デザイン上の課題は、ボードゲームを理解することではありません。むしろ、文章のルールを、ソフトウェアチームが実際に実行できる構造へと落とし込むことです。
ボードゲームは数千あります。そのほとんどには、魅力的なデザイン作業が詰まっています。慎重にバランスされた経済設計、洗練されたインタラクションモデル、長年のプレイテストで磨かれたループ構造などです。ですが、それらがデジタルゲームとして存在している例はほとんどありません。壁は現実の「手間」です――40ページのルールブックを、ゲームデザインドキュメント、機能バックログ、アーキテクチャ図、ユーザーストーリーへと翻訳する作業を、1行のコードを書く前に行う必要があるのです。
RuleForge は、その翻訳を自動化します。PDFを渡します。すると、開発者向けのバンドルが返ってきます。
実際に何をするのか
RuleForgeの中核は、.claude/commands/ ディレクトリに保存された Claude Code のスラッシュコマンド群です。各コマンドは、ボードゲームからデジタルゲームへの変換プロセスの「特定のフェーズ」だけに焦点を当てたAIワークフローです。個別に実行することもでき、主要な /ruleforge のパイプラインコマンドで連結して実行することもできます。
完全なパイプラインは16ステージを実行し、ゲームにスコープされた自己完結型の出力ディレクトリを生成します。たとえば output/catan/ や output/terraforming-mars/ のような形で、開発チームがそのまま使える状態の構造化ファイルが入っています。
パイプラインをステップごとに
1. /complexity-estimate — クイックな事前スキャン
フルのパイプラインに着手する前に、素早く複雑さの見積もりを取得します。ルールブックはどれくらいの長さか？メカニクスはいくつあるか？20分程度の作業か、それとも2時間かかる作業か？
2. /ruleforge — フルパイプライン、PDFから開発者バンドルへ
本番の処理です。ルールを抽出し、メカニクスを特定し、ゲームループのダイアグラムを生成し、GDDを書き、機能リストを作り、ユーザーストーリーを作成し、アーキテクチャ図を出力します。途中で中断されても再開できます。
3. /card-database + /economy-flow — ドメイン固有の抽出
カード中心のゲームでは、構成要素のデータベースを構造化する必要があります。経済（リソース）主導のゲームでは、リソースの流れ――供給元、行き先、変換――をマッピングする必要があります。これらのコマンドは、それら特定の懸念事項により深く踏み込みます。
4. /accessibility-audit — デジタル上の障壁をチェック
抽出された設計を、アクセシビリティの5つの側面（視覚、運動、認知、聴覚、コミュニケーション）にわたって監査します。デジタルの入口は、物理の原本よりも良いものにするチャンスです。
5. /realtime-forge — インタラクティブなゲームデザインへ翻訳
大きな飛躍です。RuleForgeの出力を取り込み、それをリアルタイム／インタラクティブなデジタルゲームデザインへと翻訳します。分析、更新されたGDD、アーキテクチャ、バランスシート、アセット仕様、プロトタイプ用のプロンプトまで含みます。7つの波で、出力ファイルはおおよそ30個です。
6. /dev-bundle — 検証してパッケージ化
Mermaid図の構文を含むすべての出力ファイルを検証し、完全性を確認し、引き渡し準備が整ったクリーンなバンドルにすべてをまとめます。
完全なコマンドライブラリ
抽出 & 分析
| コマンド | 何をするか |
|---|---|
/extract-rules |
PDFからルールを解析し要約する。生の入力層。 |
/identify-mechanics |
25の標準タイプにわたってゲームメカニクスを分類する。ワーカープレイスメント、デッキ構築、エリアコントロール、エンジン構築など。 |
/game-loop |
原子的、一次的、二次的、三次的なゲームループのMermaid図を生成する。 |
/validate-loop |
ゲームループが構造として健全かどうか、状態に到達可能かどうかを確認する。設計上の行き止まりを見つける。 |
/adaptation-gap |
デジタル版に必要な作業量を報告する。変更なし／単純な適応／リデザイン。 |
/flag-ambiguities |
不明確、矛盾している、または実装するとバグの原因になりそうなルールを表面化する。 |
/confidence-score |
抽出品質の自己評価。手動レビューを行うべきタイミングを把握するのに役立つ。 |
設計 & ドキュメント
| コマンド | 何をするか |
|---|---|
/generate-gdd |
ゲームデザインドキュメント全体。複雑なゲーム向けに自動的にチャンク化する。 |
/balance-sheet |
デジタル注釈と感度分析を用いて、バランスパラメータを抽出する。 |
/feature-list |
依存関係のダイアグラム付きで、CSVとMarkdownの両方として優先度付きの機能リストを出力する。 |
/user-stories |
粒度セレクタと受け入れ基準を備えたユーザーストーリー。Stories.csv に出力する。 |
/onboarding-design |
チュートリアルとオンボーディングのフロー設計――新規プレイヤーがデジタル版でゲームを学ぶ方法。 |
/interaction-model |
コンポーネントのインタラクションモデル――ゲームのエンティティ同士がどのように関係し、互いにどう影響し合うか。 |
アーキテクチャ & プロトタイピング
| コマンド | 何をするか |
|---|---|
/architecture-diagram |
Mermaid形式のシステムアーキテクチャ。Unity、Godot、Phaser、Web、または汎用ターゲットをサポート。 |
/prototype-prompts |
Rosebud、v0、Bolt、Lovable、または汎用ツール向けのAIプロトタイピング用プロンプト。 |
/economy-flow |
リソース経済のダイアグラム――リソースがどこから来て、どこへ行き、どのように変換されるか。 |
/card-database |
個々のカード、タイル、またはコンポーネントデータを構造化データベースへ抽出する。 |
単体ユーティリティ
| コマンド | 何をするか |
|---|---|
/game-mixer |
2つ以上のゲームからメカニクスをブレンドして、ハイブリッドなデザインを作る。反復（イテレーション）をサポート。 |
/decompose-idea |
7カテゴリのルデミック（ludemic）フレームワークを使って、ゲームアイデアを分解する。 |
/ludeme-generator |
コンセプトからLudiiのゲーム記述ファイル（.lud）を生成する。 |
/game-fitness |
6つのフィットネス次元にわたって、ゲームコンセプトを分析する。 |
/playtest-design |
フィットネス関数を用いた、自動化されたプレイテスト計画を設計する。 |
/procedural-generator |
Watson et al.（2008）のワークフローを使って、手続き型生成システムを設計する。 |
/game-comparison |
2つのRuleForge抽出結果を並べて比較する。 |
/pdf-to-markdown |
任意のPDFを、きれいでよく構造化されたMarkdownに変換する。単体のツールとしても便利。 |
出力構造
すべての処理は、output/ 配下にゲームスコープのディレクトリとして書き出されます。ゲームスラッグは、ルールブック内のタイトルから自動的に導出されます。.context.json というメタデータファイルにより、下流のコマンドが上流のどこまで完了したかを引き継げます――これがパイプラインを再開可能にしている理由です。
Terraforming Marsのようなものの典型的な出力には、GDD、フィーチャーCSV、ユーザーストーリーズCSV、ゲームループとアーキテクチャのためのMermaidファイル、バランスシート、オンボーディングフローの設計、そして、選んだAIプロトタイピングツールにそのまま貼り付けられるプロトタイプ用プロンプト一式が含まれます。
ソロダンジョンバッシュ
このリポジトリには solo-dungeon-bash/ ディレクトリも同梱されています。これは、ソロのダンジョン攻略ゲームに対してパイプラインが実際に動く様子を示した作例です。参照用の出力として役立つだけでなく、実際のルールを備えた実ゲームで、抽出品質がどのように見えるのかを理解するためのテストケースにもなっています。
CLIツールではなくスラッシュコマンドの理由
これは意図的な選択です。Claude Codeのスラッシュコマンド方式により、各ステップが会話的で、検査可能になります。/identify-mechanics を実行して出力を読み、モデルがニュアンスを取り逃したと判断したら、それを手動で修正し、その後で /game-loop に進められます。このフィードバックループは、完全に自動化されたCLIパイプラインでは維持するのがはるかに難しいでしょう。
また、これはツールが実質的にセットアップ不要であることも意味します。リポジトリをクローンしてディレクトリをClaude Codeに指定すれば、コマンドは利用可能になります。ビルド工程も不要、パッケージのインストールも不要、設定も不要です。
まず始める
このプロジェクトはGitHubにあります：github.com/sebs/ruleforge。それをクローンし、横にルールブックPDFを置いて、/complexity-estimate path/to/your-game.pdf から始めてください。
設計は意図的にモジュール化されています。完全なパイプラインを実行する必要はありません。ルールブックからGDDだけ欲しいなら /generate-gdd を実行します。2つのゲームを比較したいなら /game-comparison を実行します。各コマンドはそれぞれ独立して有用です。
ボードゲームは、人間が作った中でも最も密度の高い設計が施されたインタラクティブなシステムの一つです。RuleForgeは、そうした設計はソフトウェアに持ち込む価値がある、そしてAIならその翻訳作業の大部分を担える、という賭けです。
