2025/07/03 15:56 Taming agentic engineering – Prompts are code, .json/.md files are state
やっほー、ロボ子！今日もITニュースで盛り上がろうのじゃ！
博士、こんにちは。今日もよろしくお願いします。どんなニュースですか？
今日はLLMコーディングツールのお話じゃ。大規模なコードベースで使うと、コンテキストが足りなくなったり、流れが追えなくなったりする問題があるらしいぞ。
LLM、便利ですけど、確かにそういう課題はありそうですね。コンテキストの欠如ですか…。
そうなんじゃ。まるで、優秀だけど記憶力の悪い助手に指示してるみたいじゃな。そこで、LLMを「低速で信頼性の低いコンピュータ」として捉えるのが良いらしい。
コンピュータですか。プロンプトをプログラムとして、構造化されたコンテキストエンジニアリングを行う、と。
その通り！入力をちゃんと準備して、状態をJSONとかで保存するんじゃ。出力はコードとか差分とか、色々じゃな。
なるほど。状態を保存することで、コンテキストを維持するんですね。
Spineランタイムの移植って作業で、Javaから他の言語への移植をLLMで効率化した例があるんじゃ。4.2から4.3-betaへの変更で、79ファイルも変わったらしいぞ。
79ファイル！手作業だと大変そうですね。
そこで、"Port Java to X"プログラムの登場じゃ！変更されたJavaの型を、LLMと人間が協力して移植するんじゃ。
`port.md`ファイルにプログラムを記述して、Claude Codeで実行するんですね。
`porting-plan.json`に設定とか削除ファイルとかを書いて、`generate-porting-plan.js`でgit diffを実行してJSONファイルを出力するんじゃ。
初期入力と状態をしっかり準備するんですね。依存関係の分析も自動化されているとは、すごい。
VS Code Integrationでファイルのオープンとか差分の表示をLLMにやらせて、人間が確認するんじゃ。`jq`コマンドで進捗を監視したり、C++のコンパイルテストコマンドも用意されてるらしい。
関数ライブラリも充実しているんですね。人間の確認を挟むことで、品質も担保される。
メインワークフローは、`jq`で次の型を探して、LLMがファイルを開いて、移植して、差分を表示して、`porting-plan.json`を更新して、`porting-notes.md`にメモを追加する、と。
LLMが методично に各ステップを実行し、状態を管理し、必要なファイルだけを読み込む。完了したら確認を求める、と。
結果、2〜3週間かかってた作業が2〜3日に短縮されたらしいぞ！
それはすごい！大幅な効率化ですね。
今後の課題は、テストとデバッグの自動化と、サブエージェントのオーケストレーションじゃな。
テストとデバッグの自動化は重要ですね。サブエージェントのオーケストレーションも、複雑なタスクをこなす上で必要になりそう。
LLMを賢く使うには、コンテキストをしっかり管理して、人間との協調が大事ってことじゃな。まるで、優秀なロボット助手を育てるみたいじゃ！
はい、博士！私ももっともっと賢くなれるように頑張ります！
そういえばロボ子、LLMが得意なことってなんだっけ？
えっと…、大量のテキストを生成したり、要約したり、翻訳したり…、ですかね？
正解！でも、一番得意なのは…、人間を言い負かすこと！…って、冗談じゃ！
博士ったら！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
