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ハーネスエンジニアリング学習ガイド

概念的理解から独立した実践まで幅広くカバーするハーネスエンジニアリングのディープラーニングアーカイブ

カバーは倉庫の自主制作プロジェクト紹介PPT + ポスターから取られており、オープンキミPPTスキル生成、PPTDソースで、同じ倉庫から編集可能です

序文

これは継続的に成長する学習プロジェクトです。ハーネスエンジニアリングは、OpenAIが2026年2月に提案したエンジニアリングパラダイムです。エンジニアはもはやコードを書くのではなく、環境を設計し、意図を明確にし、フィードバックループを構築してAIエージェントの仕事を確実に完遂します。

人間が舵を握り、エージェントが実行。

このリポジトリは、原文の読み解き、概念の分解、思考形成、実践的な実践、そして作品制作に至るまでの学習プロセス全体を記録しています。AIエンジニアリングに興味のある友人たちの参考になれば幸いです。

出典:OpenAI — ハーネスエンジニアリング:エージェントファーストの世界におけるコーデックスの活用

注: 以下の経験共有は普遍的に当てはまるものではありません。実際の実践に弁証法的に適用してください。

⚡ 要するに

コアトランスフォーメーション:エンジニアの成果がコードから制約されたシステムへとシフトする―AGENTS.md、アーキテクチャルール、カスタムリンター、フィードバックループ。

🧭 六つのコアコンセプト

1. 倉庫を記録システムとして — 倉庫にない品物はエージェントにとって存在しません

Slackディスカッション、Googleドキュメント、脳内の知識=エージェントには見えないもの。すべての決定、標準、計画はバージョン管理された成果物として倉庫に提出しなければなりません。

→ 詳細はconcepts/01-repo-as-source-of-truth.mdを参照してください

2. 地図、マニュアルではなく — AGENTS.md 目次ページであり、百科事典ではありません

~100行分のエントリーファイルがより深い文書を指し示しています。段階的開示:エージェントは小さなエントリーポイントから始め、次に何を探すべきかを案内されます。巨大な指示ファイルの死因は3つあります:過密なコンテキスト、維持不能、機械的に検証できないこと。

→ 詳細はconcepts/00-overview.mdをご覧ください。

3. 機械化された実行 — ドキュメントは腐るが、リントルールは腐りません

カスタムリンター+構造テスト=不変量の守護者。リントエラーメッセージに埋め込まれた修復指示があり、エージェントが自己修正できるようにします。中央レベルで境界を強制し、ローカルレベルでの自律性を許可します。

→ 詳細はconcepts/02-mechanical-enforcement.mdを参照してください

4. エージェントの可読性 — エージェントの推論能力を最適化することを優先すること

「退屈な」手法(安定したAPIと良好なトレーニングセットカバレッジ)を選びましょう。時にはサブセットを再実装する方が、不法ラッパーで上流の動作をするよりもコスト効率が良い場合もあります。アプリケーションがgit worktreeを使い始められるようにしましょう。

→ 詳細はconcepts/04-agent-readability.mdを参照してください