概要
https://zenn.dev/ivry/articles/6505ddd51427d7
詳細内容
## LLMの期待外れをプロンプトの継続改善で克服する
https://zenn.dev/ivry/articles/6505ddd51427d7
IVRyは、Claude CodeのSub AgentとCommand機能を駆使し、プロンプトの継続的改善と開発ワークフローの自動化を成功させています。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[プロンプトエンジニアリング, AIエージェント, Claude Code, 開発ワークフロー自動化, タスク管理]]
LLMの利用において「期待外れ」の経験は少なくありませんが、IVRyはClaude CodeのSub AgentとCommand機能を活用し、この課題を継続的なプロンプト改善とワークフロー自動化で克服しています。Webアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、単なるコード生成を超え、いかにAIを日々の開発プロセスに深く統合し、生産性と信頼性を高めるかです。
Sub Agentは特定の専門知識を持つAIアシスタントを定義し、繰り返し利用可能にします。例えば、彼らはプロンプト自体を分析・改良する「@meta-agent」を開発しました。これは、プロンプトの明確性、構造性、完全性などを評価し、人間との対話を通じて継続的に改善する仕組みで、LLMの出力安定化に不可欠です。また、タスク管理ツールLinearと連携する「@linear-agent」は、与えられたタスクを元にSub-Issueを自動で作成・分割し、「Working Out Loud」を促進。認識齟齬や手戻りを減らし、見積もりや進捗の可視化に貢献します。
Commandは定型的な操作を標準化し、品質を保証します。具体的には、AIが生成したコードのコミットを規範化する「/commit」コマンドや、Pull Requestで多用されるWebページ全体のスクリーンショット（デスクトップ・モバイル両方）をPlaywright経由で自動撮影する「/capture」コマンドを導入。これらは、手動での反復作業の負担を大幅に削減し、開発効率を向上させます。
この記事は、AIを単なる魔法のツールではなく、「現代の道具箱」として捉え、Sub AgentやCommandのようなプロンプト資産を継続的に育て、反復的に洗練させることの重要性を示しています。エンジニアは、これらの実践的なアプローチを通じて、LLMの潜在能力を最大限に引き出し、開発現場の具体的な課題を解決できるでしょう。