AIソフトウェア開発トレーニング
Part 1 – ハーネスエンジニアリングの基礎
学ぶ内容：
- なぜAIエディタのお守りはスケールしないのか
- ハーネスエンジニアリング：人間が舵を取り、エージェントが実行
- CodeFactory CLIでのリポジトリのブートストラップ
- スタック、リスク階層、アーキテクチャ境界の検出
- エージェント制御プレーンとしてのCLAUDE.md記述
- プロンプトとガードをコードとしてバージョン管理
- Pre-commitフック、リスクポリシーゲート、保護ファイル
Part 2 – GitHub Actionsでの自動化開発
学ぶ内容：
- Issue triage、planner、implementerエージェント
- 構造化判定を出すread-onlyレビューエージェント
- 修正ループと保護ファイルの自動リバート
- SHA規律を守ったリスクゲート付きCIパイプライン
- Docガーデニングと週次ハーネスメトリクス
- issue → PR → mergeループ全体のライブ実行
- 自社コードベースへのハーネス適応
あなたの専門性を証明修了証で！
AIエディタのお守りをやめよう
今日のほとんどの開発者はAIを間違った使い方をしています。CursorやCopilot Chatに座って、提案を受け入れ、スクロールし、また別のものを受け入れ、取り消し、再試行し、エラーをチャットに貼り戻して、それで一日終わり。生産的に感じますが、それはAIの衣装をまとった手作業です。人間は依然としてボトルネックです。エージェントは依然として推測しています。何も再現できず、何もレビューできず、一人の開発者と一つのブランチを超えてスケールしません。
このトレーニングはそのモデルを反転させます。チームはAIコーディングをエディタから出してGitHub Actionsの中へ移す方法を学びます。そこではエージェントはエフェメラルランナーの中で動き、バージョン管理されたプロンプトと自動品質ゲートによって守られます。開発者はissueを開き、プルリクエストをレビューし、mergeをクリックします。その間のすべて — triage、計画、実装、コードレビュー、修正 — はコモディティCIインフラ上で自動的に起こります。
CodeFactoryハーネスツールキット
私たちはCodeFactory
の上で教えます。これは既存のあらゆるリポジトリに完全なエージェント安全ハーネスをブートストラップするオープンソースのCLIです。たった一つのコマンド — codefactory init — であなたのリポジトリはあなたのスタックに合わせた16のハーネスと14以上のGitHub Actionsワークフローを獲得します：
- すべてのファイルをTier 1、2、3に分類し適切なレベルの精査を強制するリスクコントラクト (
harness.config.json) - 規約、依存関係ルール、保護ファイルを記述するエージェント指示 (
CLAUDE.md) - コードが書かれる前に明確性、再現性、スコープを評価するissue triageエージェント
- コードベースをread-onlyで読み、構造化された実装計画を投稿するissue planner
- ブランチを作成し、変更を実装し、ベースライン検証を実行してPRを開くissue implementer
- read-onlyツールで動作し、2つ目の軽量モデルで分類されたAPPROVE / REQUEST_CHANGES / COMMENT判定を出すレビューエージェント
- レビュー判定をimplementerに戻し、人間にエスカレートする前に最大3回の自動修正サイクルを行う修正ループ
- ハーネス自体を健全に保つdocガーデニング、構造テスト、ハーネススモークテスト、週次メトリクスワークフロー
すべてがリポジトリの中にあります。外部ダッシュボードなし、ベンダーロックインなし、隠れた状態なし。プロンプトの編集は普通のプルリクエストです。
実際のプロダクション例：sport-affiliate
QualityUnit/sport-affiliate を見ていきます。これは完全なCodeFactoryハーネスを実行している実際のプロダクションモノレポ（3つのNext.jsサイト、共有エンジン、Pythonデータパイプライン）です。それを駆動する実際のワークフローファイル、プロンプト、ガードスクリプトを読みます：
- 完全なissue → PR → mergeループをオーケストレーションする15個のGitHub Actionsワークフロー
.codefactory/prompts/内の4つのカスタマイズされたプロンプト (issue-triage.md、issue-planner.md、issue-implementer.md、review-agent.md)- すべてのエージェント実行をプリフライトし、そもそも開始すべきか判断するTypeScriptガードスクリプト (
scripts/*-guard.ts) - フルのNext.jsビルド（各25分）をスキップし、type-check + lint + 構造テストを選ぶ4段階fail-fast CIパイプライン
- SHA規律：すべてのダウンストリームジョブがリスクゲートによって報告された正確なSHAをチェックアウトするので、エージェントはパイプラインの途中でrace-pushできません
- エージェントが触ると自動的にリバートされる保護ファイル (
.github/workflows/*、harness.config.json、CLAUDE.md、ロックファイル、デプロイ設定) - PRブランチではなく
origin/mainから読み込まれるレビュープロンプト — これによりエージェントが書いたPRは自分のレビュアーを改ざんできません
エンドツーエンドの開発者体験はこうです：人間がissueを開きます。triageエージェントがラベル付けし、必要なら明確化の質問をし、plannerに渡します。plannerは実装計画をコメントとして投稿します。implementerはissue-Nを作成し、変更を実装し、品質ゲートを実行してPRを開きます。レビューエージェントがレビューします。変更が要求された場合、implementerはreview-fixモードで再度ディスパッチされます — 最大3サイクル — その後人間にエスカレートします。人間のタッチポイントはissueを開くことと最終mergeの承認だけです。
チームが持ち帰るもの
トレーニング終了までに、あなたの開発者は自分のリポジトリでこのまったく同じセットアップをブートストラップし、自分のエージェントプロンプトを書いてチューニングし、アーキテクチャに合ったリスク階層を定義し、Mean-Time-To-HarnessとSLOメトリクスを通じてハーネスが実際に機能しているかを測定できるようになります。彼らは実際のリポジトリの一つで動作するハーネスを持って帰ります — おもちゃの例ではありません。
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未来は待ってくれません — 今すぐご連絡いただき、AIソフトウェア開発トレーニングを予約して、エンジニアリングワークフローの自動化を始めましょう。