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発展編

発展編は、基本編を終えたあとに、AIを自分の作業に合わせて育て、安全に使うためのカリキュラムです。

基本編では、AIと一緒に手を動かしながら、PC、CLI、Git、GitHub、Astro、GitHub Pages公開までを一本道で扱いました。 発展編では、その上に、AGENTS.md、プロンプトテンプレート、skills、安全確認、AIレビュー、サブエージェント運用を積み上げます。

発展編の考え方​

発展編で扱う中心テーマは、AIに大きな作業を丸投げすることではありません。 AIが迷わず、安全に、確認しながら働ける作業環境を人間が設計することです。

ソフトウェア開発では、対象を動かしたり検証したりするための実行環境や仕組みを、ハーネスと呼ぶことがあります。 発展編で扱う作業環境づくりも、それに近い考え方です。 AIに見せる情報、使わせる道具、守らせる制約、確認手順を、人間が扱いやすい形に整えていきます。

その作業環境には、次のような要素が含まれます。

AIに任せるための作業環境
  ├─ AGENTS.md
  ├─ 要件メモ
  ├─ 補助コンテキスト
  ├─ プロンプトテンプレート
  ├─ skills
  ├─ 安全チェック
  ├─ レビュー観点
  ├─ build / test / lint
  └─ サブエージェントの役割分担

AIに任せる範囲は広げます。 ただし、目的、判断、責任は人間が持ちます。

発展編でできるようになること​

  • リポジトリごとのAI作業方針を設計できる
  • AGENTS.mdに、AIへ守ってほしいルールを書ける
  • AGENTS.mdやCLAUDE.mdを肥大化させず、役割ごとに整理できる
  • コンテキストウィンドウを意識して、重要な決定をファイルに残せる
  • 要件メモ、設計メモ、公式ドキュメント、OSSリポジトリなどを補助コンテキストとして使える
  • よく使う依頼をプロンプトテンプレートとして再利用できる
  • skillsで、特定の作業に必要な知識や手順を切り出せる
  • AIに実装させる前後で、安全確認と差分確認ができる
  • 実装者、レビューアー、説明役など、AIの役割を分けられる
  • サブエージェントを使う場合に、並列化してよい作業と危ない作業を分けられる
  • 長期タスクを、小さなチェックポイントに分けて進められる
  • 自分のプロジェクト用のAI開発環境を整えられる

発展編 第1部：AIに任せるための作業環境​

ゴール​

AIに頼む内容だけでなく、AIが働く環境そのものを設計する視点を持ちます。

学ぶこと​

  • AIに任せるための作業環境とは何か
  • AIへのお願いと、AIが働く仕組みの違い
  • 指示、制約、道具、確認手順を分ける考え方
  • AIに見せる情報の範囲を、人間が設計する考え方
  • コンテキストウィンドウと、会話だけに頼らない作業設計
  • AIに任せる範囲を広げる前に、確認できる構造を作る理由
  • 人間が持つべき目的、判断、責任

到達目標​

  • AIに任せるための作業環境の役割を説明できる
  • AIに任せる前に、何を決めるべきか整理できる
  • 「AIを信じる」ではなく「確認できる形にする」と考えられる

発展編 第2部：AGENTS.mdを育てる​

ゴール​

リポジトリごとの作業方針をAGENTS.mdに書き、AIの振る舞いを安定させます。 さらに、作業中に見つかったルールをAIと一緒にAGENTS.mdへ反映し、変更前後でAIの出力がどう変わるかを体験します。

学ぶこと​

  • AGENTS.mdは何を書く場所か
  • 教材本文と、AIエージェント向け作業方針を分ける理由
  • 文章の粒度、画像方針、問題方針、安全方針の書き方
  • AIにやってほしくないことを禁止事項として書く方法
  • AIにAGENTS.mdの改善案を出させる方法
  • AIにAGENTS.md自体を編集させるときの確認手順
  • 作業中に見つかったルールをAGENTS.mdへ反映する方法
  • 同じ依頼でも、AGENTS.mdの有無や内容で出力が変わることを確認する実験
  • AGENTS.mdを変更したあと、AIが新しい指示を読めているか確認する方法
  • AGENTS.mdに書きすぎると読みにくくなる問題
  • CLAUDE.mdやAGENTS.mdが肥大化したときの分割方針
  • 全体方針、プロジェクト固有ルール、再利用する手順を分ける考え方

到達目標​

  • 自分のプロジェクトに合ったAGENTS.mdを書ける
  • AIの失敗から、次に守るべきルールを抽出できる
  • 本文に書くべきことと、AI向け指示に書くべきことを分けられる
  • AGENTS.mdの変更前後で、AIの出力差を比較できる
  • AGENTS.mdをAIに更新させる前に、変更予定と理由を確認できる
  • AGENTS.mdに残すもの、リファレンスやskillsへ逃がすものを判断できる

発展編 第3部：コンテキストウィンドウと作業メモを理解する​

ゴール​

長い会話や複雑な要件を、AIの記憶任せにせず、あとから読み直せる作業メモとして扱えるようになります。 また、AIに見せるコンテキストを、作業対象のリポジトリだけに閉じず、必要に応じて補助コンテキストまで広げる考え方を学びます。

学ぶこと​

  • コンテキストウィンドウとは何か
  • 長い会話で、細かい条件が薄れたり要約されたりする理由
  • セッションの新規開始、resume、compactの違い
  • セッションを再開したとき、AIが何を覚えていて何を読み直すべきか
  • 指示ファイルの読み込み直しが必要な場面と、その確認方法
  • AIに質問してもらい、人間が回答する壁打ちの進め方
  • AIとのやり取りを要件メモに起こす方法
  • 目的、決まったこと、未決定のこと、やらないことを分ける方法
  • 要件メモにも秘密情報を書かない判断
  • 作業対象の外にある補助コンテキストを、AIに読ませる方法
  • 要件メモ、設計メモ、公式ドキュメント、公式サンプル、OSSリポジトリなどの使い分け
  • 作業対象と補助コンテキストを混同させないための指示
  • 補助コンテキストは読み取り中心に扱い、勝手に編集させない方針
  • compact後に、要件メモを読ませて作業を再開する方法
  • 会話ログではなく、ファイルを作業の正本にする考え方

到達目標​

  • AIに質問役を頼み、要件を引き出してもらえる
  • 壁打ちの結果をMarkdownの要件メモに整理できる
  • 作業対象と補助コンテキストを区別してAIに渡せる
  • resumeやcompactのあとに、AIへ読ませ直すべきファイルを判断できる
  • compactや会話の切り替えがあっても、ファイルを読ませて作業を続けられる

発展編 第4部：プロンプトを作業テンプレートにする​

ゴール​

毎回の依頼を場当たり的に書くのではなく、繰り返し使える作業テンプレートにします。

学ぶこと​

  • 良いプロンプトを、会話のコツではなく作業手順として扱う
  • AIに質問役を頼むプロンプト
  • 修正観点を洗い出すプロンプト
  • レビューを依頼するプロンプト
  • 問題を出してもらうプロンプト
  • 画像作成を依頼するプロンプト
  • commit前確認を依頼するプロンプト
  • 一問一答、選択肢、採点タイミングなどの指定方法

到達目標​

  • よく使う依頼をテンプレート化できる
  • AIに出してほしい形式を具体的に指定できる
  • 使いにくかったAIの回答を、次のプロンプト改善につなげられる

発展編 第5部：skillsでAIをカスタマイズする​

ゴール​

特定の作業で繰り返し使う知識や手順をskillsに切り出し、AIの作業品質を安定させます。

学ぶこと​

  • skillとは何か
  • AGENTS.mdとskillの違い
  • どんな作業をskillにするべきか
  • ドキュメント編集skill
  • 画像作成skill
  • レビューskill
  • 公開前確認skill
  • skillに書くべきこと、書きすぎないほうがよいこと

到達目標​

  • AGENTS.mdに置く内容とskillに切り出す内容を分けられる
  • 自分の作業に合った小さなskillを設計できる
  • skillを増やす前に、本当に再利用する作業か判断できる

発展編 第6部：安全装置と確認手順を作る​

ゴール​

AIの出力を信じ切るのではなく、build、test、lint、差分確認で安全に受け止める手順を作ります。

学ぶこと​

  • git status と git diff を確認の入口にする
  • build、test、lint、リンクチェックの役割
  • 危険コマンドと状態を変える操作の確認
  • 秘密情報、.env、トークン、APIキーの確認
  • 公開前チェックリスト
  • 失敗した変更を立て直す考え方

到達目標​

  • AIの変更を受け入れる前に、確認すべき項目を説明できる
  • 自分のプロジェクト用のチェックリストを作れる
  • 危険な変更を、実行前または公開前に止められる

発展編 第7部：AIレビューを設計する​

ゴール​

AIに実装させるだけでなく、複数の観点でレビューさせる流れを作ります。

学ぶこと​

  • 実装レビュー
  • 初学者視点レビュー
  • セキュリティレビュー
  • 文章レビュー
  • 画像と本文の対応レビュー
  • 差分レビュー
  • レビュー観点をAIに明示する方法
  • レビュー結果をそのまま信じず、人間が採用判断する方法

到達目標​

  • AIにレビューしてほしい観点を分けて依頼できる
  • レビューコメントを、対応するものと見送るものに分けられる
  • 実装AIとレビューAIを分ける意味を説明できる

発展編 第8部：サブエージェントで役割分担する​

ゴール​

サブエージェントを使える環境で、探索、実装、レビューを安全に分担します。

学ぶこと​

  • サブエージェントとは何か
  • 並列化してよい作業と、並列化しないほうがよい作業
  • 探索エージェントの使い方
  • 実装エージェントの使い方
  • レビューエージェントの使い方
  • 書き込み範囲を分ける理由
  • サブエージェントの結果を人間が統合する理由

到達目標​

  • サブエージェントに渡すタスクを具体的に切り出せる
  • 複数のAI作業が衝突しないように範囲を分けられる
  • 並列作業の結果を自分で確認し、採用判断できる

発展編 第9部：長期タスクをAIに任せる​

ゴール​

AGENTS.md、要件メモ、プロンプト、skills、安全確認、レビュー設計を使い、長めの開発タスクを小さな確認単位で進めます。

学ぶこと​

  • AIと壁打ちして要件を作る
  • AIに質問してもらい、回答を要件メモにまとめる
  • 目的、制約、完了条件、やらないことを分ける
  • 再帰型ToDoリストを作る
  • チェックポイントを置く
  • 調査、設計、実装、レビュー、検証を分ける
  • 長期タスクが崩れたときに立て直す
  • AIに任せた結果を人間が説明する

到達目標​

  • 長期タスクをAIに頼む前に、条件と確認方法を整理できる
  • 大きな変更を小さな作業単位に分けられる
  • 途中で方針がずれたときに、止めて立て直せる

発展編 第10部：自分専用のAI開発環境を作る​

ゴール​

自分の成果物リポジトリに、AIと継続開発するための作業環境を整えます。

学ぶこと​

  • 自分のプロジェクト用AGENTS.mdを書く
  • よく使うプロンプトテンプレートをまとめる
  • 必要ならskillsを作る
  • build、test、review、commit前確認の流れを整える
  • AIに任せる範囲と、人間が確認する範囲を決める
  • 今後の開発で育てていくルールを残す

到達目標​

  • 自分のプロジェクトに、AIと継続開発するための作業環境を導入できる
  • AIと継続開発するための基本セットを説明できる
  • AIに任せる量を増やしても、安全確認の軸を失わない

本文との関係​

このページは、発展編全体の見取り図です。 各章を追加するときは、まずこのカリキュラムで扱う範囲を確認し、次に章本文とサイドバーを更新します。

基本編に戻りたい場合は、基本編 から確認できます。