Agentic Coding 実践ワークショップ

概要

Agentic Coding を実践するための研修資料。AI コーディングを単なるコード生成ではなく、ガードレール・品質ゲート・コンテキスト設計・Skills・Plan mode・仕様駆動開発を組み合わせた開発プロセスとして扱う。

Context Engineering

問題	技法
Lost in the Middle: 長いコンテキスト中央の情報が使われにくい	必要な context を書く、選ぶ
context の肥大化	不要な context を短くする、分割する

LLM を関数のように捉え、入力と出力を管理する考え方。

なぜ slash commands / Skills を分けるのか

常に読み込む custom instruction に大量の手順を書くと、全タスクで context を消費する。slash command や Skill は必要になったときだけ読み込める（Progressive Disclosure）。

Agent Skills の構造

behavior + knowledge + means/tools の組み合わせ。特定の作業に必要な専門知識・手順・参照ファイル・ツールの使い方をまとめる。

Plan mode

• いきなり実装せず、読み取りと計画に限定するモード

• 書き込みや実行をする前に、人間が計画を確認できる

• 価値: AI の早すぎる実装を止めること

Spec-driven Development（SDD）

• 仕様を version control された human-readable な super prompt として扱う

• 実装前に仕様・計画・タスクを段階的に作り、合意可能な成果物として残す

• ウォーターフォールの復活ではなく、AI エージェントが扱いやすい形で要求を明示するもの

• 例: Kiro、GitHub spec-kit

AI 時代の態度

Coding agent は強力だが、疑うことと信じることの両方が必要。出力を信用しすぎると危険だが、すべてを拒否すれば道具として使えない。

要点

• Agentic Coding は「AI に実装させるだけ」ではなく、context・権限・品質ゲート・仕様を設計する開発方法

• Context Engineering では、必要な情報を選び、短くし、分割する

• Plan mode は、実装前にコードベース理解と計画を行い、早すぎる変更を防ぐ

• SDD は、仕様・計画・タスクを AI が扱いやすい成果物として残す