概要
AIエージェントの出力を安定化させる「ハーネスエンジニアリング」の概念を導入し、CodexとComposer 2を組み合わせた自動ワークフローで人間のコードレビューを代替する手法の解説。
詳細内容
### 概要
本記事では、AIエージェントの出力を制御・安定化させる「ハーネスエンジニアリング」という概念に基づき、人間のコードレビューを完全にAIへ移行する実践的なワークフローを紹介しています。
### ハーネスエンジニアリングの導入
強力だが予測しづらいAIモデルを正しく導くための「馬具（ハーネス）」として、制約・情報提供・検証・修正の4要素をモデルの外側に設計します。モデル自体の性能に依存せず、この環境設計（ハーネス）を改善することで、開発の安定性と品質を飛躍的に向上させます。
### 5ステップの自動レビューフロー
Codex (gpt-5.4) と Composer 2を使い分け、以下のループを自動実行します。
1. **レビュー**: Codexによる構造化された指摘の抽出。
2. **トリアージ**: 重要度判定と、修正がループする「振り子現象（オシレーション）」の検出・抑制。
3. **修正**: チームのガイドラインに基づいたCodexによる自動修正。
4. **バリデーション**: Composer 2による、根本原因に対処しているかの再検証。
5. **コミット**: 修正内容をコミットし、指摘がゼロになるまで反復。
### 結論
人間は「何をやるか」という意思決定に集中し、コード品質のチェックというボトルネックをAIに任せるべきだと提唱。このワークフローをYAMLで定義・実行するための自作ツール「Rigg」についても紹介されています。