1. 自律ループを回すための環境設計
最近のAI開発では、単発のプロンプト応答ではなく、ファイルシステム・ターミナル・ブラウザ検証を自律的にループさせる Agentic Workflow が中心になっています。
- 小さく明確な検証ループ: 型チェック・ビルド・プレビュー確認をツールとして繋ぐことで、出力の破綻や手戻りを最小化します。
- 構造化コンテキスト: プロジェクトの目的・制約・デザインシステムを短く構造化して渡すことで、少ないトークンでも的確な実装を引き出せます。
- 実験プロトタイプの高速化: 思いついたアイデアをその日のうちに動くWebツールとして形にし、実際に触りながら改善するサイクルを記録していきます。
2. 今後まとめていくAI開発トピック
このサイトでは、日々の開発で試した以下のような実験ログを随時追加していきます。
- マルチエージェント協調・サブエージェント分割パターン
- MCP (Model Context Protocol) サーバーやカスタムスキルの設計
- Webフロントエンド×軽量AIツールのプロトタイピング