概要
AIを単なるコード補完ツールではなく「部下」として扱い、人間が5つの重要判断ポイントを管理しながらループエンジニアリングを回すことで開発を効率化する手法の解説。
詳細内容
### AIを「部下」として扱うループエンジニアリング
AIによる開発が加速しない主な要因は、人間がAIを「手足」として使い、全ての指示と確認を自分で行っているためである。本記事では、AIに調査・案出し・実装を任せ、人間は「判断」と「完了条件の定義」に集中する「部下」としての活用モデルを提案している。
### 5つの重要な判断ポイント
開発プロセスにおいて人間が介在すべき点を以下の5つに絞り込んでいる：
1. **目的と完了条件の定義**：なぜその変更が必要で、何をもって完了とするか。
2. **設計書の承認**：実装に入る前の修正方針が正しいかの最終確認。
3. **仕様の分岐判断**：未確定な業務判断が必要になった際の選択。
4. **破壊的変更の許可**：既存ロジックの削除や重要な基盤変更の承認。
5. **最終確認とマージ**：動作確認環境での検証と最終的な責任の引き受け。
### 4つの自動化スキルと設計書駆動開発
Claude Codeの「スキル」機能を活用し、「起票」「実装」「PR検証」「オーケストレータ」の4つの役割を定義。特に、チケット本文（現象・背景）と設計書（詳細な修正方針・テスト計画）を分離し、設計書が「Approved」にならない限りAIが実装に着手しない仕組みを構築することで、手戻りを劇的に削減している。