最近の開発者向け投稿が、よくあるフラストレーションを捉えています。AIコーディングエージェントが200行のコードを生成したものの、即座にクラッシュ。モデルが悪いのではなく、人間が「権限」の意味を明確に定義していなかったのです。この逸話は、AI支援コーディングのボトルネックがモデル能力ではなく、要件定義にあるという認識の高まりを示しています。この投稿では、Matt Pocockのagent skills（AIエージェント向けの構造化された再利用可能な指示）と、より積極的なアプローチを取る中国のspec-superflowという2つの新興ソリューションを比較しています。両者は、アドホックなプロンプトから、ドメイン知識とプロジェクト規約をコード化した正式なスキル定義への移行を目指しています。エンジニアリングリーダーやツールビルダーにとって、これはAIエージェントを単なるプロンプトの改善ではなく、オンボーディングが必要な第一級の開発チームメンバーとして扱う方向へのシフトを示しています。
AIコーディングエージェントが失敗する理由と、Matt Pocockのagent skillsや中国のspec-superflowなどの構造化スキルフレームワークが根本原因にどう対処しているかを実践的に考察。