AIの性能を引き出す7つのコツ:AIエージェントを賢く使うためのテクニック

2026-10-04 · いまにゅのAIプログラミング塾

原題: やるだけでAIの性能を爆上げする神技7選！AIエージェントが超賢くなる7つの裏技をAI活用のプロが教えます

概要

AIエージェント(Claude Code、Codex、Cursorなど)を使いこなす上級者が実践している、ツールに依存しない7つのテクニックを紹介する動画です。セッション履歴を使ったハーネス改善、複数エージェントの使い分け、外部メモリの活用、完成条件の事前定義、自分で手を動かすこと、完成物へのこだわりが中心です。

主なポイント

セッション履歴からハーネスを改善する:過去のチャット履歴から、繰り返したフィードバックや失敗した手順を抽出し、スキル・テスト・AGENTS.md/CLAUDE.mdに反映する。1週間分のコメントをまとめて反映すると、完成度の高いスキルになる。
改善の定期実行(ドリーミング):夜間にその日のセッション履歴を読み込ませて改善点を反映させ、朝には反映済みの状態にする自動サイクルも可能。反映後は次の作業でうまくいくか再確認する。
複数エージェントを用途別に使い分ける:最も賢いモデルを司令塔(戦略設計・フィードバック)に置き、実行は下位モデルやCodexが担う。リサーチはX情報に強いGrokに任せる運用が紹介されている。
エージェント間連携ツール「AGMSG(エージェントメッセージ)」:Claude Codeのセッション内からCodexやGrokに依頼できる、日本の開発者製のツール(GitHubで公開)。
外部メモリを共通基盤にする:Notion、GBrain、スーパーメモリー系ツールなどに長期記憶を置き、ChatGPT・Claude・Codex・Cursorなど各エージェントから共通で参照・蓄積できるようにする。
検証方法・完成条件を先に渡す:「こうなったら完成」というゴールと確認方法を最初に定義する。
生成と評価を分ける:ChatGPTに作らせてClaudeにレビューさせる、といったように、作る役と評価する役を別のモデルにする。
TDD(テスト駆動開発)のスキルを導入する:自作せず、SuperpowersやMatt Pocock氏のスキルなど既存のTDDスキルを入れて、動作確認を自動化する。
自分でも手を動かす:AIに任せきりにすると品質が気づかないうちに下がる。読む・試す・判断するは人間が担う。
最初の完成物にこだわる:スキルは最初の成果物の品質に引きずられる。60点で固定すると60点が量産されるため、自分にとっての100点を作ってからスキル化する。