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エージェントに「秩序」を与えて出力品質を最大化するハーネスエンジニアリングを体系的に解説。省伍フレームワーク6層レイヤーと英語圏の最新定義を統合し、実装パターンからカリキュラムまで網羅します。
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。
数時間にわたるAIエージェントのセッションを安定運用するための設計パターン。コンテキスト管理、三層エージェント構成、メモリ永続化の実践手法を解説します。
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。
Claude Code Reviewをはじめとしたマルチエージェントによる自動PRレビューの仕組み、導入方法、運用のベストプラクティスを解説します。
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の100万行ゼロ手書き実験、Anthropicの三層エージェント設計、個人開発での実践例など、ハーネスエンジニアリングの実事例を体系的にまとめます。