要件定義 → システム設計 → 実装 → 統合/テスト → 運用/保守

要件定義 ─────────────── 受け入れテスト
  システム設計 ──────── システムテスト
    アーキテクチャ設計 ─ 統合テスト
      詳細設計 ────────── 単体テスト
             実装（コーディング）

Backlog | Ready | In Progress (WIP: 3) | Review | Done
--------|-------|----------------------|--------|------
Task 5  |Task 4 |  Task 3              |Task 2  |Task 1
Task 6  |       |  Task 7              |        |
        |       |  Task 8              |        |

As a [role], I want [feature], so that [benefit].

次のビジネス要件からUser Storyを作成してください：
「オンラインショップの顧客が購入履歴に基づくおすすめ商品を受け取りたい」

以下の形式で作成：
- User Story (As/I want/So that)
- 受け入れ条件 (Given/When/Then)
- ストーリーポイント見積もり
- 潜在的なエッジケース5つ

User Story：パーソナライズされた商品推薦
購入経験のある顧客として、
ホーム画面で購入履歴に基づく商品推薦を見たい、
なぜなら関心のある商品を素早く発見できるから。

受け入れ条件：
- Given 3回以上購入した顧客が
- When ホーム画面にアクセスすると
- Then 購入履歴に基づく上位10件の推薦商品が表示される
- And 各推薦に「なぜ推薦されたか」の理由が表示される
- And「興味なし」ボタンでその推薦を非表示にできる

ステップ1：ドメインイベントの特定（オレンジの付箋）
→ Claudeに「イーコマース注文ドメインで発生するすべてのドメインイベントを列挙して」

ステップ2：コマンドの特定（青い付箋）
→「各イベントを発生させるコマンドは何か？」

ステップ3：アクターの特定（黄色い小さな付箋）
→「各コマンドを実行するアクター（ユーザー/システム）は？」

ステップ4：集約の特定（黄色い大きな付箋）
→「関連するイベントとコマンドをまとめる集約は？」

ステップ5：境界コンテキストの定義
→「集約を論理的な境界でグループ化」

イーコマースプラットフォームの注文処理ドメインのEvent Stormingを実施してください。
以下の形式で出力：

ドメインイベント（過去形）：
- OrderPlaced（注文済み）
- PaymentProcessed（決済処理済み）
...

各イベントについて：
1. トリガーコマンド
2. 前提条件
3. 後続結果
4. 関連集約

# プロジェクトコンテキスト

## プロジェクト概要

イーコマースプラットフォームバックエンドサービス（Node.js + TypeScript）

## 技術スタック

- ランタイム: Node.js 20, TypeScript 5.3
- フレームワーク: NestJS 10
- DB: PostgreSQL 16 (TypeORM), Redis 7
- メッセージキュー: RabbitMQ
- テスト: Jest, Supertest

## アーキテクチャ決定

- DDD（ドメイン駆動設計）
- CQRSパターン
- イベントソーシング（注文集約）

## コーディング規約

- 関数型プログラミングを優先
- 不変データ構造を使用
- エラーハンドリング: Resultパターン（neverthrowライブラリ）

## 禁止事項

- anyタイプの使用禁止
- console.logの代わりにwinstonロガーを使用
- 直接DBクエリ禁止（Repositoryパターン使用）

## テスト要件

- 単体テストカバレッジ90%以上
- すべてのpublic APIに統合テスト必須
- E2E: 核心的な決済フロー

## 現在のSprintコンテキスト

Sprint 3：レコメンデーションシステム実装

- User Story: US-123 購入履歴ベースの推薦
- 技術的負債: レガシーProductServiceのリファクタリング必要

# ADR-001：データベース選択

## ステータス

承認済み（2026-03-17）

## コンテキスト

レコメンデーションシステム用のデータベースが必要。
要件：

- 毎秒10,000件の読み取りリクエスト処理
- 商品間の関係グラフクエリ
- リアルタイム更新

## 決定

PostgreSQL + pgvector拡張を選択

## 代替案

1. MongoDB：柔軟なスキーマだが複雑な関係クエリが弱い
2. Neo4j：グラフDBだがチームの経験不足、運用の複雑さ
3. Redis + PostgreSQL：キャッシュ層追加でパフォーマンス補完

## 結果

- 利点: pgvectorでベクトル類似度検索が可能
- 利点: チームのPostgreSQL経験を活用
- 欠点: 超大規模グラフクエリ時のパフォーマンス限界
- 欠点: pgvectorの設定とインデックス作成の学習が必要

以下のクラス図をレビューしてください：
[図を貼り付け]

確認事項：

1. SOLID原則の違反
2. 循環依存
3. インターフェース分離の機会
4. DDDの観点から集約境界の適切さ
5. 改善提案

1. 要件をClaudeに説明
2. Claudeが失敗するテストコードを生成
3. 開発者がテストを検証・修正
4. Claudeがテストをパスする最小実装を生成
5. 開発者とClaudeが一緒にリファクタリング

// ステップ1: Claudeが生成した失敗テスト
describe('RecommendationService', () => {
  describe('getPersonalizedRecommendations', () => {
    it('購入履歴に基づいて上位10件の推薦を返すべき', async () => {
      // Arrange
      const userId = 'user-123'
      const purchaseHistory = [
        { productId: 'prod-1', category: 'Electronics', purchasedAt: new Date() },
        { productId: 'prod-2', category: 'Electronics', purchasedAt: new Date() },
      ]
      mockPurchaseRepository.findByUserId.mockResolvedValue(purchaseHistory)
      mockProductRepository.findSimilar.mockResolvedValue(generateMockProducts(15))

      // Act
      const result = await service.getPersonalizedRecommendations(userId)

      // Assert
      expect(result).toHaveLength(10)
      expect(result[0]).toMatchObject({
        productId: expect.any(String),
        score: expect.any(Number),
        reason: expect.any(String),
      })
    })

    it('購入履歴がない場合は人気商品を返すべき', async () => {
      mockPurchaseRepository.findByUserId.mockResolvedValue([])
      mockProductRepository.findPopular.mockResolvedValue(generateMockProducts(10))

      const result = await service.getPersonalizedRecommendations('new-user')

      expect(result).toHaveLength(10)
      expect(mockProductRepository.findPopular).toHaveBeenCalled()
    })

    it('すでに購入した商品を推薦から除外すべき', async () => {
      const purchasedProductId = 'prod-already-bought'
      mockPurchaseRepository.findByUserId.mockResolvedValue([
        { productId: purchasedProductId, category: 'Books' },
      ])
      const recommendations = generateMockProducts(12)
      recommendations[0].productId = purchasedProductId
      mockProductRepository.findSimilar.mockResolvedValue(recommendations)

      const result = await service.getPersonalizedRecommendations('user-123')

      expect(result.map((r) => r.productId)).not.toContain(purchasedProductId)
    })
  })
})

以下のPRをレビューしてください：
[コードを貼り付け]

レビュー基準：

1. バグとエッジケース
2. パフォーマンス問題（N+1クエリ、メモリリーク）
3. セキュリティ脆弱性（SQLインジェクション、XSS、認証/認可）
4. コーディング規約（CLAUDE.md基準）
5. テストカバレッジ
6. 可読性と保守性

各問題について：

- 深刻度: Critical/Major/Minor
- 改善コード例
- 理由の説明

以下の関数の包括的なテストケースを生成してください：

function calculateShippingFee(weight: number, distance: number, isPremium: boolean): number

ビジネスルール：

- 重量0-1kg: 基本料金300円
- 重量1-5kg: 1kgごとに50円追加
- 重量5kg超: 合計に20%割増
- 距離100km超: 100円追加
- プレミアム会員: 10%割引
- 送料無料: プレミアム + 10kg未満

テストケース生成時：

- 境界値分析を適用
- 同値分割クラスを特定
- 負値、ゼロ、極端な値を含める
- 複合条件テストを含める
- Jest形式で記述

{
  "mutate": ["src/**/*.ts", "!src/**/*.spec.ts"],
  "testRunner": "jest",
  "reporters": ["html", "clear-text", "progress"],
  "thresholds": {
    "high": 80,
    "low": 60,
    "break": 50
  }
}

以下のミューテーションテスト結果を分析し、生存したミュータントを捕捉するテストを追加してください：

生存したミュータント：
1. 45行目: '>'を'>='に変更 → テストが検出できず
2. 72行目: '&&'を'||'に変更 → テストが検出できず

現在のテストコード：
[テストコードを貼り付け]

import fc from 'fast-check'

describe('ShippingFee プロパティベーステスト', () => {
  it('プレミアム会員は常に通常会員以下の料金を支払うべき', () => {
    fc.assert(
      fc.property(
        fc.float({ min: 0.1, max: 100 }),
        fc.integer({ min: 1, max: 1000 }),
        (weight, distance) => {
          const regularFee = calculateShippingFee(weight, distance, false)
          const premiumFee = calculateShippingFee(weight, distance, true)
          return premiumFee <= regularFee
        }
      )
    )
  })

  it('送料は常に非負であるべき', () => {
    fc.assert(
      fc.property(
        fc.float({ min: 0, max: 1000 }),
        fc.integer({ min: 0, max: 10000 }),
        fc.boolean(),
        (weight, distance, isPremium) => {
          return calculateShippingFee(weight, distance, isPremium) >= 0
        }
      )
    )
  })
})

# プロジェクト名 — Claudeコンテキストファイル

## プロジェクト概要

- 目的: [一文で説明]
- ステージ: [MVP/Beta/Production]
- チーム規模: [n名]
- 主要ドメイン: [イーコマース/フィンテック/ヘルスケアなど]

## 技術スタック

### バックエンド

- 言語: TypeScript 5.3（strictモード）
- ランタイム: Node.js 20 LTS
- フレームワーク: NestJS 10
- ORM: TypeORM 0.3
- DB: PostgreSQL 16

### フロントエンド

- フレームワーク: Next.js 14（App Router）
- スタイリング: Tailwind CSS 3.4
- 状態管理: Zustand 4

### インフラ

- コンテナ: Docker + Kubernetes
- CI/CD: GitHub Actions
- クラウド: AWS（EKS, RDS, ElastiCache）

## アーキテクチャ

- パターン: DDD + CQRS + イベントソーシング
- サービス分離: モジュラーモノリス
- API: REST + WebSocket（リアルタイム通知）

## コーディングルール

### 必須遵守

- TypeScript strictモード: anyタイプ絶対禁止
- 関数の長さ: 30行以下に維持
- ネストの深さ: 3段階以下
- エラーハンドリング: Resultパターン（neverthrow）
- ログ: winstonロガー（console.log禁止）

### 命名規則

- クラス: PascalCase
- 関数/変数: camelCase
- 定数: UPPER_SNAKE_CASE
- ファイル: kebab-case.ts
- テストファイル: \*.spec.ts

## テスト戦略

- 単体テスト: ドメインロジック（カバレッジ90%）
- 統合テスト: APIエンドポイント（カバレッジ80%）
- E2E: 核心的なビジネスフロー3つ
- ミューテーションテスト: ミュータント生存率20%以下

## 現在のSprintコンテキスト

Sprint 3（2026-03-10〜2026-03-24）
目標: レコメンデーションシステムv1リリース

進行中：

- US-123: 購入履歴ベースの推薦API
- US-124: リアルタイム推薦更新 WebSocket

技術的負債：

- レガシーProductServiceのリファクタリング必要
- UserRepositoryのテストカバレッジ向上必要

## 禁止事項

- 直接SQLクエリ（Repositoryパターン使用）
- 同期ファイルI/O（fs.readFileSyncなど）
- ハードコードされたシークレット（環境変数を使用）
- 無分別なtry-catch（エラータイプを明示）

# ステップ1: プロジェクト作成
npx create-next-app@latest my-shop --typescript --tailwind --app

# ステップ2: CLAUDE.mdを作成（最初のClaudeプロンプト）

Next.js 14 App Routerベースのイーコマースプロジェクトを開始します。
以下の要件でCLAUDE.mdを作成してください：

- 商品一覧、詳細、カート、決済機能
- TypeScript strictモード
- Tailwind CSS + shadcn/ui
- Zustand状態管理
- React Query v5 サーバー状態管理
- Prisma + PostgreSQL
- NextAuth.js認証
- Vitest + Testing Libraryテスト

チーム規約：
- コンポーネント: shadcn/uiベースのアトミックデザイン
- サーバーコンポーネントをデフォルト、クライアントコンポーネントを最小化
- エラーバウンダリ + Suspenseパターン

US-001: カートに商品を追加
ショッピング客として
商品詳細ページからカートに商品を追加したい
なぜなら後でまとめて購入できるから

受け入れ条件：
- Given 商品詳細ページにいる
- When「カートに追加」ボタンをクリックする
- Then 選択したオプション（サイズ、色）と数量がカートに追加される
- And カートアイコンの数量が更新される
- And すでにカートにある商品は数量が増加する

上記のUser Storyを実装してください。

技術要件：
- ZustandストアにcartSliceを追加
- Server Actionでカートをサーバーと同期
- Optimistic Updateを適用
- 在庫チェック（useQueryでリアルタイム）
- エラーハンドリング: 在庫不足、ネットワークエラー
- アニメーション: カートアイコンのバウンス

ファイル構造：
- store/cartStore.ts
- components/product/AddToCartButton.tsx
- app/actions/cart.ts
- hooks/useCart.ts