コース概要
自動補完からエージェントへ:なぜエージェントは失敗するのか
• コーディングエージェントの解剖:モデル、ハーネス、ツールサーフェス、コンテキスト、権限
• 各ツールの位置づけ:Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Codex CLI、Gemini CLI
• 失敗の分類法:誤ったコンテキスト、誤ったツール、フィードバック欠如、無制限の自律性
デモンストレーション:同じタスクを、成功した場合と失敗した場合で並べて比較
コンテキストエンジニアリング
• コンテキストウィンドウを予算と見なす:どこが入るべきか
• AGENTS.md、CLAUDE.md、.cursor/rules、copilot-instructions.md ー 一つの概念、複数のファイル名、一つの真正な情報源
• 規約、ビルドおよびテストコマンド、アーキテクチャ境界
• 取得と明示的コンテキストの比較;タスク分解とサブエージェント
ラボ:見知らぬPythonサービスのためのリポジトリコンテキストを作成し、失敗したタスクを再実行して出力を比較する
再利用可能なワークフローとエージェントスキル
• 抽象化の選択:指示ファイル、スキル、カスタムコマンド、または単純なスクリプト
• スキルの解剖:トリガー、指示、バンドルされたスクリプト、プログレッシブ開示
• ツール間でのポータビリティと、ベンダーロックインが開始される地点
• バージョン管理、レビュー、チーム内での共有;一般的なアンチパターン
ラボ:ハウスコーディング標準を強制する再利用可能なワークフローを作成しテストする
MCP:エージェントを実際のシステムに接続する
• アーキテクチャ:クライアント、サーバー、ツール、リソース、プロンプト;stdioおよびHTTP転送
• その存在価値 earned なサーバー:Gitホスティング、課題トラッカー、データベース、ブラウザ、内部API
• MCPサーバーよりもCLIやスクリプトが適している場合
• ツールサーフェスの衛生管理:ツールが多いほど信頼性が下がる理由
ラボ:MCPサーバーを接続し、チケットをEnd-to-Endで処理する(課題、ブランチ、パッチ、テスト、プルリクエスト)
フィードバックループと評価
• テスト、型、リンターをエージェントの根拠とし、テストファースト作業を制御機構として使用する
• CIをアウターループとし、エージェント作成の差分に対するレビュー規律
• ゴールデンタスク評価セット:何を測定し、回帰をどのように検出するか
• コストとレイテンシを主要な指標として扱う
ラボ:小規模な評価セットを作成し、2つのエージェント設定をそれに対してスコアリングする
セキュリティとガードレール
• 課題、プルリクエスト、README、依存関係、フェッチしたページを通じたプロンプトインジェクション
• 権限モデル:ホワイトリスト、承認、読み取り専用ツール、ネットワーク出口制御
• シークレット衛生管理とサンドボックス化:コンテナ、エフェメラルクレデンシャル、破壊範囲の制限
• サードパーティ製MCPサーバーと共有スキルにおけるサプライチェーンリスク
ラボ:エージェントが悪意のあるリポジトリによって乗っ取られる様子を見守り、その後設定を強化して再発を防ぐ
チームへの展開
• 段階的な導入パス;何を標準化し、何を個人に委ねるか
• 真の価値を示す指標と、そうでない指標
要求
• Python、Git、コマンドラインに関する実践的な知識
• AIコーディングアシスタントの事前経験があること
• NobleProgがDadesktop VMを準備し、Docker、VS Code、Python 3.11以降をインストールします
• 参加者が選択した動作中のAIコーディングアシスタント:Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Codex CLI、またはGemini CLI。ラボはツールに依存せず、各アシスタント向けの指示が提供されます
対象者
• AIコーディングアシスタントを使用しているが、確実な結果を得られないソフトウェアエンジニア、技術リード、アーキテクト
• チーム全体にAIツールを導入するプラットフォームエンジニアおよびDeveloper Experienceエンジニア
• 標準、ガードレール、成功指標を設定するエンジニアリングマネージャー
お客様の声 (3)
トレーナーは忍耐強く、とても親切です。彼はその分野に精通しています。
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