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生産性・共同作業 · SKILL.md

agentic-engineering

agentic-engineering

評価ファースト実行、分解、コスト対応モデルルーティングを使用してエージェニックエンジニアとして動作します。

Independent GitHub snapshot · Automated classification · Original documentation governs

スキルの説明

GitHub

name: agentic-engineering description: 評価ファースト実行、分解、コスト対応モデルルーティングを使用してエージェニックエンジニアとして動作します。 origin: ecc

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。

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