ads-next

継続的なコーチング：次に修正する項目

/ads next は監査結果を、順序付けされた小さな検証済みアクションの流れに変換します。 これは seguimiento ループの後半です。/ads start で接続し、/ads audit で測定し、/ads next でコーチングします。

サブコマンドの振り分け

引数	動作
(なし)	デフォルト — 検出 → 順位付け → 上位 3 件 → 1 件目の進め方を案内するかユーザーに確認します。
show	検出 → 順位付け → 上位 10 件を表示 → 終了（進め方を尋ねるプロンプトは表示しません。クライアント向けレポートに適しています）。
compare	python3 scripts/profile.py compare <p> を使って、プラットフォームごとに直近 2 回の監査結果の完全な差分を表示します。
walk	プロンプトを省略し、上位のアクションについてユーザーを案内します。

基本ルール

1. まずプロファイルを読み込みます。 python3 scripts/profile.py get を実行し、終了コードが 2 の場合は /ads start を提案して終了します（コンテキストのないコーチングは、ただの推測です）。
2. 進め方を案内するときは、一度に 1 つのアクションだけ扱います。 /ads start の Phase C.3 と同じ、段階ごとに進めて検証するループを使います。
3. 問題をでっち上げてはいけません。 cwd または履歴に監査結果が見つからない場合は、監査結果を生成する正確なコマンド（/ads audit またはプラットフォーム固有のコマンド）を表示して終了します。

---

Phase 1 — 監査 JSON を検出する

*-audit-results.json ファイルを、次の順序で新しいものから検索します。

1. <cwd> — 現在の作業ディレクトリです。*-audit-results.json を Glob します。
2. ~/.claude-ads/history/ — 永続ログです。~/.claude-ads/history/index.json を読み込み、プラットフォームごとに最新の監査結果ファイルを特定します。

各ファイルを検証します。

• JSON として解析できること。
• platform、health_score、checks を含むこと。
• platform が meta、google、tiktok のいずれかであること。

ファイルが検証に失敗した場合は、そのファイルをスキップし、WARNING: skipped <path> (<reason>) の 1 行だけを表示します。実行を中止してはいけません。

有効な監査結果が 1 件も 見つからない場合：

No audits yet. Run one first:

  /ads audit                 — full multi-platform
  /ads <meta|google|tiktok>  — single platform deep-dive

その後、終了します。

---

Phase 2 — 新しい監査結果を履歴に保存する

cwd で検出した監査ファイルのうち、~/.claude-ads/history/index.json にある該当プラットフォームの最新エントリーより新しいもの（generated_at を比較）を、次の方法で履歴にコピーします。

python3 scripts/profile.py save-audit <path>

これにより、複数セッションにわたるメモリが構築されます。ディスク上のどこから実行された監査結果も、最終的に履歴インデックスに追加されます。

---

Phase 3 — 影響度 × 容易さで項目を順位付けする

すべての有効な監査結果から、すべての quick_win、すべての critical_issue、および result が FAIL または WARNING の check を集めます。（platform、check_id） で重複を除きます。チェックが critical_issues と checks の両方にある場合は、クリティカル項目のメタデータを使って 1 件として扱います。

各項目の影響度スコアを計算します。

severity_weight = { critical: 5.0, high: 3.0, medium: 1.5, low: 0.5 }[severity]
effort_inverse  = 1 / (fix_time_minutes + 1)            # default fix_time = 30 if null
budget_share    = platform_budget_share(platform)       # see below
impact          = severity_weight × effort_inverse × budget_share × 100

platform_budget_share — ユーザーのプロファイルと、監査結果の account_id の有無から導きます。

• プロファイルにアクティブなプラットフォームが 1 つ記載されている場合、そのプラットフォームのシェアは 1.0 です。
• 2 つまたは 3 つ記載されている場合、シェアのベースラインは 1 / n です。そのうえで、ユーザーが最も多く費用を使っているプラットフォームの値を +0.1 増やします（上限は 0.8）。おおよその事前値には monthly_spend_usd ÷ プラットフォーム数を使います。将来、ユーザーがプラットフォームごとの費用を設定している場合は、そちらを使います。
• プロファイルが空の場合は、均等な重み付けにします。

すべての項目を impact の降順で並べ替えます。

---

Phase 4 — 回帰の検出（優先度 0）

履歴に監査結果が 2 件以上あるプラットフォームごとに、次を実行します。

python3 scripts/profile.py compare <platform>

JSON 出力を確認します。

• score_delta < -5 → 優先度 0 のアラートを順位付けリストの先頭に追加します。形式：

  ⚠ <Platform> health dropped from <prev>/100 (<prev_grade>) → <new>/100 (<new_grade>) since your last audit.
    New issues: <comma list of new_issues>
    Resolved:   <comma list of resolved_issues>
  

• score_delta > +5 → 出力の一番下に、成功メッセージを表示します。 🎉 <Platform> health improved <delta>+ points since last audit. Keep going.

回帰は通常の Quick Wins より優先されます。回帰は上位 3 件のリストより上に、専用の見出しとともに表示されます。

---

Phase 5 — 上位 3 件を出力する

デフォルトのサブコマンドでは、次を表示します。

Next actions (ranked by impact × ease for your $XXX/mo across <platforms>):

  1. [<platform> · <check_id> · <severity>] <name>
     Finding:        <finding>
     Recommendation: <recommendation>
     Estimated fix:  <fix_time_minutes> min · Impact: <impact rounded>
     Reference:      <reference file if known, e.g. tracking-meta.md>

  2. [...]

  3. [...]

(Run `/ads next show` to see the top 10. `/ads next compare` for full audit delta.)

show サブコマンドの場合は上位 10 件を表示し、プロンプトは表示せずに終了します。

---

フェーズ 6 — ウォークスルー（デフォルトおよび walk サブコマンド）

AskUserQuestion：

「今すぐ #1 の修正を一緒に進めますか？」

選択肢：はい — 手順に沿って進める · 代わりに #2 を表示 · 終了する。自分で対応します。

はい の場合：

1. この check_id のプラットフォームとカテゴリに基づいて、参照ファイルを特定します。参照テーブル：

   プラットフォーム	カテゴリの接頭辞	参照ファイル
   meta	トラッキング / ピクセル / CAPI	tracking-meta.md
   meta	クリエイティブ / 疲労	meta-audit.md（クリエイティブのセクション — M28 の疲労を対象）
   meta	構成 / 予算	meta-audit.md
   google	トラッキング / コンバージョン	tracking-google.md
   google	入札 / 構成	google-audit.md
   google	品質スコア / キーワード	google-audit.md
   tiktok	トラッキング / Events API	tracking-tiktok.md
   tiktok	クリエイティブ / Spark	tiktok-audit.md
   tiktok	構成	tiktok-audit.md

   参照先が見つからない場合は、チェック自身の recommendation フィールドのみを情報源として使用します。

2. 手順に沿ったループ（/ads start のフェーズ C.3 と同じパターン）：

   • 手順 1 を出力します：目標 · 実行すること · 期待される結果 · 確認方法。
   • AskUserQuestion：完了 — 今すぐ確認 · エラーが発生した · 一時停止。
   • 完了 の場合：検証を実行し（該当する MCP ツール／API スクリプトを再度呼び出し）、チェックに合格したことを確認します。合格した場合は → ✓、手順 2 に進みます。合格しない場合は → 原因を調査して再試行します。
   • 各手順の試行回数は最大 3 回です。

3. 対応後、アクション #2 に進むかどうかをユーザーに尋ねます。

代わりに #2 を表示 の場合：インデックス 2 でフェーズ 6 を再開します。

終了 の場合、次を出力します：

修正後に /ads audit を実行してスコアを更新し、その後もう一度 /ads next を実行して新しい上位 3 件を確認してください。

---

フェーズ 7 — 状態を保存

最後に：

python3 scripts/profile.py set last_command "/ads next"
python3 scripts/profile.py set last_command_at "$(date -u +%FT%TZ)"

次回 /ads audit の実行時に履歴インデックスが自動更新されます。/ads next 自体は履歴に追加しません（読み取りと対応のみを行います）。

---

比較モード（/ads next compare）

履歴エントリが 2 件以上ある各プラットフォームについて：

python3 scripts/profile.py compare <platform>

それぞれの完全な差分を出力します：スコアの増減、グレードの変更、新しい問題、解決済みの問題、ファイルのタイムスタンプ。ランキングやウォークスルーのプロンプトはなく、監査の変更履歴を表示します。

---

エラー処理

• プロファイルがない → /ads start を提案する一文を出力して終了します。
• 監査が一件もない → /ads audit を提案する一文を出力して終了します。
• すべての監査が検証に失敗 → 収集した警告を出力して終了します。
• ウォークスルー中：3 回の再試行が失敗した場合、コンソールに「<check_id> をスキップしました。後で /ads next walk を使って対応してください」と記録し、#2 を試すかどうかを尋ねます。

出力仕様

/ads next はファイルを一切生成しません。対話形式のコーチングと、save-audit 経由での ~/.claude-ads/history/ およびプロファイルの last_command* フィールドへの副作用のみを行います。