新規調査開始

「$ARGUMENTS」について調査を開始します。

手順

1. 調査名の決定

• •$ARGUMENTS の内容から適切な調査名（英語、kebab-case）を考える
• •例: 「認証方式の比較」→ auth-method-comparison
• •例: 「画像圧縮ライブラリの選定」→ image-compression-library
• •例: 「パフォーマンス改善の調査」→ performance-improvement

2. 調査ディレクトリ作成

• •.ai-agent/surveys/YYYYMMDD-{調査名}/README.md を作成（YYYYMMDD は今日の日付）

3. 調査の目的・スコープを明確化

ユーザーに以下を確認:

• •何を知りたいのか（調査の問い）
• •調査の背景・動機
• •判断基準（何を重視するか）
• •スコープ外（調査しないこと）

4. 関連ドキュメント確認

• •.ai-agent/steering/tech.md で現在の技術スタックを確認
• •.ai-agent/steering/product.md でプロダクト要件を確認
• •.ai-agent/steering/plan.md で今後の計画との関連を確認
• •既存の調査 .ai-agent/surveys/ で関連する過去の調査を確認

5. 情報収集

以下の方法で情報を収集:

• •WebSearch: 最新の技術動向、ベンチマーク、比較記事
• •WebFetch: 公式ドキュメント、GitHub リポジトリ、ブログ記事
• •コードベース調査: 既存の実装状況、依存関係
• •GitHub: 関連する Issue やライブラリの活動状況

6. README.md に調査結果を記載

以下の構成で記載:

# 調査名

## 調査の問い
- 何を明らかにしたいか

## 背景
- なぜこの調査が必要か
- 関連するプロジェクト/タスクがあればリンク

## 調査方法
- どのように情報を収集したか
- 参照したソース

## 調査結果

### 選択肢/比較対象の概要

| 項目 | 選択肢A | 選択肢B | 選択肢C |
|------|---------|---------|---------|
| 概要 | ... | ... | ... |
| メリット | ... | ... | ... |
| デメリット | ... | ... | ... |
| ライセンス | ... | ... | ... |
| メンテナンス状況 | ... | ... | ... |

### 詳細分析

#### 選択肢A
- ...

#### 選択肢B
- ...

### 本プロジェクトへの適用
- 現在の技術スタックとの相性
- 既存コードへの影響

## 結論
- 推奨する選択肢とその理由
- 注意点・リスク

## 参考リンク
- [タイトル](URL)

7. ユーザーに調査結果を提示

• •結論と推奨事項を要約して報告
• •追加調査が必要な点があれば提案
• •次のアクション（タスク作成、Issue 作成など）を提案

調査の種類別テンプレート

技術選定型

比較表を中心に、各選択肢のメリット・デメリットを明確化。判断基準に基づいてスコアリング。

実現可能性調査型

「できるか/できないか」を明確にする。PoC（概念実証）の結果があれば記載。制約や前提条件を整理。

問題調査型

問題の原因分析、影響範囲の特定、解決策の提案。既存コードの調査結果を詳細に記載。

動向調査型

技術トレンド、エコシステムの状況、コミュニティの活性度を調査。将来性の観点も含める。

注意事項

• •事実と推測を明確に区別する
• •情報源を必ず記載する（参考リンク）
• •本プロジェクトの文脈に沿った分析を行う
• •調査結果は中立的に記載し、結論セクションで推奨を述べる
• •調査日時点の情報であることを意識する