# Ai First Engineering

> AI エージェントが大量の実装出力を生成するチームのためのエンジニアリング運用モデル。

AI エージェントが大量の実装出力を生成するチームのためのエンジニアリング運用モデル。

- Page: https://ss33.ai/skills/affaan-m/ai-first-engineering-23982166986
- Publisher: affaan-m
- Category: [Software Development](https://ss33.ai/skills/category/software-development-t44z8z) › [Misc](https://ss33.ai/skills/category/software-development-t44z8z/misc-0pfo0b)
- License: MIT
- Source: https://github.com/affaan-m/ecc/blob/76aaa77df6adc5b889e689007bf99b9a4f74af34/docs/ja-JP/skills/ai-first-engineering/SKILL.md

## Skill

SKILL.md: https://ss33.ai/api/v1/ss33/download/affaan-m/ai-first-engineering-23982166986

# AI ファーストエンジニアリング

AI 支援コード生成でリリースするチームのプロセス、レビュー、アーキテクチャを設計する際にこのスキルを使用します。

## プロセスの変化

1. 計画の品質はタイピングスピードより重要。
2. 評価のカバレッジは個人的な自信より重要。
3. レビューの焦点は構文からシステムの動作へ。

## アーキテクチャ要件

エージェントフレンドリーなアーキテクチャを優先する：
- 明示的な境界
- 安定したコントラクト
- 型付きインターフェース
- 決定論的なテスト

隠れた慣習に広がる暗黙の動作を避ける。

## AI ファーストチームでのコードレビュー

レビュー対象：
- 動作のリグレッション
- セキュリティの前提
- データの整合性
- 障害処理
- ロールアウトの安全性

自動化によって既にカバーされているスタイルの問題に費やす時間を最小化する。

## 採用と評価シグナル

AI ファーストの強いエンジニア：
- 曖昧な作業を明確に分解する
- 測定可能な受け入れ基準を定義する
- 高シグナルのプロンプトと評価を生成する
- 納期プレッシャー下でリスクコントロールを強制する

## テスト標準

生成されたコードのテストバーを引き上げる：
- 操作されたドメインに対する必須のリグレッションカバレッジ
- 明示的なエッジケースのアサーション
- インターフェース境界の統合チェック