あなたの出したUIは"30点です"　AIに点数を突きつけると何が起きるか

"改善して"をやめたら、AIの出力が変わった

AIにコードを書いてもらう。動く。一応動く。

エラーが出れば「直して」と言える。ちょっとだけ変えて「改善しました」と返してくる。何がどう改善されたのかもわからない。「大丈夫？」と聞けば「はい、問題ありません」で終わる。

動いてはいる。そのまま「まあいいか」で進めて、後から404エラーや他のページに未接続、みたいな起きることが何度もあります。

結局たどり着いたのは、「改善して」じゃなくて、プロンプト自体を変えるということでした。同じAIに同じコードを見せていても、聞き方ひとつで返ってくるものが全然違う。

以下、自分が実際に毎日使っている3つの聞き方です。

① 「今は30点です。100点に近づけるには？」

こっちが「30点」と言い切ると、AIは「70点分の差を埋めなきゃ」と動いてくれる。「良くして」だと5点分くらいしか変わらないのに、点数を突きつけるだけでAIの本気度が変わります。

これを何周もやります。

1回目：「30点です。100点に近づけるには？」→ 大幅に変わる

2回目：「60点まできた。あと何が足りない？」→ もう一段上がる

3回目：「85点。残りの詰めをお願い」→ 仕上がる

② 「隠してることない？」

「今の実装で、あえて言わなかった問題点や妥協した箇所を全部出して」

AIって、聞かれなければ黙ってることが結構あります。「問題ありません」と言ってたのに、これを聞くと「実は○○が未 対応です」とか出てくる。最初から言ってよ・・・と毎回思います笑

③ 「ベストプラクティスを教えて」

「この実装のベストプラクティスを教えて」

これが地味に強い。最近一番使います。AIは「動くコード」を出してくるけど、それが「良いコード」かは別の話で。ベストプラクティスを聞くと、業界の定番パターンや自分が知らなかった設計の定石を教えてくれます。コードが読めなくても「ベストプラクティスに沿ってるか？」という基準で品質を判断できるようになりました。

プロンプトだけだと限界がある

この3つのプロンプトで、AIの出力はかなり引き上げられるようになりました。

でもこれは「作った後に直す」話。毎回ブラッシュアップを繰り返すのは、プロジェクトが増えるほどキツくなる。

そもそも、最初からできる限り品質の良いものが出てくれば、ブラッシュアップの回数は減る。

「AIに聞く前の段階で、品質を底上げする方法はないか」

そこから日々構築しているのが、ハーネスという仕組みです。AIの作業手順をSkillsとして部品化し、それを実行するエージェントを束ねて、品質を管理する全体の枠組み。次回はその話を書きます。