Claude Codeの話題は本物です @imbue_ai冬休みの間に、AIエンジニアリングの原理実験として、単なるバイブコーディングではなくバイブエンジニアリングとして、製品の最低レベルをどれだけ速く再構築できるか試してみたかったのです。 <2週間で、80%のテストカバレッジで5万行以上の高品質なコードを出荷>しました。 その方法は以下の通りです: 私のAIファーストエンジニアリングの7つの原則: 1. 反復的にクロード誤りを防止する - クロードのミスを見つけるたびに、二度と起こらないように新しいルールを付けるんだ。 - これをプログラム的に強制しろ! 2. 適切なサイズの課題(ゴールディロックスのみ) - 小さすぎる=遅くて面倒。 - 大きすぎる=エージェントが暴れる。 - スイートスポット:コンテキストウィンドウにかろうじて収まり、約10分で完了する一つの焦点変更。 3. 二つの作業モードで考える - 機能モード(新しいものを出荷)とメンテナンスモード(クリーン、リファクタリング、プログラムによるAIミス防止)があります。 4. 合格試験を要求すること(完璧ではなく、最低限の基準) - テストの全てをゲート+~80%のカバレッジで管理する。これにより、エージェントは多くの悪いテストを書かずに修正を強制できます。 5. リファクタリングは交渉の余地がない - インポートが混乱したり抽象化がドリフトになった場合は、停止して本来存在すべき場所に移動させる。コードベース内のすべてのコードを常に把握しているべきです。 6. コードも見なければなりません - 必ずしも行ごとではなく、形ごとに。 - 例えば、正しい場所に住んでいるか?変な匂いがしますか? - テストは正しい理由で合格したのか? 7. 実行可能な例を含む本物のスタイルガイドを書く - エージェントを私の「良いコード」に固定するルール+例の束。 - エージェントにスタイルガイドの例を生成させることも可能です({{EXAMPLE}}を入れて修正するように指示するだけです)。 もしAIファーストエンジニアリングに興味があるなら、ぜひご連絡ください!採用しています:)