AIプログラミング半年間の実践経験共有 — Slidevプレゼンテーション
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進捗がうまくいかないとき、解決策は決して「もっと頑張る」ことではない
そうではなく、一歩引いて問い直す:Agentにはまだ何が足りないのか?
コンテキスト · ツール · 制約|せいやく
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sequenceDiagram
participant C as Agent
participant A as アプリ
participant D as Chrome DevTools
C->>D: 対象ページを選択 + コンソールをクリア
C->>D: 操作前スナップショットを取得
C->>A: UI操作パスを実行
A-->>D: ランタイムイベント
C->>D: 操作後スナップショットを取得
C->>A: 修正を適用 + 再起動
loop 通過するまで繰り返す
C->>D: 検証を再実行
end
これは典型的なフローです。AgentがChrome DevTools MCPを通じてアプリケーションを自律的に操作し、操作前後のスナップショットを取得し、状態を比較し、検証に通るまで修正を繰り返します。 -->
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コンテキストは希少なリソース — 巨大な指示ファイルは、本当に重要な内容を圧迫します
すべてが「重要」= 何も重要ではない — 情報が多すぎると、Agentは近場のパターンマッチに頼るだけになります
大きなファイルは極めて速く腐る — 古いルールの墓場となり、人が保守をやめた瞬間にバグの温床になります
自動検証できない — カバレッジ、鮮度、所有権、すべてが制御不能になります
AGENTS.md ≈ 100行の目次 → docs/ 配下の実際のドキュメントへ導く
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## <ruby>方法<rt>ほうほう</rt></ruby>は<ruby>接続<rt>せつぞく</rt></ruby>より<ruby>重要<rt>じゅうよう</rt></ruby>
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::right::
Skillの利点:
このskillをインストールして:https://github.com/leeguooooo/zentao-mcp
sequenceDiagram
participant PM as <ruby>上流側<rt>じょうりゅうがわ</rt></ruby>
participant Dev as <ruby>開発者<rt>かいはつしゃ</rt></ruby>
participant Agent as Agent
participant YApi as YApi
PM->>Dev: <ruby>連携<rt>れんけい</rt></ruby><ruby>要件<rt>ようけん</rt></ruby> + YApiインターフェースURLを<ruby>送信<rt>そうしん</rt></ruby>
Dev->>Agent: インターフェースURLを<ruby>貼<rt>は</rt></ruby>り<ruby>付<rt>つ</rt></ruby>け
Agent->>YApi: Skillを<ruby>通<rt>つう</rt></ruby>じてインターフェース<ruby>定義<rt>ていぎ</rt></ruby>を<ruby>読<rt>よ</rt></ruby>む
Agent->>YApi: <ruby>関連<rt>かんれん</rt></ruby>インターフェースへ<ruby>自動<rt>じどう</rt></ruby>ジャンプして<ruby>読<rt>よ</rt></ruby>む
Agent->>Agent: <ruby>完全<rt>かんぜん</rt></ruby>なコンテキストを<ruby>理解<rt>りかい</rt></ruby>し、<ruby>連携<rt>れんけい</rt></ruby>コードを<ruby>生成<rt>せいせい</rt></ruby>
Agent->>Dev: <ruby>実装<rt>じっそう</rt></ruby>を<ruby>出力<rt>しゅつりょく</rt></ruby> + ローカルドキュメントを<ruby>自動<rt>じどう</rt></ruby><ruby>更新<rt>こうしん</rt></ruby>
Dev->>YApi: yapi docs-syncでドキュメントを<ruby>同期<rt>どうき</rt></ruby>
flowchart LR
A[<ruby>禅道<rt>ぜんどう</rt></ruby> Bug] -->|ZenTao Skill| B[Bug<ruby>詳細<rt>しょうさい</rt></ruby>を<ruby>読<rt>よ</rt></ruby>む]
B --> C[<ruby>関連<rt>かんれん</rt></ruby>コードを<ruby>特定<rt>とくてい</rt></ruby>]
C -->|Log Skill| D[<ruby>実行<rt>じっこう</rt></ruby>ログを<ruby>検索<rt>けんさく</rt></ruby>]
C -->|DB Skill| E[データベースを<ruby>検索<rt>けんさく</rt></ruby>]
C -->|KV Skill| F[キャッシュを<ruby>検索<rt>けんさく</rt></ruby>]
C -->|Token Skill| G[<ruby>認証<rt>にんしょう</rt></ruby>を<ruby>検証<rt>けんしょう</rt></ruby>]
D & E & F & G --> H[<ruby>根本<rt>こんぽん</rt></ruby><ruby>原因<rt>げんいん</rt></ruby>を<ruby>分析<rt>ぶんせき</rt></ruby>]
H --> I[コードを<ruby>修正<rt>しゅうせい</rt></ruby>して<ruby>提出<rt>ていしゅつ</rt></ruby>]
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flowchart TD
P[<ruby>実施<rt>じっし</rt></ruby><ruby>計画<rt>けいかく</rt></ruby>] --> S1[Subagent 1: タスクA]
P --> S2[Subagent 2: タスクB]
P --> S3[Subagent 3: タスクC]
S1 --> R1[レビュー: <ruby>仕様<rt>しよう</rt></ruby><ruby>準拠<rt>じゅんきょ</rt></ruby>]
S2 --> R2[レビュー: <ruby>仕様<rt>しよう</rt></ruby><ruby>準拠<rt>じゅんきょ</rt></ruby>]
S3 --> R3[レビュー: <ruby>仕様<rt>しよう</rt></ruby><ruby>準拠<rt>じゅんきょ</rt></ruby>]
R1 --> Q1[レビュー: コード<ruby>品質<rt>ひんしつ</rt></ruby>]
R2 --> Q2[レビュー: コード<ruby>品質<rt>ひんしつ</rt></ruby>]
R3 --> Q3[レビュー: コード<ruby>品質<rt>ひんしつ</rt></ruby>]
Q1 & Q2 & Q3 --> M[マージ<ruby>統合<rt>とうごう</rt></ruby>]
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