俺のAIプログラミング手法(2026/10/05)
AIを使った開発フローを整理し、実務で回すコツをまとめた記事。
- 評価指標を軸に自動化ループを回す(何を良くするか数値で決め、ループの反復で改善)
- 人間の役割を先に定義し、モデル性能を観察して「任せられる範囲」とブロッカーを特定
- 仕事の完了条件と評価指標を明文化し、数値化できるものはAIで自動化
- まずAIに一度やらせ、失敗理由に応じてコンテキスト追加・権限付与・待機(モデル進化待ち)
- プロンプトはすぐ古くなる。判断基準だけを短く書くグローバルプロンプトに寄せる
- モデル内の世界知識を活かすため、よく知られたOSSや既知の設計に寄せる
- /compactで重要情報だけ残すが、判断基準の誤りに注意
- 既存リポジトリは構成の自動解説で速習し、独自ルールはAgents.mdに集約
- /goalとセッション再送で自律ループ化。Issuesの傘Issueに集約して上から処理
- 探索的改善の指示例(SRE計測、リファクタ、N+1撲滅、攻撃視点の点検)を丸投げ→安全に検証
- 指標はRSSなど決定的な値、lint警告、循環複雑度、重複率、Mutation Kill率、VRT一致率を優先
- 理解支援はexplainer/eli5でコードの概念解説を生成し、PRに自動添付
- マージの自動化は安全変更のみAI、危険変更は人にエスカレート
- 形式手法を併用(TLA+/Quint、Z3、Lean、Alloy)し、反例をテストケース化して検証

zenn.dev





