個人のプロンプト術をやめて、チームで回るAI駆動開発ループを作った話

• URL: https://zenn.dev/explaza/articles/d0aeb08fcd1888
• 日付: 2026-06-24
• Tier: Tier 3
• 要旨: チーム全体で AI 駆動開発を回すため interview-dev-loop スキルを導入。調査・質問・計画・実装・レビューを 1 つのループに統合。人間は「質問に答える」「計画を承認」「動作確認」に集中。エージェント側で調査・設計・実装・レビュー指摘対応をループ。定量計測で PR レビュー指摘が 72% 削減（変更行数あたり）。核は「インタビュー」で、エージェント側から「何を作るべきか」を詰める。不確実さを 6 種（方向・検証・ロールアウト・データ処理・権限・ユーザー動作）に限定。明らかに答えが出ている選択肢は提示禁止。実装は別エージェントに委譲して不要なコンテキストを捨てる。

詳細

個人プロンプト術からチームループへの転換記録。最初は「良いプロンプトのベストプラクティスを標準化」を目指したが、タスクごとに必要情報が異なるため、代わりに「人間が最初のプロンプトを短く、エージェント側が質問で詰める」設計に変更。質問ルールを厳密化：Material Ambiguity（実装方向・検証・ロールアウト・データ処理・権限・ユーザー動作で変わる不確実さ）だけを対象。選択肢は最大 3 つ、すべて現実的に成立。推奨案を書いても、他の選択肢も実行可能。実装フェーズで別エージェントに委譲した理由は、調査中に蓄積した捨てた案・不採用方針を持ったまま実装に入るとエージェントが不要な前提を引きずるため。人間が見る項目：指示・計画承認・E2E 確認。実装後の PR 指摘対応も codex-review-loop で自動化。体感値だが「チームメンバーが改善をスキルに PR 出す」ことで個人工夫がチーム資産化。