AIエージェントの実行環境・ツール連携・ワークフロー制御の設計手法
AIエージェントへ指示・ツール・権限・状態・検証・観測可能性を与えるハーネスエンジニアリングを、OpenAIとAnthropicの実例から体系的に解説します。
AIエージェントの記憶ファイル（CLAUDE.md / AGENTS.md）を効果的に設計するためのパターンとアンチパターンを解説する
Claude Code Skillsのファイル構造と段階的知識開示（Progressive Disclosure）アーキテクチャを解説し、トークン効率を最大化する設計手法を示す
AIエージェントが生成するコードの品質をCI/CDパイプラインで自動的に検証・制御するガードレールの設計と実装パターンを解説する
AIコーディングエージェントにTDD（テスト駆動開発）を強制することで、コード品質と予測可能性を大幅に向上させる手法を解説する
MCP（Model Context Protocol）サーバーとCLIツールのトークンコスト・信頼性を比較し、ハイブリッド戦略による最適な使い分けを解説する
サブエージェントによるコンテキスト分離（ファイアウォール）パターンを解説し、マルチエージェント構成でのトークン効率と品質向上を実現する手法を示す
Claude Code Hooksを活用した決定論的な品質ゲートとフィードバックループの構築方法を、具体的な設定例とともに解説します。
長時間のエージェント作業を安定させるために、状態の永続化、完了条件、評価、チェックポイント、再開手順を設計します。
CRUD API、フロントエンドSPA、フルスタックアプリなどプロジェクト類型ごとのハーネス設定テンプレートを提供します。CLAUDE.md、hooks、ルールの実践的な構成例を網羅。
CLAUDE.mdやsettings.jsonをチーム全体で共有・標準化する方法。Gitベースのバージョン管理、組織レベルのポリシー設定、段階的な導入戦略を解説します。
AIコードレビューをPRへ組み込み、静的解析・テスト・独立レビュー・人間判断を役割分担して、検出率と運用コストを継続評価する方法を解説します。
AIエージェントの暴走を防ぐバックプレッシャーの概念と実装パターン。エラーサーフェシング、出力制御、決定論的フィードバックループの設計手法を解説します。
OpenAIとAnthropicの一次情報、本サイトの運用例から、再利用できるハーネス設計の判断を整理します。