私の新しいAIワークフロー

概要

ThePrimeagenが、旅行中でもスマートフォンだけでAIを使ったプログラミングを進めるために編み出した「6〜7段階プランニング」ワークフローを実演する動画。自作のOdin製タワーディフェンスゲームを題材に、Cursorとgit worktree、自作の“JSONモード”テストハーネスを組み合わせた実践的な運用方法を紹介している。

主なポイント

• 6〜7段階の計画フローで、AIに一気に実装させず段階ごとに人間がレビュー・修正指示を挟む(構造定義→インターフェース設計→To-Do洗い出し→モック実装して差し戻し→不変条件→本実装)
• フェーズ0はリサーチと計画立案、フェーズ4(モック実装→検証→ロールバックし計画からの逸脱点を報告させる)がお気に入りで、非常に有効なフィードバックループになっている
• Cursorを使い、スマホからでも指示を送れるため、通信が不安定な旅行中でもプロジェクトを少しずつ進められた
• 自作ゲームに「JSONモード」を実装し、UIを介さずマウス操作やゲーム状態をJSON経由で送受信できるようにして、エージェントに自動でプレイテストさせる仕組み(Playwright的な発想)を構築
• Git worktreeで複数の作業ブランチを並行管理し、“inspect”コマンドでGitのハンク単位の差分をQuickfixリストに読み込んでレビューしている
• 独自ツール「55」(前作は「99」)で6段階プランニングを自動化・可視化し、将来的にはローカル作業をクラウドへ引き継ぐ機能も試作中
• 複雑なバグ修正など英語で説明しづらい変更は、AIに何度も指示するより自分で直接コードを書いた方が速いと感じている
• 通常のコーディング補完にはLLMチャットではなくSupermavenを使用しており、集中して書く場面ではAIより速いと感じている
• エージェントを放置すると質の低いコードを生成しがちなので、各段階で人間が「それ以上/それ以外はやるな」とスコープを厳しく制御することが重要
• ピクセルアートなどのアセット生成はAIではなく人間のアーティストに依頼しており、AIはコードよりアセット生成の方が苦手という所感を述べている

実践に使えること

• AIにコード変更を一括で作らせず、①データ構造定義→②インターフェース定義→③To-Do洗い出し→④モック実装して差し戻し(逸脱点を報告させる)→⑤不変条件→⑥本実装、の順で段階ごとに承認してから進める
• 複雑な状態を持つアプリでは、UIを介さないJSON入出力モードを用意し、エージェントやテストスクリプトがAPI的に操作・検証できるようにする
• Git worktreeを活用し、複数のAI作業ブランチを並行させてレビューしやすくする
• 英語での説明が困難な細かいバグ修正は無理にAIへ丸投げせず、自分で直接書く判断も持っておく
• 定型的なコード補完はLLMチャットではなく高速な補完ツール(Supermavenなど)を使い分ける