エージェニックエンジニアリング
AI エージェントがほとんどの実装作業を行い、人間が品質とリスクのコントロールを強制するエンジニアリングワークフローにこのスキルを使用します。
動作原則
- 実行前に完了基準を定義する。
- 作業をエージェントサイズの単位に分解する。
- タスクの複雑さによってモデルティアをルーティングする。
- 評価とリグレッションチェックで測定する。
評価ファーストループ
- 能力評価とリグレッション評価を定義する。
- ベースラインを実行し、障害シグネチャをキャプチャする。
- 実装を実行する。
- 評価を再実行し、デルタを比較する。
タスク分解
15 分単位ルールを適用する：
- 各単位は独立して検証可能であるべき
- 各単位は単一の主要なリスクを持つべき
- 各単位は明確な完了条件を持つべき
モデルルーティング
- Haiku: 分類、ボイラープレート変換、狭い編集
- Sonnet: 実装とリファクタリング
- Opus: アーキテクチャ、根本原因分析、マルチファイル不変条件
セッション戦略
- 密接に結合した単位にはセッションを継続する。
- 主要なフェーズ移行後は新しいセッションを開始する。
- アクティブなデバッグ中ではなく、マイルストーン完了後にコンパクト化する。
AI 生成コードのレビューフォーカス
優先する：
- 不変条件とエッジケース
- エラー境界
- セキュリティと認証の前提
- 隠れた結合とロールアウトリスク
自動フォーマット/lint がスタイルを既に強制している場合、スタイルのみの不一致にレビューサイクルを無駄にしない。
コスト規律
タスクごとに追跡する：
- モデル
- トークン推定値
- リトライ数
- ウォールクロック時間
- 成功/失敗
低いティアが明確な推論のギャップで失敗した場合のみ、モデルティアをエスカレーションする。
