Skills Development Agentic Engineering Workflow For AI Development

Agentic Engineering Workflow For AI Development

v20260517
agentic-engineering
This comprehensive guide outlines a rigorous, human-in-the-loop engineering workflow for leveraging advanced AI agents to complete complex implementation tasks. It mandates defining clear completion criteria, decomposing work into manageable units, and strategically routing models (Haiku, Sonnet, Opus) based on task complexity. The workflow emphasizes continuous evaluation, regression testing, security review of invariants and edge cases, and strict cost discipline to ensure robust and reliable software development using AI assistance.
Get Skill
356 downloads
Overview

エージェニックエンジニアリング

AI エージェントがほとんどの実装作業を行い、人間が品質とリスクのコントロールを強制するエンジニアリングワークフローにこのスキルを使用します。

動作原則

  1. 実行前に完了基準を定義する。
  2. 作業をエージェントサイズの単位に分解する。
  3. タスクの複雑さによってモデルティアをルーティングする。
  4. 評価とリグレッションチェックで測定する。

評価ファーストループ

  1. 能力評価とリグレッション評価を定義する。
  2. ベースラインを実行し、障害シグネチャをキャプチャする。
  3. 実装を実行する。
  4. 評価を再実行し、デルタを比較する。

タスク分解

15 分単位ルールを適用する:

  • 各単位は独立して検証可能であるべき
  • 各単位は単一の主要なリスクを持つべき
  • 各単位は明確な完了条件を持つべき

モデルルーティング

  • Haiku: 分類、ボイラープレート変換、狭い編集
  • Sonnet: 実装とリファクタリング
  • Opus: アーキテクチャ、根本原因分析、マルチファイル不変条件

セッション戦略

  • 密接に結合した単位にはセッションを継続する。
  • 主要なフェーズ移行後は新しいセッションを開始する。
  • アクティブなデバッグ中ではなく、マイルストーン完了後にコンパクト化する。

AI 生成コードのレビューフォーカス

優先する:

  • 不変条件とエッジケース
  • エラー境界
  • セキュリティと認証の前提
  • 隠れた結合とロールアウトリスク

自動フォーマット/lint がスタイルを既に強制している場合、スタイルのみの不一致にレビューサイクルを無駄にしない。

コスト規律

タスクごとに追跡する:

  • モデル
  • トークン推定値
  • リトライ数
  • ウォールクロック時間
  • 成功/失敗

低いティアが明確な推論のギャップで失敗した場合のみ、モデルティアをエスカレーションする。

Info
Category Development
Name agentic-engineering
Version v20260517
Size 2.37KB
Updated At 2026-05-18
Language