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:

1. •CRITICAL — 上位要件(req)なしで仕様/設計のみのスコープ
2. •HIGH — reqはあるが仕様展開なしのスコープ
3. •近似IDペア — 統合候補（距離<0.1）
4. •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:

1. •Grep で該当スコープのIDを含むファイルを特定
2. •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）
3. •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