズ作成」「品質チェック」「クイズ追加」「問題作成」「quiz create」「quiz check」「quiz quality」「科目追加」などの作業に使う。

Quiz Quality Pipeline — 中学受験クイズ作成・品質管理スキル

クイズの作成 → DB投入 → AI品質チェック → NG問題の削除/修正 → カテゴリ再振り分けを一貫実行する。

対象アプリ

アプリ	リポジトリ	DB
理科クイズ	/Users/satokeita/Dev/science-quiz-app	Turso (HTTP Pipeline API)
歴史クイズ	/Users/satokeita/Dev/history-quiz-app	Supabase

ワークフロー

Phase 1: 単元構造の設計

1. 学習指導要領を調査し、分野 > カテゴリ > 単元の3階層で整理
2. categories / units テーブルに投入
3. docs/QUIZ_DIFFICULTY_STANDARD.md を作成（Lv1-Lv4の4段階、Lv5は全アプリ共通で廃止済み）

難易度定義は references/difficulty-framework.md を参照。

Phase 2: クイズ一括作成

1. 単元ごとにClaude CLIでクイズを生成（バッチ10-20問ずつ）
2. Turso HTTP Pipeline APIで直接DB投入
3. 全単元を網羅するまで繰り返し

作成時の制約:

• 学習指導要領の範囲を厳守。迷ったら出題しない
• Lv2を全問解くと教科書主要事項を概ね網羅できる設計を維持
• 1テーマにつき最低2段階の難易度を用意
• answer は options 配列内の値と完全一致必須

Turso投入の実装パターンは references/turso-patterns.md を参照。

Phase 3: AI品質チェック（3項目）

全問をClaude CLI（--model sonnet）で1問ずつ判定。チェック項目:

項目	判定値	意味
内容正確性	pass / fail / needs_review	学習指導要領の範囲内か、科学的に正確か
難易度	appropriate / too_easy / too_hard	設定難易度と実際の難しさが一致するか
カテゴリ	correct / incorrect / borderline	割り当て単元が適切か

チェックスクリプト: scripts/ai-quality-check.mjs

Phase 4: NG問題の対処

1. fail → 削除: 学習指導要領の範囲外、科学的に不正確な問題をDB削除
2. incorrect → 再振り分け: Claude CLIに全単元リストを渡し、最適な単元IDを選ばせる
3. too_hard/too_easy → 難易度修正: AIが判定した推奨Lvで quizzes.difficulty を更新
4. needs_review → 再判定: pass/fail/fix を確定。fixは問題文・解説を自動修正

修正スクリプト:

• カテゴリ再振り分け: scripts/fix-categories.mjs
• needs_review再判定: scripts/fix-needs-review.mjs

Phase 5: 品質確認

最終的に以下を達成する:

• 内容正確性: pass 100%
• 難易度: appropriate 100%
• カテゴリ: incorrect 0%

Admin画面

品質チェック結果は /admin/quiz-quality で確認可能:

• サマリーダッシュボード（総数・チェック率・問題あり数）
• 単元別チェック進捗バー
• フィルタ（単元・状態・難易度）
• 展開式クイズカード（3項目ワンクリック判定 + メモ + 推奨値）

新科目追加時の手順

1. DB接続情報を .env.local に設定
2. 学習指導要領を調査し単元構造を設計
3. quiz_quality_checks テーブルを作成（スキーマは references/quality-check-schema.sql）
4. Phase 2-5 を実行

⚠️ よくある落とし穴

• 学習指導要領の範囲逸脱: 最多の失敗。「知っていたら差がつく」ではなく「知らないと困る」内容のみ出題する。迷ったら出題しない
• 旧単元マッピングでカテゴリ混入: 単元を再編すると、キーワードベースの再マッピングで問題が誤振り分けされる。再編後は必ずAIカテゴリチェックを実行
• suggested_unit が単元名テキストでIDに解決できない: AIの推奨単元名と実際のunit.nameが不一致の場合、suggested_unit_id がnullになる。fix-categories.mjs は全単元リストをプロンプトに渡してIDで返させるのが正解
• Claude CLIのJSON出力パース: --output-format json は {"result":"..."} でラップされる。中身を取り出してからJSONパースする
• Turso の source .env.local が効かない: export $(grep -E '^KEY=' .env.local | xargs) で明示的にexportする
• answer と options の不一致: answer フィールドの値が options 配列内に完全一致で存在しないと正解判定が壊れる。全角/半角・送り仮名に注意
• Lv5 を作成してしまう: 全アプリ共通でLv5は廃止済み。Lv1-Lv4のみ
• 大量投入で品質劣化: 1回のクイズ生成は単元あたり20問以内を推奨。生成後すぐにAI品質チェックを回す