tomevault-io Analyze: トレーサビリティID 文書改善レポート
トレーサビリティIDのメトリクス分析と実文書の内容分析を組み合わせ、 具体的な改善箇所と要約を含む深いレポートを生成する。
実行フロー（4ステップ）
以下の4ステップを順番に実行する。各ステップの詳細は参照ファイルを参照。
Step 1: メトリクス生成
→ 詳細: step1-metrics.md
Bashで analyze CLI を実行し、機械的メトリクスレポートを生成する。
INPUT_DIR="${ARGUMENTS:-data/}"
deno run --allow-read --allow-write analyze.ts "$INPUT_DIR" --output tmp/analyze-report.md
出力: tmp/analyze-report.md（Level×Scope表、チェーン完成率、近似ID、改善アクション等）
Step 2: 問題トリアージ
→ 詳細: step2-triage.md
tmp/analyze-report.md をReadで読み、重点分析すべき問題を特定する。
抽出対象:
- CRITICAL — 上位要件(req)なしで仕様/設計のみのスコープ
- HIGH — reqはあるが仕様展開なしのスコープ
- 近似IDペア — 統合候補（距離<0.1）
- 高重複ID — 多ファイル出現（>5ファイル）
結果: 最大10件の重点調査対象リストを作成（スコープ名 + 問題種別）
Step 3: 実文書分析
→ 詳細: step3-document-review.md
Step 2で特定した問題箇所について、実際の文書ファイルを読んで内容を把握する。
各問題について:
- Grep で該当スコープのIDを含むファイルを特定
- Read で該当ファイルを読み、以下を把握:
- そのスコープが扱っている機能/要件の概要
- 文書の見出し構造と記述の詳細度
- 欠けている情報（要件の根拠、仕様の詳細、設計判断等）
- 問題ごとに具体的な所見をまとめる:
- 何が書かれているか（現状の要約）
- 何が足りないか（具体的な欠損内容）
- どう改善すべきか（具体的なアクション）
Step 4: 統合レポート生成
→ テンプレート: step4-report-template.md
メトリクス（Step 1）と文書分析（Step 3）を統合し、最終レポートを生成する。
Write で tmp/analyze-deep-report.md に出力
レポートはテンプレートに従い、以下を含む:
- サマリースコアカード（4観点の評価）
- 機械的メトリクス（CLIレポートの要約）
- 重点問題の詳細分析（実文書内容の要約付き）
- 優先度付き改善アクション一覧（具体的な記述を含む）
ID形式
{level}:{scope}:{semantic}-{hash}#{version}
例: req:apikey:security-4f7b2e#20251111a
Level階層モデル
req（要件）→ us（ユーザーストーリー）→ spc（仕様）→ dsg（設計）
req（要件）→ nfr（非機能要件）→ spec（仕様概要）
frq（機能要件）→ spc（仕様）
inv（調査）= 独立（チェーン不要）
上位: req, nfr, frq / 下位: us, spc, spec, dsg / 独立: inv
判定基準
| メトリクス | A (良好) | B (普通) | C (要改善) | D (要対応) |
|---|---|---|---|---|
| カバレッジ率 | ≥80% | ≥60% | ≥40% | <40% |
| チェーン完成率 | ≥70% | ≥50% | ≥30% | <30% |
| 仕様化率(spc/req) | ≥0.7 | ≥0.5 | ≥0.3 | <0.3 |
| バージョン鮮度 | ≥80% | ≥60% | ≥40% | <40% |
| 近似ID率 | <1% | <3% | <5% | ≥5% |
| 孤立スコープ率 | 0% | <10% | <20% | ≥20% |
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