AI要約
Claude CodeのSkillsで「ハーネスエンジニアリング」を実装し、プロジェクト固有のコード品質ルールを自動生成・継続改善する実装ノウハウです。/autoharness-initで設定ファイルからルール自動集約、/autoharness-updateでエラー時にルール自動改善します。小規模試験でpathlib使用率0→100%、Decimal使用率も同じく改善。指示文に書かなかったルールも習得できる、実践的なAI駆動開発の例です。
Cursor や Claude Code などのAIエージェントをチームで使うと、コミットルールが崩れやすくなります。これを防ぐには「禁止事項・手順・メッセージ形式」の3点を明文化し、.cursor/rules や CLAUDE.md に記述することが重要です。チケット番号を先頭に入れる、git add .を禁止するなど、具体的なルール設定で追跡性が大幅に向上します。
OpenClaw 2026.4.9の本質は「AIが夢を見る」というロマンティックな演出ではなく、記憶の監査性が飛躍的に向上したことです。MEMORY.md、DREAMS.md、memory/YYYY-MM-DD.mdで可視化された記憶を、過去ログから再投入・リセット・ロールバック可能にする「grounded REM backfill」機能により、AIの意思決定の根拠を人間がレビューできるようになりました。セキュリティ強化も同時実装され、実行型エージェント時代に必須の品質基準が整いつつあります。個人開発でも業務でも、持続する記憶の管理設計が次の競争軸になります。
