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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

1. 実行前に完了基準を定義する。
2. 作業をエージェントサイズの単位に分解する。
3. 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。
4. 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

1. 能力評価とリグレッション評価を定義する。
2. 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。
3. 実装を実行する。
4. 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。