【要約】ローカルLLMにWebアプリを自律生成させた — 28秒で完成、セキュリティテスト22件全PASS [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者がLLMによる自律的なコード生成を行う際、生成コードの安全性確保と、LLM特有の出力挙動への対応が課題となる。
- ・生成コードによるシステムへの攻撃（パストラバーサルや破壊的コマンドの実行）。
- ・思考モード有効時にcontentフィールドが空になるLLM特有の挙動。
- ・長大なHTML生成時にJSONパースが失敗する問題。
// Approach
筆者は、LLMによる自律的なコード生成を安全かつ安定的に実行するため、ハーネスエンジニアリングの手法を採用した。
- ・3層構造のハーネス実装（サンドボックス、ポリシーエンジン、gitトランザクション）。
- ・API呼び出し時の
think: false指定による出力の安定化。 - ・4段階のフォールバックを用いた堅牢なパース処理。
// Result
筆者は、gpt-oss:20bを用いて3つのWebアプリを計77秒で生成し、セキュリティテスト22項目をすべてクリアした。
- ・Todo、タイマー、Markdownノートの3種を生成。
- ・セキュリティテスト（rm -rf /等）での遮断率100%を達成。
- ・単一HTML構成であれば、実用的なプロトタイプ生成が可能。
Senior Engineer Insight
> プロトタイピングの速度は驚異的である。しかし、viewportの欠落や永続化の不備など、細部の実装精度には課題が残る。単一HTMLへの依存も、複雑なアプリ開発には限界がある。現時点では、人間がレビューを行う前提の「高速な雛形生成器」として活用すべきだ。また、ハーネスによる安全確保は、エージェント運用において必須の設計思想である。