本記事は、大規模言語モデルを活用する際のソフトウェアエンジニアリングにおける必須のドキュメント化および検証プロトコルを概説しています。AI支援開発ワークフローでの明確さを維持するために、要件、重要な決定事項、設計目標を記録することの重要性を強調しています。

  • リポジトリ内に要件文書を直接保存する。
  • 日付ベースの名前付け規則を使用して、指定されたplansディレクトリにLLMが生成したプランファイルを保存する。
  • プロンプトをすべて含めることを保証しつつ、summariesフォルダにセッションサマリーを記録する。
  • 証拠なしでランタイム状態や根本原因を推測することを禁止するハードゲートルールを実装する。
  • 修正策を提案する前に、ログ、スクリーンショット、またはデータベースクエリによる検証を必須とする。

これらのプラクティスは、コード変更およびシステム状態の明示的な検証を強制し、仮定に依存しないことで、正確性と信頼性を確保するのに役立ちます。