エンジニアの方へ
AIが迷わず実装に入れる。管理画面にも戻らなくていい。
要求、完成条件、タスク、PR、進捗がつながった状態で渡るから、Claude Code / Codex は仕様探しと推測に時間を溶かさず実装できます。
AI coding agent の精度を落とす原因は、情報量が少ないことだけではありません。どの要求から来たタスクか、どうなれば完成か、何に影響するかという関係が機械に読めないことです。PM on Rails は、要求 → ストーリー → 完成条件 → タスク → PR → 進捗をグラフでつなぎ、AIエージェントに開発の地図を渡します。
Claude Code / Codex から同じ情報を読む
MCP（AIツールとの接続口）で、要求・タスク・完成条件を開発中に扱えます。
PRとタスクを切らさない
作業ボード上のタスクとPRを紐づけ、完了を進捗へ戻せます。
AI coding で開発者が失うもの
実装前の仕様探しが長い
AIがどこに書くべきか、何を満たすべきかを探すだけで時間を使い、関係ないファイルまで読んで文脈が汚れる。
AIが書く場所を間違える
どのモジュールやタスクが何を担当するかが読めないと、AIが推測で場所を決める。
完成条件が曖昧
タスク名だけでは、何を満たせばOKかが分からず、テストやレビューで手戻りになる。
変更影響を見落とす
要求やシナリオが変わったとき、着手中のタスクやPRにどう響くか気づけない。
管理画面の更新が残る
実装は進んでいるのに、管理側のタスクや親ストーリーの状態が戻らない。
新メンバーが全体像を掴めない
要求、仕様、シナリオ、タスク、PRの関係が頭の中にしかなく、AIにも人にも渡せない。
PM on Rails は、AIエージェントに実装前の迷いを渡さない
完成条件で何を作るかを、グラフで関係を、MCP（AIツールとの接続口）でAIエージェントに渡します。
タスク単体ではなく、背景ごと読める
「このタスクの背景と完成条件を教えて」と聞けば、要求 → ストーリー → 完成条件 → タスクまでつながりを辿って提示します。AIが、なぜ作るか、どうなれば完成かを読んで着手できます。
- 要求の背景を辿れる
- 完成条件を読める
- 似た要求・過去の判断も検索できる
探索と推測を減らす
PM on Rails は、要求、完成条件、タスク、PR（開発者の変更依頼）の関係をグラフとして持ちます。AIに大量のファイルを読ませる前に、関係する情報とつながりを渡せるので、実装場所や影響範囲の推測が減ります。
- 関係を辿って必要な文脈を渡す
- 実装前に影響範囲を見やすい
PR がタスクと進捗に戻る
着手時の応答にブランチ名と PR 用の 1 行（識別用の短い行）が含まれます。それで PR を出せば、ID を手で探さずにタスクと PR が紐づき、マージで自動的に完了になります。
- 着手 → ブランチ名と識別行を取得
- PR マージで自動完了 + 親ストーリー再計算
会話だけで作成・更新・まとめて実行
要求・ストーリー・完成条件・タスクの作成や状態変更、バグ対応、見積もりの提案まで会話で行えます。画面に戻らず、実装の流れの中で管理も進められます。
- 読む・作る・変える・割り当てる・完了する
- 原子的なバッチ実行に対応
つなぐ（セットアップ）
トークンを発行して、エージェントに MCP 接続を登録するだけです。
- 1
トークンを発行
「連携 → トークン」でアクセストークンを発行。
- 2
MCP 接続を登録
ターミナルで npx pm-on-rails を実行（内部で claude mcp add）。
- 3
他エージェントも可
Codex / Cursor など MCP 対応なら接続先 + トークンで利用可。
Claude Code / Codex に、迷わず実装できる地図を渡す。
要求、完成条件、タスク、PRがつながった状態で渡るから、AIエージェントは探索と推測に時間を溶かさず実装できます。
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