弱点パターン分析スキル

概要

bench-results/ のベンチマーク対局結果から弱点パターン（blunder、missed-VCF、advantage-squandered等）を自動検出し、改善提案を提供する。

前提知識

• •人間が見る座標は、左下が原点。左上が15A, 右下が1Oの形式。
• •row/colは0始まりインデックス。これは左上が原点（例: 15A = row0, col0）

使用方法

/analyze-weakness                          # 最新ベンチ結果を分析
/analyze-weakness <filename.json>          # 特定ファイルを分析
/analyze-weakness --run --games=20         # 対局してから分析

検出する弱点パターン

WeaknessReport の構造

interface WeaknessReport {
  timestamp: string;
  sourceFile: string;
  totalGames: number;
  weaknesses: WeaknessInstance[]; // 弱点インスタンス一覧
  patterns: WeaknessPatternSummary[]; // パターン別集計
  suggestions: ImprovementSuggestion[]; // 改善提案
}

WeaknessInstance の共通フィールド

各タイプ固有フィールド

blunder: previousScore, currentScore, scoreDrop missed-vcf: vcfMove, actualMove advantage-squandered: peakScore, peakMoveNumber, finalResult depth-disagreement: depthHistory[] (depth, position, score) forbidden-vulnerability: trapMoveNumber time-pressure-error: previousDepthScore, previousDepthMove, finalScore, completedDepth, maxDepth

レポート出力

分析結果は docs/bench-reports/ にMarkdownファイルとして保存する。

ファイル命名規則

docs/bench-reports/weakness-report-YYYY-MM-DD-N.md

• •N は同日の通し番号（1から開始）
• •既存ファイルを確認して次の番号を決定

レポート構成

1. •タイトル（日付とベンチマークファイル名）
2. •変更概要（直前のコード変更があれば）
3. •パターン別集計テーブル（件数、率、黒/白内訳）
4. •弱点インスタンスの詳細
   • •各タイプごとにグループ化
   • •重要なものは具体的な盤面状況を解説
5. •特筆すべきゲームの深掘り分析
   • •スコア推移
   • •VCFの誤判定/見逃しの原因分析
   • •候補手のスコア内訳
6. •改善提案（優先度付き）
7. •前回レポートとの比較（あれば）

分析手順

1. pnpm analyze:weakness で基本分析（1コマンドで完了）

pnpm analyze:weakness                     # 最新ファイルを自動選択
pnpm analyze:weakness --file=<file>       # 特定ファイル指定

このコマンドで出力される内容:

• •パターン別集計
• •弱点インスタンス一覧（タイプ別、最大10件ずつ）
• •改善提案
• •JSON保存先（weakness-reports/weakness-*.json）

2. 深掘り分析（pnpm analyze:deep）

pnpm analyze:weakness の出力で気になるパターンがあれば、pnpm analyze:deep で詳細調査する。

pnpm analyze:deep                         # 全分析（blunder分布/squandered/TPE）
pnpm analyze:deep --blunders              # blunder深度別分布・スコア差範囲
pnpm analyze:deep --squandered            # advantage-squanderedのピーク後スコア推移
pnpm analyze:deep --tpe                   # time-pressure-errorのdepthHistory
pnpm analyze:deep --game=35               # 特定ゲームの全手順表示

3. 特定ゲームの更に詳細な調査（必要な場合のみ）

pnpm analyze:deep で気になるゲームが見つかった場合、node --eval でJSONを直接読み込んで候補手のbreakdownやPVを調査する。

node --eval "
const data = require('./bench-results/<file>.json');
const game = data.games[<gameIndex>];
const move = game.moveHistory[<moveIndex>];
console.log(JSON.stringify(move.candidates, null, 2));
"

3. 弱点の根本原因を特定

4. 改善提案の具体化

分析結果から具体的なパラメータ調整案や修正方針を提示:

• •blunder多発: 探索深度増加、評価パターンの重み調整
• •missed-vcf: VCF_MAX_DEPTH/VCF_TIME_LIMITの増加
• •advantage-squandered: VCF誤判定の修正（カウンターフォー等）、防御評価の強化
• •depth-disagreement多発: 評価関数の安定性改善、aspiration windowの調整
• •forbidden-vulnerability: 禁手脆弱性評価の強化
• •time-pressure-error: timeLimit増加、NMP/Futilityの調整

関連ファイル