エージェントループの基礎
コンテキストを与えた依頼・調査・検証の一巡として、エージェントループの基本を学びます。
- Coding Agent への依頼
- コンテキスト
- 具体的な指示
- コード調査
- 変更結果の確認
計画駆動の開発フロー プラス
非自明な変更を計画→レビュー→実装→差分照合で進める、計画駆動の流れを学びます。
- 実装計画の作成
- 計画のレビュー
- 計画に沿った実装
- 差分の照合
- 完了報告
コードベースオンボーディング プラス
初めてのコードベースで、全体像の把握・処理フローのトレース・調査の成果物化を学びます。
- コードベースの調査
- 処理の流れの追跡
- 質問の絞り込み
- 調査結果の記録
- 回答の照合
プロンプト設計 プラス
目的・対象・制約・非目標・検証方法を含むプロンプトの設計と反復改善を学びます。
- 依頼文の設計
- 非目標の指定
- ファイル指定による絞り込み
- 依頼の反復改善
検証ループの設計 プラス
証拠ベースで進める検証ループの組み込み方と、失敗時の軌道修正を学びます。
- 検証方法の指定
- 実行可否の見極め
- 症状を伝える軌道修正
- 証拠つきの報告
コンテキストウィンドウの管理 プラス
コンテキストウィンドウの内訳と消費を理解し、分割・圧縮・分離の判断を学びます。
- context の内訳の理解
- 会話分割の判断
- 要約による圧縮
- 調査結果のファイル化
セッション管理と引き継ぎ プラス
セッションの中断・再開と、成果物ファイルによる引き継ぎの違いを学びます。
- 会話の中断と再開
- 巻き戻しの限界
- 進捗ファイル
- 引き継ぎ書の品質
AGENTS.md と指示の設計 プラス
プロジェクトの指示ファイル(AGENTS.md。Claude Code では CLAUDE.md とも呼ばれる)を削る基準で書き、ミスからルールを育てる運用を学びます。
- AGENTS.md の読み方
- 指示の削減
- ルールの追加
- 指示の置き場所
- 助言と強制の区別
Agent Skills の設計 プラス
繰り返す手順・ドメイン知識を Skill として切り出し、起動条件を設計する方法を学びます。
- SKILL.md の構造
- skill の作成
- description の設計
- AGENTS.md との使い分け
実務レベルまで プロ
権限モデルと信頼境界 プロ
権限モード・allow/deny・信頼境界を設計し、何をどこまで自動化するか判断できるようにします。
- permission mode の選択
- allow/deny ルール設計
- 助言と強制の使い分け
- 信頼できない入力の扱い
デバッグワークフロー プロ
再現→絞り込み→修正→回帰確認のデバッグワークフローを Agent と回す方法を学びます。
- 再現手順の作成
- 原因の絞り込み
- 回帰確認
- 仕切り直しの判断
検証駆動の依頼 プロ
受け入れ条件を先に定義し、基準を固定して実装させる検証駆動の依頼を学びます。
- 検証基準のチェックリスト化
- 基準を固定した実装依頼
- 全項目の確認と記録
- 実装のレビュー
差分レビューと安全網 プロ
Git で差分を読み、作業前のコミットで復元点を作り、壊れた変更を戻し、変更説明文を添えてコミットする流れを学びます。
- git diff による差分レビュー
- コミットによる復元点
- git restore による復元
- 変更説明文の作成
タスク分解とインクリメンタル開発 プロ
大きな仕事を仕様→タスク分解→逐次実装→進捗記録で破綻なく進める方法を学びます。
- 要求の仕様化
- タスク分割の基準
- 範囲を絞った実装依頼
- 進捗の記録
- 中途半端な状態の掃除
委譲とサブエージェント プロ
コンテキスト分離による委譲と、並列作業の分離設計を学びます。
- 委譲の設計
- 委譲仕様書
- フレッシュアイズレビュー
- 並列作業の分離
フックによる決定論的制御 プロ
イベント駆動のフックで決定論的に強制する仕組みと、指示との使い分けを学びます。
- hook の発火点
- matcher の書き方
- ブロック hook の設計
- 指示と強制の使い分け
外部連携と自動化の設計 プロ
MCP・ヘッドレス実行・プラグイン・モデル選択など、自動化の信頼設計を学びます。
- MCP の信頼評価
- headless・CI の読解
- plugin の監査
- モデルとコストの判断
- 設定問題の切り分け
総合演習: 複数機能のリリース プロ
学んだ全要素を使い、複数機能の追加を計画から引き継ぎまで一人で回します。
- 要求の仕様化
- 実装計画
- 検証ループ
- 障害対処
- 引き継ぎ
道場: ハーネスエンジニアリング 道場 プロ
育っていない環境を監査し、AGENTS.md・Skill・権限・成果物の仕組みを構築した上で、複数の要望をエージェントループで回す総合演習。
- ハーネス構築
- 監査
- ループ運用
- 引き継ぎ
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よくある質問
- プログラミングの知識は必要ですか?
- 序盤は AI への仕事の依頼や根拠の確認が中心です。中盤以降は既存アプリのコードを題材にするため、HTML・JavaScript・Web アプリの基本があると理解が進みます。Git は「差分レビューと安全網」レッスンで、差分の確認・コミット・変更の取り消しを演習環境で実際に操作します。
- 生成 AI 入門との違いは何ですか?
- 生成 AI 入門で学ぶ指示や情報の扱い方を土台に、作業環境を調べ、変更し、その結果を検証する開発の進め方を扱います。