
ヒント — これだけ知れば指示できる
エージェントに:「サーバーに /health エンドポイントを追加して。DB接続状態、エラー率、アップタイムをJSONで返すように。」
エージェントに:「このプロジェクトを docker-compose.yml で構成して。アプリサーバーとDBを含めて。docker compose up で全部起動するように。」
エージェントに:「デプロイ失敗時に自動ロールバックを設定して。/health が失敗したら前のバージョンに戻して。」
3つのフレーズ。サーバーに目を付け、システムを宣言し、安全網を張る。
なぜこう指示すべきなのか
Agent Operable Systemの4条件
1. Observability — 全状態が機械的に観測可能。/health エンドポイント、構造化JSONログ。
2. Declarative — 全行動が宣言的に定義。docker-compose.yml、Makefile、CI/CDワークフロー。推測なし — ファイルが真実。
3. Reversible — 全変更が検証可能で戻せる。git revert、Terraformステート、マイグレーションdown。
4. Human-in-the-loop — 承認ゲートが明示的。テストとstagingは自動。production デプロイとDBスキーマ変更は承認必須。
完全パイプライン
「注文履歴閲覧機能追加して」→ SSOT編集 → validate → コード生成 → テストパス → ビルド → staging デプロイ(承認)→ production デプロイ(承認)→ モニタリング。人間がしたこと:「機能追加して」+「承認」2回。
関連記事
Reins Engineering 全講義
| 講 | タイトル |
|---|---|
| 第1講 | AIへの指示の仕方 |
| 第2講 | AIを信じない方法 |
| 第3講 | 壊れないアプリ |
| 第4講 | 決定をコードの外へ |
| 第5講 | 手綱のあるAI |
| 第6講 | 通過したら固定する |
| 第7講 | おべっかを逆手に |
| 第8講 | エージェントの工場 |
| 第9講 | コードを超えた自動化 |
| 第10講 | データの法 |