概要
AIにコードを書かせる前に「仮定リスト」を提示・合意させることで、レビューの負担を減らし認識のズレを解消する「intent-align」手法の提案。
詳細内容
AIコーディングにおける最大のボトルネックは実装速度ではなく、人間とAIの間の「認識のズレ」であると著者は指摘します。従来のプロンプトエンジニアリング（人間からAIへの指示）ではなく、AIに先に「実装の前提（仮定）」をリストアップさせ、人間がそれを承認・修正する「intent-align（意図調整）」フローを提唱しています。
具体的にはClaude Codeのカスタムスキルとしてこのフローを実装し、実装開始前に「テストの有無」「外部依存の許容」「ビルド構成」といった暗黙の期待を言語化して合意します。この手法を導入することで、後のコードレビューが「未知のバグや仕様漏れを恐れる作業」から、単なる「合意事項の確認作業」へと変化し、認知負荷が大幅に軽減されることが示されています。小規模なnpmパッケージ開発での実践例を通じ、AIエージェント時代におけるエンジニアの新たな役割としての「合意形成能力」の重要性を説いています。