Agentic Engineering Affaan M

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name: agentic-engineering
description: "評価ファースト実行、分解、コスト対応モデルルーティングを使用してエージェニックエンジニアとして動作します。"
category: ai-agents-and-harness
source_repo: affaan-m/ECC
source_path: "docs/ja-JP/skills/agentic-engineering/SKILL.md"
source_url: https://github.com/affaan-m/ECC/blob/HEAD/docs/ja-JP/skills/agentic-engineering/SKILL.md
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# 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。

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**Source:** [`affaan-m/ECC`](https://github.com/affaan-m/ECC) → `docs/ja-JP/skills/agentic-engineering/SKILL.md`