Claude CodeのSkillsでハーネスエンジニアリングを実装した — ルール自動生成でコード品質を継続改善する
> Source: Zenn_Python
Execute Primary Source
// Problem
AIエージェントに対し、プロジェクト固有のコーディング規約や暗黙知をプロンプトで逐次指示し続けることは、管理コストが高く、ルールの漏れや陳腐化が生じやすいという課題がある。
// Approach
DeepMindの論文の概念を応用し、プロジェクト解析からルール（自然言語）と検証スクリプトを自動生成するスキルを実装。エラーやフィードバックに基づき、ルールを自律的に更新・洗練させるループを構築した。
// Result
小規模な評価実験において、ハーネス利用によりpathlib.PathやDecimalの使用率が大幅に向上した。機能要件の達成度には大きな差はなかったが、コーディング規約の遵守とテスト数の増加に効果が見られた。
Senior Engineer Insight
> 指示を「都度書く」から「検証可能なルールとして管理する」への転換は、AI駆動開発における品質管理の要である。