開発者向け AI ワークフローチェックリスト

信頼できる AI ワークフローは単一のプロンプトではありません。繰り返し可能なループです。タスクを定義し、安全なコンテキストを提供し、検証可能な出力を求め、結果を検証し、証拠の記録を残します。

1. タスクを定義する

AI ツールを開く前に、1 文でタスクを書いてください。

良いタスクの形:

• このエラーを説明し、考えられる原因を列挙する。
• この挙動のテストを下書きする。
• 2 つの実装オプションを比較する。
• 公開契約を変えずにこの関数をリファクタリングする。
• これらのメモを要件に要約する。

ファイル、制約、チェックが明確でない限り、「機能全体を作って」のような広い所有権プロンプトは避けてください。

2. 安全なコンテキストを準備する

タスクに必要なコンテキストだけを含めてください。

• 関連するコード、ログ、ドキュメント、要件。
• 期待される挙動と実際の挙動。
• 変更してはいけない制約。
• 既存のコマンド、テスト、例。

シークレット、非公開の顧客データ、内部戦略、環境外に出してはいけないソースコードを削除してください。

3. 検証可能な出力を求める

回答をレビューしやすくしてください。

次を返してください:
1. 短い診断。
2. 推奨される変更。
3. リスクと仮定。
4. 検証ステップ。

構造化された作業では、JSON、Markdown テーブル、SQL、テストケース、パッチサイズの説明を求めてください。形式が具体的であるほど、検査しやすくなります。

4. 信頼する前に検証する

適切な証拠を使いましょう。

• コード: テスト、型チェック、リント、手動レビューを実行する。
• API またはライブラリの詳細: 公式ドキュメントを確認する。
• セキュリティに敏感な作業: 信頼できる参照とチーム方針を使う。
• コンテンツ: ソース資料、トーン、主張、権限を確認する。
• データ変換: サンプル入出力を比較する。

回答を検証できない場合、結果ではなくアイデアとして扱ってください。

5. 何が起きたかを記録する

重要な作業では、短いメモを残してください。

AI が支援した内容: [タスク]
検証方法: [ドキュメント、テスト、コマンド、レビュー]
残るリスク: [既知の制限]

これにより、将来のレビュアーが人間の判断がどこに適用されたかを理解しやすくなります。

よくある失敗パターン

• プロンプトが最も重要な制約を隠している。
• アシスタントがリファクタリングのみと言いながら挙動を変える。
• 回答がソースなしで正確な事実を引用している。
• 編集すべきだった機密データがタスクに含まれている。
• 検証ステップが曖昧、欠落、または実行不可能。

最終的な要点

AI をエンジニアリングワークフロー内の速い協力者として使いましょう。コンテキスト、プライバシー、レビュー、証拠の所有権は自分に残してください。