Loop Engineeringに銀の弾丸はない：垂直Skills、spec/TDD、Coding Agent

Loop Engineering —— AI Agent が自分で書き、テストし、出荷する全自動開発フロー —— に銀の弾丸はない。巨大な「完全自律」ループを追うのは間違いだ。半年の落とし穴のあと、結論はこうなった。正しいやり方は、垂直シナリオごとに1セットの Skills。核は spec + TDD。この記事は、どう落地したかの話。

去年の11月から、Coding Agent と密集してコードを書いてきた。ずっと完全自律を追っていた。今ふうに言えば Loop Engineering だ。

核の考え方：/goal + Skills

Skills は Loop Engineering の最良の器だ。垂直シナリオごとに自分の Loop Engineering を持つべきで、何でも屋の巨大 Loop Engineering を1つ持ってはいけない。

用語を先に置く。

Skills：Agent 向けの能力パック。1つの垂直シナリオにスコープする（ある種の仕事の進め方を拘束する）
spec：要件仕様
TDD：テスト駆動開発。実装の前にテストケースを書く

良い Loop Engineering は2部品からなる。/goal + Skills。Skills の中でいちばん大事なのは spec + TDD —— 要件ごとに spec をはっきり書き、テストケースもはっきり書く。

Skills が開発プロセスを拘束する

各 goal を落地するとき、Skills は生産フローを拘束しなければならない。

要件の見極め
技術設計の分析
タスク分解
実装
ユニットテストの完成
テスト受け入れ

TDD が開発品質を拘束する

テスト能力の先埋め

既存リポジトリなら、新しいブランチを切り、ユニットテストを一度に埋め、トランクへ戻す。後続ブランチが影響を受けない。

品質保証を並行する

技術設計の段階で影響分析をする。テスト計画の段階でユニットテスト分析と結合テスト分析をする。成果物はユニットテスト文書、スモークケース、フルケース。

コードを書いたあと、Agent は各種ケースを書き始め、デプロイ前に自己テストへ入る。テストケースが厚いと、品質は相対的に安定し、手戻りが減る。

トークン消費を抑える

大きなテストスイートは人手を解放するが、トークンも爆発する。解は2つ。

テスト範囲の分析：今回の変更が触るものだけをテストする。毎回フルセットを走らせない
結合テストのフレームワーク：フレームワークにテストを走らせ、Agent は結果だけを取る。AI にケースを1本ずつ実行させない

品質側をこう組み直すと、出るコードはほぼそのまま使え、テストコストも下がる。

出荷をループに入れる

Loop Engineering である以上、出荷もループの一部でなければならない。私は Vercel を DevOps 役にしている。preprod / production の環境ロジックと vercel-cli を Skills に入れた。コードが終わるたびに自動デプロイされ、かなりの時間を節約している。

プロジェクト：https://github.com/BiuBiuHu/opc-skills

PR は歓迎する。