AI 支援プログラミングを使用する場合、最も難しいのはコードを書くことではなく、毎回「自由に」コードを生成するのではなく、AI がチームの既存のエンジニアリング標準に厳密に準拠していることを確認することです。 私はオープンソース プロジェクト Compounding Engineering Plugin に偶然出会いました。これは、技術的負債を生み出すのではなく、あらゆる AI 開発の取り組みで品質を蓄積することを目指した、非常にハードコアな Plan-Work-Review エンジニアリング ワークフローを提案しています。 これは単なる「メモリ保存」ではなく、計画フェーズでコードベースパターンを深く分析して詳細な課題を生成し、分離された環境（ワークツリー）で開発を実行し、最終的に10人以上の専用エージェントによって並行してレビューを行います。 GitHub: https://t.co/9LLs5a3SpL 最も興味深いのは、`security-sentinel` や `performance-oracle` などのプロフェッショナル エージェントが組み込まれたレビュー メカニズムです。これにより、上級の人間のエンジニアと同じように、コードの包括的なチェックを実行できます。 Claude Code を単なる「コード ジェネレーター」ではなく、コードを書くだけでなく自己検閲もできる規律ある「仮想同僚」にしたいのであれば、このプラグインを検討する価値があります。
