2026-09-18 のダイジェスト

arxiv.org 40日前

コーディングエージェントのハーネス設計に関する実証的研究

コーディングエージェントの性能を左右するハーネス設計を、計画・行動空間・コンテキスト管理の3要素に分解して実証的に比較した論文。SWE-Bench Verified と Terminal-Bench 2.1 で4モデル・176設定を評価し、コンテキスト管理は予算が厳しいほど有効で、主な効果はオーバーフロー防止にあること、LLM要約の前にルールベースの省略を行うのが最も効率的であること、計画は弱いモデルでは精度の足場、強いモデルではコスト削減になること、bashに強いモデルはbashのみのインターフェースでも低コストで動けることなどを報告している。

コーディングエージェントの性能を左右するハーネス設計を、計画・行動空間・コンテキスト管理の3要素に分解して実証的に比較した論文。SWE-Bench Verified と Terminal-Bench 2.1 で4モデル・176設定を評価し、コンテキスト管理は予算が厳しいほど有効で、主な効果はオーバーフロー防止にあること、LLM要約の前にルールベースの省略を行うのが最も効率的であること、計画は弱いモデルでは精度の足場、強いモデルではコスト削減になること、bashに強いモデルはbashのみのインターフェースでも低コストで動けることなどを報告している。
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zenn.dev 40日前

長く生き残るソフトウェアを書くための指針

何年も動き続ける resilient なソフトウェアを作るうえで重要だと筆者が考える指針をまとめた意見記事。開発者としての経験から得た考えを順不同で並べたもので、特定の技術に依存しない設計・実装・保守の姿勢に関する内容。

何年も動き続ける resilient なソフトウェアを作るうえで重要だと筆者が考える指針をまとめた意見記事。開発者としての経験から得た考えを順不同で並べたもので、特定の技術に依存しない設計・実装・保守の姿勢に関する内容。
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zenn.dev 40日前

チームトポロジーの重要な用語とその解説

SREの現場で組織構造を考える際に役立つ「チームトポロジー」の基本的な用語を解説する記事。ユーザーに良い機能を素早く届けるためのチーム分割や組織設計の考え方を紹介している。

SREの現場で組織構造を考える際に役立つ「チームトポロジー」の基本的な用語を解説する記事。ユーザーに良い機能を素早く届けるためのチーム分割や組織設計の考え方を紹介している。
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dev.classmethod.jp 40日前

OpenJev を読んで、生成しない AI の別解を考えてみた

Jev に触発された OpenJev の実装を読み比べ、既存モデルの点数を直接読む方式と、判断用に学習し直す方式の違いを整理した記事。生成しない AI の代替設計を考える内容。

Jev に触発された OpenJev の実装を読み比べ、既存モデルの点数を直接読む方式と、判断用に学習し直す方式の違いを整理した記事。生成しない AI の代替設計を考える内容。
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zenn.dev 40日前

PRのCI稼働時間を7割削減した話

AIエージェントに実装を任せるようになりPRやテストコードが増加、CIの稼働時間が問題化した。CIの目的を維持したまま3つの対応を行い、1runあたりの稼働時間を144分から39分へ73%削減した事例を紹介する。

AIエージェントに実装を任せるようになりPRやテストコードが増加、CIの稼働時間が問題化した。CIの目的を維持したまま3つの対応を行い、1runあたりの稼働時間を144分から39分へ73%削減した事例を紹介する。
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zenn.dev 40日前

PRのCI稼働時間を7割削減した話

AIエージェントに実装を任せることでPRやテストコードが増え、CIの稼働時間が増大した問題に対し、CIの目的を維持したまま3つの対応を行い、1runあたり144分から39分(73%削減)まで短縮した取り組みの紹介。

AIエージェントに実装を任せることでPRやテストコードが増え、CIの稼働時間が増大した問題に対し、CIの目的を維持したまま3つの対応を行い、1runあたり144分から39分(73%削減)まで短縮した取り組みの紹介。
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blog.detail.dev 40日前

セルフドライビングコードベースへの道

エージェントはゲームの一発生成や大規模なマイグレーションをこなせるようになったが、実際のソフトウェア開発の大部分は依然として人間のエンジニアが主導している。多くの組織が大量のトークンをエージェントに投じたものの成果は芳しくなく、幻滅期に入っている。次の段階では、エンジニアの価値は「良いアイデアを出すこと」と「適切なアーキテクチャを設計すること」に移り、バグの検出と修正、本番エラーのデバッグとパッチ適用、エージェント用プロンプトの最適化、フロントエンドの一貫性維持といった作業はエージェントに任せるべき領域として挙げられる。そのためにはループやガードレール、評価基盤など新しいプリミティブの整備が必要になる。

エージェントはゲームの一発生成や大規模なマイグレーションをこなせるようになったが、実際のソフトウェア開発の大部分は依然として人間のエンジニアが主導している。多くの組織が大量のトークンをエージェントに投じたものの成果は芳しくなく、幻滅期に入っている。次の段階では、エンジニアの価値は「良いアイデアを出すこと」と「適切なアーキテクチャを設計すること」に移り、バグの検出と修正、本番エラーのデバッグとパッチ適用、エージェント用プロンプトの最適化、フロントエンドの一貫性維持といった作業はエージェントに任せるべき領域として挙げられる。そのためにはループやガードレール、評価基盤など新しいプリミティブの整備が必要になる。
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