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name: "Issue Detector"
description: "ペルソナの思い込みや真の課題を階層的に分析するSkill。課題分析、思い込み特定、問題深堀りの際に自動起動。"
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# Issue Detector Skill

ペルソナ分析結果から思い込みと真の課題を階層的に分析し、解決可能性を評価します。

## 機能

### 1. 思い込み特定
- ペルソナの行動・発言から**根拠のない前提**を10個以上特定
- 思い込みと事実を明確に区別
- 影響度レベル（高・中・低）を評価

### 2. 課題階層化 (4層構造)
```
表面的課題 (Surface Level)
  ↓
機能的課題 (Functional Level)
  ↓
感情的課題 (Emotional Level)
  ↓
根本的課題 (Fundamental Level)
```

### 3. Why-Why分析
- 各課題について「なぜ？」を5回繰り返し
- 根本原因を特定

### 4. 解決可能性評価
- 技術的実現可能性の判定
- 実現期間・難易度の評価

## 使用方法

### Claude Codeでの自然言語リクエスト

```
「ペルソナの課題を分析して」
「思い込みを特定してください」
「Phase1の結果から課題を階層化して」
```

### Pythonスクリプト直接実行

```bash
python .skills/issue-detector/core/issue_analyzer.py \
  --persona-file reports/real_instagram_persona_report.md \
  --output pb000_deliverables/executions/{execution_id}/phase2_issues/issue_analysis.md
```

## 入力

- Phase1 ペルソナ分析結果 (Markdown)
- 企業MVV (オプション)

## 出力

### 1. issue_analysis.md
```markdown
# Phase2: 課題検知・思い込み分析結果

## 特定された思い込み（12個）
1. **思い込み**: "転職活動は2ヶ月かかる"
   **実際**: 適性が明確なら1週間で決定可能
   **影響度**: 高

## 課題の4層階層分析
### 表面的課題
### 機能的課題
### 感情的課題
### 根本的課題

## 解決可能性評価
```

### 2. assumptions_list.md
思い込みリストの詳細版

## 品質基準

- ✅ 思い込み特定数: 10個以上
- ✅ 課題階層化: 4層構造完成
- ✅ 感情的影響分析: 心理的負荷レベル特定
- ✅ 解決可能性判定: 技術的実現性評価完了

## 分析手法

- **Why-Why分析**: 根本原因特定
- **思い込みvs事実の整理**: 根拠のない前提と実際の事実を区別
- **顕在課題vs潜在課題**: 認識されている課題と無意識の課題
- **解決済み領域vs未解決領域**: 既存サービスとの差分分析

## 依存関係

なし (Phase1の出力ファイルのみ)

## トラブルシューティング

### Q: 思い込みが10個見つからない

**A**: ペルソナの行動パターン、発言、価値観から合理的推論で補完可能。SNS投稿内容から暗黙の前提を読み取る。

### Q: 課題階層化が難しい

**A**: Why-Why分析を活用。各層は以下の視点で区別:
- 表面: 症状・行動
- 機能: 具体的な不便さ
- 感情: 心理的負荷
- 根本: 構造的問題

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**生成日時**: 2025-10-19
**ステータス**: ✅ Production Ready