AI が機能を適切に取得する方法

7 ステップのループ

エンジン内では、すべての機能が同じパイプラインを通過します。つまり、要件が入力され、実行結果が出力され、各ステップで読み取り可能なレコードが生成されます。

1. 要件 — 何を構築するかを受け入れ基準とともに記述します。
2. 調査 — 調査履歴、制約、およびオプション。
3. 計画 — 戦略を設定し、それをタスクに分割します。
4. 実装 — コードとテストを作成します。
5. 検証 — 独立したチェック。赤の場合はマージがブロックされます。
6. 判断 — 最終的な判断は人間が行います。
7. ファイナライズ — 合格したらマージします。

オーケストレーターとサブエージェント

「オーケストレーター」はステート マシンを駆動し、各ステップでどのサブエージェントをディスパッチするかを決定し、その出力をチェックします。サブエージェントは、独自のコンテキストを持つ役割に特化したものです。人間が判断を下すのは、要件の表明と結果のレビューという 2 つの時点だけです。

「見た目は大丈夫」がすり抜けることはありません

検証には 2 つの AI ゲートがあります。1 つは AI ユーザーの観点からドキュメントと API を静的にスキャンし、「約束されているが実装されていない」ものを検出します。もう 1 つは、隔離されたサンドボックスで実際にデモを実行し、スクリーンショットをキャプチャして再チェックします。これにより、「テストは緑、画面は黒」にならないようにします。

時間が経つにつれて安定していきます

各機能の後、途中で発生した摩擦がフィードバックとしてキャプチャされ、パイプライン自体がアップグレードされます。次の機能では、改良されたバージョンが自動的に使用されます。パイプラインは独自の出力をフィードし、よりスマートになります。

結果: AI は「デモグレード」のコードではなく、人間が引き継ぐことができる検証済みの再現可能な機能を生成します。