私なりのハーネスエンジニアリング ～独自の言語処理系の開発を通して～

はんなりプログラミング 生成AI LT会 in 京都 (2026/10/23, オンサイト・オンライン) のLT資料

独自の言語処理系の開発を通して、私がやってみたハーネスエンジニアリングについて紹介します。

Transcript

1. 2026/10/23 はんなりプログラミング 生成AI LT会 私なりのハーネス エンジニアリング ～独自の言語処理系の 開発を通して～ 瀬尾ソフト 瀬尾佳隆 (@seosoft) Microsoft MVP for Microsoft Foundry / MCT Alumni
2. 自己紹介 瀬尾 佳隆 (せお よしたか) • フリーランスのソフトウェアエンジニア / トレーナー • MVP for Microsoft Foundry (Jul 2018 – Jun 2027) / MVP (Jan 2009 – Jun 2018) • Microsoft Certified Trainer Alumni (2021 - ) • LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/yseosoft/ • x: https://x.com/seosoft • Facebook: https://www.facebook.com/seosoft • 乃木坂、櫻坂、日向坂が好きです 京都、お寺、仏像が好きです LinkedIn
3. おことわり ◼このセッションは ハーネスエンジニアリング、かくあるべし を “教える” ものではありません ◼あくまでも「私はこうしました」という話です
4. 独自の言語処理系を作ってます ◼FORTH系の言語: DotForth • 今日の本題ではないので、中身の話は割愛 (興味がある方は別途) ◼自分に課したルールと約束事 • 自分では1行もコードを書かない • 言語仕様があり、独自拡張したい機能が多数あるので ちょいちょい口を挟む ＝ 長時間の自動実行は考えない
5. やったこと 1. Microsoft Copilot で壁打ちして方向性を検討 2. ChatGPT で技術的な裏どりをしながら仕様を決定 3. ChatGPT でAGENTS.mdと仕様のファイルを作成 4. GitHub Copilot にAGENTS.mdと仕様を 読み込ませて作業計画を作成 5. GitHub Copilot で作業計画を承認しながら 1タスクずつ作業させる
6. 意識したこと 1. Microsoft Copilot で壁打ちして方向性を検討 2. ChatGPT で技術的な裏どりをしながら仕様を決定 ◼ ツールを使い分ける • 偏った回答にならないように ◼ モデル選択は “自動” 3. ChatGPT でAGENTS.mdと仕様のファイルを作成 • 「このモデルがいい」は すぐに陳腐化する 4. GitHub Copilot にAGENTS.mdと仕様を ◼ トークン破産しないように 読み込ませて作業計画を作成 • 軽いモデルにたくさん 仕事をしてもらう 5. GitHub Copilot で作業計画を承認しながら 1タスクずつ作業させる
7. 意外と低コストで高速開発 ◼結局 AGENTS.md は大事 • 自動でやっていい範囲を明示 • 不明点は勝手に進めないように釘を刺す ◼作業計画を作ると実装・テストは GPT-6 Luna くらいで済む • 設計タスクと実装タスクを明確に分けて、成果を毎回ファイル保存 • どちらのタスクも終了条件は絶対に必須 ◼途中で口を挟みたいので、長時間ハーネスは私には不要 • みんな怖くないんですかね？ • そこまできっちりハーネス作るのはむしろ大変では？ • それとも自分がスキル不足なだけか？
8. 参考) AGENTS.md
9. 参考) 作業計画
10. 今日の資料はこちらから https://bit.ly/harness_eng_20261023