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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 - Fast: 分類、ボイラープレート変換、狭い編集 - Standard: 実装とリファクタリング - Deep: 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。