agentic-engineering
エージェント・エンジニアとして、評価優先実行、タスク分解、コスト効率的なモデルルーティングを活用して動作します。
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Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing.
SKILL.md 本文
エージェンティック・エンジニアリング
AIエージェントが実装作業の大部分を実行し、人間が品質とリスク管理を強化するエンジニアリングワークフローで、このスキルを使用します。
運用原則
- 実行前に完了基準を定義する
- 作業をエージェント単位に分解する
- タスク複雑性によってモデルティアをルーティングする
- 評価とリグレッション検査で測定する
評価ファースト・ループ
- 機能評価とリグレッション評価を定義する
- ベースラインを実行して失敗シグネチャを記録する
- 実装を実行する
- 評価を再実行して差分を比較する
タスク分解
15分単位ルールを適用します：
- 各単位は独立して検証可能である必要がある
- 各単位は単一の主要なリスクを持つ必要がある
- 各単位は明確な完了条件を表示する必要がある
モデルルーティング
- Haiku: 分類、テンプレート変換、限定的な編集
- Sonnet: 実装とリファクタリング
- Opus: アーキテクチャ、根本原因分析、マルチファイル不変性
セッション戦略
- 密結合された単位についてはセッションを継続する
- 主要なフェーズ移行後に新しいセッションを開始する
- マイルストーン完了後に圧縮し、アクティブなデバッグ中は行わない
AIが生成したコードのレビュー重点
優先順位をつけて確認する項目：
- 不変性とエッジケース
- エラー境界
- セキュリティと認証の前提
- 隠れたカップリングとロールアウトリスク
自動フォーマット/lintが既にスタイルを適用している場合、スタイルのみの差異に対するレビューサイクルを浪費しない
コスト規律
タスクごとに追跡する：
- モデル
- トークン推定
- 再試行回数
- ウォールクロック時間
- 成功/失敗
下位のティアが明確な推論ギャップで失敗した場合にのみ、モデルティアをエスカレートする
原文
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ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- loulanyue
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026/5/3
Source: https://github.com/loulanyue/awesome-claude-notes / ライセンス: MIT
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