# OpenCodeの機能と実践的な使い方 📜 「うちのプロジェクトの作法、毎回説明するの面倒…」を解決するのが `AGENTS.md` です。一度書けば、エージェントが常にそのルールを踏まえて動いてくれます。 🏷️ タイトル: AGENTS.md 🔗 URL: 📘 概要 `AGENTS.md` はOpenCodeにカスタム指示を与えるためのファイルです。プロジェクトの規約・アーキテクチャ・ビルド手順などを書いておくと、その内容がLLMのコンテキストに常時含まれ、エージェントの振る舞いをチームの流儀に合わせられます。 ⚙️ 機能の説明 ルールは2つのレベルで管理できます。 ・プロジェクト単位: リポジトリ直下の `AGENTS.md`。そのディレクトリ配下にのみ適用されます。 ・グローバル単位: `~/.config/opencode/AGENTS.md`。全セッション共通で、個人の好みに向いています。 起動時の探索順は、ローカルの `AGENTS.md` または `CLAUDE.md`（現在地から上位へ遡る）→ グローバルの `~/.config/opencode/AGENTS.md` → Claude Code互換の `~/.claude/CLAUDE.md` の順で、各カテゴリで最初に見つかったものが採用されます。Cursor風の運用にも近く、移行もしやすい設計です。 🛠️ 実践的な使い方 外部のドキュメントを指示として取り込みたい場合は、`opencode.json` の `instructions` に `["CONTRIBUTING.md", "docs/guidelines.md", ".cursor/rules/*.md"]` のようにファイルを列挙します。グロブも使えます。 ゼロから書くのが大変なら `/init` を実行すると、重要なファイルを走査し、必要に応じて質問しながら `AGENTS.md` を自動生成・改善してくれます。生成後はGitにコミットしてチームで共有しましょう。 💡 ユースケース 「コミットメッセージは日本語」「テストは pytest で書く」「この層を直接importしない」といった暗黙知を `AGENTS.md` に明文化しておけば、新メンバーにもエージェントにも同じ前提が伝わり、レビューの手戻りが減ります。モノレポでは `instructions` のグロブでパッケージごとの規約を束ねられます。 ⚠️ 注意点 `AGENTS.md` 内に手書きしたファイル参照は自動では展開されません。複数ファイルを確実に読ませたいときは `opencode.json` の `instructions` を使うのが堅実です。既存の `CLAUDE.md` がある場合は互換として認識されますが、新規は `AGENTS.md` に寄せると整理しやすいでしょう。リモートURL参照は5秒のタイムアウトがある点も覚えておきましょう。 #OpenCode# #AGENTSmd#

# Codexの機能と実践的な使い方 📝 毎回プロンプトに同じ前提を書くのは卒業しましょう。AGENTS.mdは、ビルド手順やコード規約をCodexに恒久的に覚えさせる「階層的な指示書」です。 🏷️ タイトル: 階層的プロジェクト指示（AGENTS.md） 🔗 URL: 📘 概要 AGENTS.mdは、Codexが作業を始める前に読み込む永続的な指示ファイルです。プロジェクトの規約・ビルドコマンド・コードスタンダードをMarkdownに書いておくと、Codexが自動的に発見して適用します。現在地に近いファイルほど優先される「層」の仕組みが特徴です。 ⚙️ 機能の説明 Codexは厳密な優先順位で指示チェーンを組み立てます。 ・グローバル（`~/.codex/`）: まず `AGENTS.override.md`、次に `AGENTS.md` を確認 ・プロジェクト（Gitルートから現在地まで）: 各階層で `AGENTS.override.md` → `AGENTS.md` → カスタムのフォールバック名の順に確認 ・マージ: ルート側から順に空行をはさんで連結し、後（＝現在地に近い側）のファイルが先のものを上書き 合計サイズが `project_doc_max_bytes`（既定32KiB）に達した時点で追加を停止します。命名は次の通りです。 ・`AGENTS.md`: 標準の指示ファイル ・`AGENTS.override.md`: 一時的な上書き用（同じ階層で優先される） ・フォールバック名: `project_doc_fallback_filenames` で `TEAM_GUIDE.md` などを指定可能 🛠️ 実践的な使い方 役割ごとに置き分けると効きます。 ・`~/.codex/AGENTS.md`（全体共通）: 「JS変更後は必ず `npm test`」「`pnpm` を優先」など個人の普遍的な好み ・リポジトリ直下の `AGENTS.md`: lint基準・ドキュメント方針・レビュー基準などチームの規約 ・サブディレクトリの `AGENTS.override.md`（例: `services/payments/`）: 親の規約を消さずに、特定領域だけ上書き 設定が反映されているかは `codex --ask-for-approval never "Summarize the current instructions."` で確認できます。 💡 ユースケース モノレポで、決済サービスだけ別のテストコマンドやレビュー基準を強制したい、といったときに `services/payments/AGENTS.override.md` を置くだけで、その配下に入ったときだけルールが切り替わります。GitHubの `@/codex review` でも、ここに書いた「Review guidelines」が適用されます。 ⚠️ 注意点 Codexは実行のたびに指示チェーンを組み直すため、キャッシュのクリアは不要です。内容が古く見えるなら対象ディレクトリで起動し直してください。空ファイルはスキップされ、存在しないフォールバック名は無視されます。`CODEX_HOME` 環境変数は既定のプロファイル位置を上書きします。 #OpenAICodex# #AGENTSmd#

CLAUDE.mdやAGENTS.mdのグローバル設定は、文面より「構造＋防いでいる失敗モード」を共有すべきだと思う。 あのルールの正体は、自分の失敗から生まれた傷跡だ。失敗と切り離してコピーしても、検証も更新もできず、指示書が肥大化して形骸化する。 整理すると3層ある。 ①個人の運用スタイル → 信頼モデルが違うので移植不可 ②ドメイン固有のベストプラクティスやNG → 文面ごと共有する価値あり。ただしリポジトリ側へ ③プロジェクト固有の事実 → 当然リポジトリ側で管理 グローバルは構造と理由を共有し、プロジェクト側は文面ごとコミットする。 共有すべきなのはテンプレではなく、失敗から導かれた設計思想だ。

🧭 TL;DR: モデルが賢くなったのに、指示だけ旧モデル仕様のままだと逆に足を引っ張ります。OpenAIがGPT-6 Astra移行時のスキル・プロンプト見直し方をまとめました。 タイトル: Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra URL: 📌 ポイント 📝 スキルの説明は発動条件を絞って簡潔に書く 📂 複雑なスキルは最初から全文脈を読ませず段階的に開示する 🎯 過剰に具体的な指示はむしろ精度を下げることがある 📄 AGENTS.mdは一律の必読リストより文脈に応じた参照にする ⚖️ 旧モデル向けの行動制限がAstraでは過剰な自己制限になりうる 🛑 完了条件・探索範囲・停止条件を事前に明示しないと早く止まりがち モデルが進化したら指示はむしろ削る、という逆説的だけど実践的な学びが詰まっています。 #AIエージェント# #プロンプトエンジニアリング#

TL;DR: 同じ Claude Opus でも、ハーネスなしは20分で$9の失敗、ハーネスありは6時間で$200のプロダクト。この差を体系的に教えるオープンソースカリキュラムです。 learn-harness-engineering 「モデルは賢い。ハーネスが信頼性を作る」——このリポジトリはAIコーディングエージェント向けのハーネス工学を14レクチャー・8プロジェクトで学ぶ教材です（⭐️ 13.7k）。 ポイント 🔧 5つのサブシステムがハーネスの骨格 ・Instructions: AGENTS.md など構造化ガイダンスでリポジトリを真実源に ・State: claude-progress.md とgit履歴でマルチセッション継続性を確保 ・Verification: テスト・lint・E2Eで「完了したふり」を防ぐ ・Scope: 明示的な完了基準で1フィーチャーずつ確実に進める ・Session Lifecycle: init → 実装 → 検証 → コミット → ハンドオフの構造的フロー 📚 段階的なカリキュラム設計 基礎（問題の直視・構造化）から発展（ループ自動化・グラフ設計・Human-in-the-Loop）まで段階的に構成。共有の Electron アプリを題材に、コードを通じてハーネスを習得します。 ⚡ すぐ既存プロジェクトに適用できる AGENTS.md・ の3ファイルをテンプレートからコピーするだけで即座に効果が出る設計。 🌐 最新のフロンティア設計も収録 Pi・Claude Code・Codex・DeepSeek の実際のハーネス設計の分析（2026年8月追加）、ループエンジニアリング・グラフエンジニアリング（2026年7月追加）と、現場の最新実践を継続的に反映しています。 エージェントを「プロンプトで動かす」から「ハーネスで信頼させる」へ、という発想の転換を13.7kのエンジニアが支持しています。 #CodingAgent# #AIエンジニアリング#

# Antigravityの機能と実践的な使い方 🚀 ブラウザもIDEも開かず、ターミナルだけでエージェントに開発を任せたい。そんな願いに応えるのが Antigravity CLI（agy）です。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: Antigravity CLI URL: 📝 概要 Antigravity CLI は、Antigravity 2.0 と同じエージェントハーネスをコマンドラインから利用できる軽量サーフェスです。GUI を立ち上げずに新しいエージェントを即座に作成でき、SSH 越しのリモートサーバーやコンテナ内でも高速に動作します。コマンドは agy で呼び出します。 🔧 機能の説明 agy は IDE 版と同じ中核を共有しつつ、ターミナルに特化した拡張性を備えています。 ・AGENTS.md をリポジトリ直下に置くことで、プロジェクト共通の指示をエージェントへ読み込ませます（従来の .gemini/ 規約を置き換える新しい仕組みです） ・Agent Skills は ~/.gemini/antigravity-cli/skills/ のグローバルスコープと .agents/skills/ のワークスペーススコープから読み込まれます ・Hooks はツール実行の前後やループ停止条件などのライフサイクルに割り込み、整形や検査を自動化します ・MCP サーバーはローカルプロセス・リモートホストの双方を設定でき、外部データやツールへ接続します ・Subagents や Plugins も第一級の拡張要素として扱われます 🛠 実践的な使い方 ・インストールは macOS/Linux なら curl -fsSL | bash、Windows は PowerShell から実行します ・初回は agy を起動し、Google アカウントまたは GCP プロジェクトで認証します ・agy inspect を実行すると、読み込み中の AGENTS.md・スキル・プラグイン・フック・接続済み MCP サーバーが一覧表示され、想定通りの文脈が入っているか確認できます ・/goal で自律実行、/grill-me で着手前の質問、/schedule で定期実行、/browser でブラウザ機能を明示的に有効化できます 🎯 ユースケース ・SSH やリモート環境で IDE を立てられない場面で、ターミナルから直接エージェントを走らせる ・agy inspect で「なぜスキルが効かないのか」「どの MCP が読み込まれたか」を切り分けてデバッグする ・CI コンテナ内で軽量にエージェント処理を起動する ・AGENTS.md とチーム共通スキルを組み合わせ、リポジトリごとの作法を統一する ⚠️ 注意点 ・既定モデルは Gemini 3.5 Flash（High）で、プレビュー期間の無料枠は寛大ですが、本番ワークロードには課金有効な GCP プロジェクトが必要です ・スキルやフックが効かないときは、まず agy inspect で実際の読み込み状態を確認してから設定を疑うのが定石です ・グローバルスコープとワークスペーススコープでスキルの探索先が異なる点に注意してください #Antigravity# #DevTools#

# Cursorの機能と実践的な使い方 📏 「APIは必ずzodで検証」——その方針、毎回プロンプトに書く必要はありません。CursorのRulesがAIに永続的な記憶を与えます。 🏷️ タイトル: 永続指示(Project/Team/AGENTS.md) 🔗 URL: 📘 概要 RulesはCursorのエージェントへ、システムレベルの永続的な指示を与える仕組みです。LLMは補完間で記憶を保持しないため、Rulesがプロンプトレベルで再利用可能な文脈を供給します。プロンプト・スクリプト・ガイダンスを束ね、チーム横断で再利用できます。 ⚙️ 機能の説明 Cursorは複数の種類のRulesをサポートします。 ・Project Rules: `.cursor/rules`配下の`.mdc`ファイル。バージョン管理され、コードベースにスコープされます。 ・User Rules: Cursor設定で定義する全プロジェクト共通の好み。 ・Team Rules: ダッシュボードで管理する組織全体のルール(Team/Enterpriseプラン)。 ・AGENTS.md: プロジェクトルートやサブディレクトリに置くプレーンなMarkalternative。フロントマター不要で、ネスト配置も可能(より具体的な指示が親より優先)。 Project Rulesのフロントマターは挙動を制御します。`alwaysApply: true`で全チャットに適用、`globs`指定+`alwaysApply: false`でマッチ時に自動添付、`description`のみならエージェントが関連時に賢く適用、いずれも無ければ`@`メンション時のみ適用されます。 🛠️ 実践的な使い方 ・globsでファイル種別にスコープします。例:`src/**/*.tsx`、複数指定はカンマ区切り。これで「APIは必ずzodで検証する」を該当ファイル編集時に自動適用できます。 ・ルール生成はチャットで`/create-rule`、または`Cursor Settings > Rules, Commands`の「+ Add Rule」から行います。 ・`.mdc`の例として、フロントマターに `globs: src/api/**/*.ts` と `alwaysApply: false` を書き、本文に「受信ペイロードは必ず zod スキーマで検証」「検証失敗時は 400 と統一エラー形を返す」といった規約を記します。 ・チームでは適用順「Team Rules → Project Rules → User Rules」を踏まえ、Team Rulesで全社的な規約を強制します。 💡 ユースケース 「APIはzod検証」「コミットはConventional Commits」「ログはJSON構造化」といった反復方針をRules化し、globsで該当ファイルだけに自動適用。Gitにチェックインすればチーム全員が同じ規約の恩恵を受けられます。 ⚠️ 注意点 ルールは1ファイル500行以内に保ち、大きければ分割します。スタイルガイドの丸写しは避け(リンターに任せる)、内容の重複より「ファイル参照」を優先します。まれなエッジケースより頻出パターンを狙いましょう。User RulesはAgent(チャット)にのみ効き、Inline Editやその他のAI機能、Cursor Tabには影響しない点に注意してください。 #Cursor# #AIコーディング#

# Codexの機能と実践的な使い方 🔍 PR を開いたら、ノイズではなく「本当にヤバい指摘だけ」が返ってくる。Codex の GitHub 統合は P0/P1 の高優先度リスクに絞ったコードレビューを自動投稿します。 🏷️ タイトル: PRレビュー(@/codex review) 🔗 URL: 📘 概要 Codex の GitHub 統合は、Pull Request の差分を AI がレビューして高シグナルなフィードバックを投稿する機能です。あえて P0・P1 の深刻な問題だけに絞ることで、レビューコメントが高優先度のリスクに集中するよう設計されています。 ⚙️ 機能の説明 ・手動レビューは PR に `@/codex review` とコメントします。Codex は 👀 でリアクションした後、GitHub のコードレビューを投稿します。 ・設定で Automatic reviews を有効にすると、PR がオープンされた時点でメンション不要の自動レビューが走ります。 ・レビュー観点はリポジトリ最上位の `AGENTS.md` に書いた「Review guidelines」セクションで制御できます。Codex は変更ファイルに最も近い `AGENTS.md` の指示を適用するため、ディレクトリ階層を使ってパッケージごとに観点を変えられます。 ・`@/codex review` 以外で `@/codex` をメンションすると、その PR を文脈としてクラウドタスクが起動します。例えば `@/codex fix the CI failures` のように指示できます。 🛠️ 実践的な使い方 ・まず の Code review 設定で対象リポジトリのトグルを有効にします（Codex cloud のセットアップが前提）。 ・観点を固定したいときは `AGENTS.md` の「## Review guidelines」セクションに「PII をログに出さない」「全ルートを認証ミドルウェアで包む」などの観点を箇条書きします。 ・1回だけ観点を変えたいなら `@/codex review for security regressions` のようにコメントに直接添えます。 ・レビュー後に修正まで任せるなら `@/codex fix the P1 issue` とコメントすれば、Codex がクラウドタスクで修正に着手します。 💡 ユースケース レビュアーが多忙なチームで、まず Codex に一次レビューを通させて P0/P1 を潰してから人間レビューに回すと、レビュー往復が減ります。セキュリティや PII 取り扱いなど絶対に外せない観点を `AGENTS.md` に明文化しておけば、全 PR で機械的に確認されます。 ⚠️ 注意点 ・利用にはリポジトリで Codex cloud のセットアップとコードレビューの有効化が必要です。 ・手動レビューのトリガーは厳密に `@/codex review` という文字列です。 ・自動レビューはトグル設定が正しくないと動きません。導入時に設定を確認しましょう。 #OpenAICodex# #CodeReview#

# OpenCodeの機能と実践的な使い方 🤖 1つのAIに何でも任せる時代は終わり。OpenCodeのエージェント機能なら、計画役・調査役・レビュー役を役割ごとに分け、権限まで細かく絞って安全に協働させられます。 🏷️ タイトル: プライマリ/サブエージェント 🔗 URL: 📘 概要 OpenCodeのエージェントは、直接対話する「プライマリエージェント」と、それらから呼び出される専門の「サブエージェント」に分かれます。役割とツール権限を分離することで、安全かつ効率的にタスクを進められます。 ⚙️ 機能の説明 ・プライマリ: 全ツールにアクセスできる開発用の Build と、編集・bashが既定で「ask」に制限された計画用の Plan があります。`Tab` で切り替えます。 ・サブエージェント: 多段の調査向けの General、読み取り専用でコードベースを探索する Explore、外部ドキュメントや依存関係を調べる Scout が組み込みです。`@/general ...` のように `@` で明示的に呼び出せるほか、プライマリが自動で起動することもあります。 ・カスタム定義: `opencode.json` のJSON、または `.opencode/agents/*.md` のMarkdown（フロントマター）で独自エージェントを定義できます。主な項目は `description`（必須）、`mode`（`primary`/`subagent`/`all`）、`model`、`prompt`、`temperature`、`permission`（`allow`/`deny`/`ask`）、`steps`、`hidden` などです。 🛠️ 実践的な使い方 編集を禁止した「監査専用エージェント」を定義すれば、誤った変更を防ぎつつレビューだけ任せられます。Markdown定義のフロントマターで `mode: subagent`、`permission` の `edit: deny` と `bash: deny` を指定し、本文に「入力検証・認証不備・データ露出・脆弱な依存関係を中心にレビュー」と書くだけです。`permission` の `bash` はグロブで細かく制御できます。 `opencode agent create` を使えば、対話形式で配置場所・目的・権限を選びながらMarkdown定義を生成できます。 💡 ユースケース 大きな機能追加では、まず Explore で関連箇所を読み取り専用で調査させ、Plan で方針を固め、Build で実装し、最後に編集禁止のレビュー用エージェントで点検する、という分業が組めます。 ⚠️ 注意点 ・`permission` の既定はエージェントごとに異なります（Planは編集/bashが ask）。意図せぬ変更を避けるため明示設定が安全です。 ・`bash` 権限はグロブ指定可能で、`"rm *": "deny"` のように危険コマンドを個別に拒否できます。 ・サブエージェントを `@` メニューから隠したい場合は `hidden` を使います。 #OpenCode# #AIAgents#

ハーネスエンジニアリングのアンチパターン AP9. 健忘症のハーネス（The Amnesiac Harness） 🎯 ポイント 毎セッション同じ地雷を踏み、同じ説明をされ、同じ訂正を受ける。複利が効くべきところで単利すら積まれていません——競争優位の最大の源泉を捨てています。 ❗ 発生する課題 ハーネスがセッション間で知識を蓄積しないため、同じ学習コストを無限に再支払いし続けます。エージェントは毎回同じ試行錯誤を繰り返し、組織のハーネスは時間とともに賢くなりません。 🔍 メカニズムと症状 このアンチパターンが見過ごされやすいのは、個々のセッションは「うまくいっている」ように見えるからです。「ビルドにはフラグXが要る」と学んだセッションは成功しますが、次のセッションで同じ発見を一からやり直します。知識固定という地道な作業は後回しにされがちで、「今回は動いたからOK」で終わります。しかし、学習コストの再支払いは1回なら些細でも数十回重なると膨大な浪費です。複利が効くべきところで単利すら積まれない——これは競争優位の最大の源泉を捨てているのと同じです。症状としては、「また同じエラーか」という既視感、毎回同じ環境設定でつまずく、チームが同じ情報をエージェントに何度も教える、といった現象が見られます。 📋 シナリオ ・エージェントが「このプロジェクトではDockerが必要」と3回のセッションで3回学び直す。毎回5分のビルドエラーとデバッグが発生し、合計15分を浪費。 ・レガシーコードの「このモジュールは廃止予定、代わりにYを使え」という知識を、5人の開発者がそれぞれのセッションでエージェントに教え直す。 ・インシデント対応で「このサービスのログはCloudWatchではなくDatadogにある」をエージェントが毎回発見し直し、初動の5分を無駄にする。 🛡 回避方法 ・エージェントが試行錯誤で学んだ知識を永続指示ファイル（AGENTS.md等）に即座に書き出すフックを実装します ・「一時的な情報」と「不変の知識」を区別し、後者だけを永続化するガイドラインを定めます ・指示ファイルの定期的な棚卸しサイクルを設け、古くなった知識を削除します ・知識が複利で積み上がるべき資産であることを認識し、「発見した瞬間の固定」を習慣化してください #HarnessEngineering# #KnowledgeManagement#