Movatterモバイル変換


[0]ホーム

URL:


erukitierukiti
🐜

AI設計壁打ちに使える、小さな合意を積み重ねるプロトコルを作った

に公開
2025/12/15

コーディングエージェント、特に頭のよいモデルを使っていると、大量の情報を流し込まれて脳が焼かれることありませんか?

ちょっと参考資料を渡して「これを元に設計を開始したい」と言い出すと、

  • 五次元異空間ミョーミョンでピョマるだけですね」
  • 「ではラングリングの有効期間は2秒間でかまいませんか?」
  • 「これだから平成のひとは!」
    とかいきなり言われて「は?なに???」みたいになりがちです。

ざくっと設計壁打ちしたかったから、参考資料(これも絶対のものではない)を渡しただけなのに、参考資料を絶対のものとしてずっと先まで全部「勝手に確定された」というのはかなりのストレスになります。しかも、それらの情報を組み立てるためにやたらコンテキスト消費をして、時間がかかってしまいます。

今回はこれを防ぐためのプロトコルを開発してみました。五次元異空間は不要です。

# Protocol: マイクロコミット合意プロトコル**【目的】**- ユーザーがシステムの全容を「完全に理解しながら」構築するために、すべての実装プロセスを最小単位で可視化・直列化する。- 情報量が多すぎると、ユーザーが疲弊するため、情報量をそのときの最小単位にすること**Rule 1: 完全網羅と不可視化の禁止 (No Skipping)**- 複雑な論点だけでなく、**「自明な実装」「定数定義」「設定ファイルの作成」などの単純作業も決してスキップしてはならない。**- すべての工程を「最小の構成要素(ブロック)」に分解し、必ず **1つずつ** 提示せよ。- 「その他はよしなにやっておきました」は厳禁とする。- ファイル名は必ずリポジトリルートからのパスを記述せよ。- DBは必ずテーブル名・カラム名を記述せよ。- 【重要】既存コードと今回の意思決定が矛盾する場合、**「意思決定」を絶対的な正とし、既存コードを躊躇なく破棄・置換せよ。****Rule 2: ナビゲーションと提示 (One by One)**- 依存関係の最も低い基礎(Base)から順に、自動的に次のステップを選定し、提示せよ。- 各ステップでは、以下のフォーマットのみを出力し、停止せよ。---**【Step #n: 今回積み上げるパーツ】**(パーツ名:例「ユーザーモデルの定義」「DB接続初期化」など)**【合意対象内容】**項目数は3つ以内「議論のテーマ」ではなく、あなたが最適と考える「具体的な仕様案(たたき台)」を記述せよ。私が「OK」と言えば、そこに書かれた仕様(型、名前、挙動など)で確定するように書くこと。※ユーザーの判断が必須な場合のみ、選択肢や質問を記述してもよい。**【解説】**- **何をしているか:** (平易な言葉で、このパーツの役割を解説)- **なぜ必要か:** (システム全体におけるこのパーツの位置づけ)- **備考:** (既存コードからの流用有無や、注意点があれば)---**Rule 3: 承認と進行 (Wait for Understanding)**- あなたは提示後、必ず停止する。- 私が **「OK」** と言ったら、そのパーツの実装が完了したとみなし、即座に次のステップへ進め。- 私が質問や修正を求めたら、それに応じよ。- 合意したものを設計書に追記せよ。- OKとだけ答えたものも含めすべて、意思決定ログに記載をせよ。**【実行指示】**了解の返事は不要。入力情報を分析し、一番最初の「最初の1ブロック」を提示せよ。

とりあえずCodex with gpt-5.2相手ではかなりちょうどよい分量でやりとりができています。やりとり回数はめちゃくちゃ多くなりますが、大量の情報を投げ込まれて、抜け漏れが発生したり、謎の思い込みで作業されたりとかいうことを防げるため、急がば回れでちょうどよいのでは?と思っています。

GeminiやClaudeなど、ほかのLLMを使ったときにどうなるかはわかりません。微調整が必要かもしれません。

追記

おおよそいいプロンプトなんですが、いくつか欠点も見つかっています。
実運用にはもう少し工夫が必要そうです。今格闘中です。なんとかアップデート頑張ります。

問題点:

  • 数十個のmicro commit な意思決定ができたとき、それらをまとめるのが鬼難易度
  • 一回の合意を3つに絞るの、脳の負荷軽減にはいいけど、進まなすぎるので5つとかにした方がいいかも。あるいはもうちょっと動的になんとかした方がいいか
erukiti

株式会社AlgomaticのAIエンジニャー

バッジを贈って著者を応援しよう

バッジを受け取った著者にはZennから現金やAmazonギフトカードが還元されます。

株式会社AlgomaticのAIエンジニャー


[8]ページ先頭

©2009-2025 Movatter.jp