shwldshwlda month ago

バックログリファインメントをAIスキルワークフロー化する

バックログリファインメント（完了ストーリーの反映、新ストーリーの起票、優先度の整理）を手作業で行うと漏れが出やすい。一連の手順をAIスキルとして定義し、ストーリーマップの同期からicebox投入まで1コマンドで実行できるようにする。

仕組み:

  • 完了ストーリーの同期 — マージ済みPRからdoneになったストーリーを検出し、ストーリーマップのステータスを自動更新
  • UXギャップの発見 — 完了ストーリーの実装内容をレビューし、ユーザー体験の抜け漏れ（セッション切れ対応、初回利用ガイド等）を新ストーリーとして提案
  • iceboxへの投入 — 提案をユーザーが承認したらGitHub issueとして起票し、ストーリーマップに追加
/backlog-refinement
  1. git log + gh pr list → 完了ストーリーを検出
  2. ストーリーマップ更新 (done列に移動)
  3. 実装内容からUXギャップを分析
  4. ユーザーに新ストーリー候補を提示
  5. 承認されたら gh issue create → icebox追加

設計判断のポイント:

  • 新ストーリーの起票は必ずユーザー承認を挟む。AIが勝手にissueを量産すると、バックログがノイズだらけになる
  • 「UXギャップの発見」は完了ストーリーの実装diff起点にすることで、実際のコードに裏打ちされた提案になる。抽象的なブレストではなく、具体的な画面遷移やエラーケースから導出する
shwldshwld