2026 年版:初めての AI ループを構築する方法

@sairahul1
英語24 時間前 · 2026年7月10日
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TL;DR

手動プロンプトから Slate を活用した自律型 AI ループへ移行するための包括的ガイド。状態管理、検証、マルチエージェント・オーケストレーションに焦点を当てています。

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存命する AI エンジニアの中でもっとも優れた 2 人が、先月同じことを言いました。

OpenClaw の生みの親であり、現在は OpenAI に所属する Peter Steinberger 氏:

「コーディングエージェントにプロンプトを書くべきではありません。エージェントにプロンプトを書かせるループを設計すべきです。」

Anthropic で Claude Code の責任者を務める Boris Cherny 氏:

「私はもう Claude にプロンプトを書きません。Claude にプロンプトを書かせ、何をすべきか判断させるループを走らせています。私の仕事はループを書くことです。」

ほとんどの人はこれを読んで思いました:それは実際にはどういう意味なのか?

そしてもっと重要なのは:どうやって作るのか?

この記事では、その方法を正確に説明します。

理論だけのコードはありません。コードだけの文脈もありません。実際の手順。実際のコマンド。コピーして実行してください。

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実際の移行タスクで GPT-5.6、Claude、そして専門化されたサブエージェントを調整する Slate。モデルはより賢くなりました。より大きな変化は、Slate のようなツールが、人間のプロンプトを待つ代わりに、それらのモデルを継続的にビジー状態に保てるようになったことです。

ほとんどの人が AI を使う方法は、すでに時代遅れです

プロンプトを書く。待つ。出力を読む。手動で修正する。またプロンプトを書く。

あなた自身がループです。

すべてのステップがあなたを通して実行されます。AI は待機します。あなたが決断します。AI は再び待機します。

あなたが止まれば、すべてが止まります。

2026 年に最も速く進んでいる開発者は、より良いプロンプトを書いているわけではありません。

彼らは、プロンプトを代わりに実行してくれるシステムを構築しているのです。

てこの作用点は移動しました。

プロンプトを入力することから → ループを設計することへ。

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GPT-5.6 で何が変わったのか?

GPT-5.6 はループの必要性を変えるものではありません。

その価値を高めるものです。

モデルが優れれば優れるほど、プロンプトとプロンプトの間でアイドル状態にしておくコストが高くなります。

ターミナルワークフローにおいて、GPT-5.6 は以下の点で顕著に優れています:

→ 大規模なコードベースの理解

→ 実装の一貫性の維持

→ マルチステップ計画の遵守

→ 失敗した試行からの回復

→ 厳格な検証者としての役割

結果は「より良いプロンプト」ではありません。

タスクあたりの人間の介入が減ることです。

ループとは実際には何か

簡単な定義:

プロンプトは一度応答して停止します。

ループは、仕事が実際に完了するまで動作し続けます。

答えを生成するまでではありません。

検証された結果に達するまでです。

本格的な AI エージェントはすべて、同じ基本的なサイクルを実行します:

発見 — 何をする必要があるか?

実行 — 作業を行う

検証 — 実際に機能したか?

反復 — 完了していない?修正して繰り返す

停止 — 条件を満たした、またはハードリミットに達した

Claude Code。Cursor。Codex。

内部的には、これらはすべてこのループを実行しています。

プロンプトとループの違いはモデルではありません。

作業をチェックし、合格するまで継続する何かが存在するかどうかです。

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4 条件テスト — 何かを構築する前にこれを実行してください

ほとんどのループはここで失敗します。

ループがセットアップコストに見合うのは、4 つの条件すべてが真の場合のみです。

一つでも欠けると、ループはリターンよりもコストがかかります。

1. タスクが繰り返される。 少なくとも毎週。1 回限りのタスクは、1 つの良いプロンプトで十分です。

2. 検証が自動化されている。 あなたが部屋にいなくても、何かが作業を不合格にしなければなりません。テスト。リンター。ビルド。型チェック。ゲートがなければ=エージェントが自分の宿題を自分で採点していることになります。

3. トークンバジェットが無駄を吸収できる。 ループは反復のたびにコンテキスト全体を再読み込みします。リトライし、探索し、実行が出荷するかどうかに関わらずトークンを消費します。これは誰も言及しないコストです。

4. 「完了」が客観的である。 合格するか不合格になるかのテスト。コンパイルできるかできないかのビルド。「見た目が良いとき」ではありません。完了に人間の意見が必要なら、手動のままにしておいてください。

すべて 4 つを満たす → ループを構築する。

1 つでも欠ける → 代わりにプロンプトを使用する。

正直なところ:ほとんどの開発者はまだ本格的なループを必要としていません。誰もが使えるのは、シンプルなループです。すぐに一つ構築しましょう。

Slate をインストールする

Slate は、まさにこの目的のために構築された AI コーディングエージェントです。ターミナルで、長時間の並列マルチステップタスクを実行します。

RandomLabs によって構築されました。スウォームオーケストレーションのために特別に作られた最初のエージェントです。

Claude Code や Cursor と異なる点:

→ 各ステップに適したモデルを自動的に選択します。計画は Claude で、検索は別のもので、実行は Codex で — Slate が判断します。

→ コードベース全体で並列サブエージェントを同時に実行します

→ 長時間のセッションでも自身のコンテキストを管理します

→ あなたのためにだけでなく、あなたと一緒に作業します

1 行でインストール:

bash
1npm i -g @randomlabs/slate

プロジェクトに移動して起動:

bash
1cd /path/to/your/project
2slate

これで Slate TUI(ターミナルインターフェース)が開きます。タスクを与えて、作業を監視します。

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ステップ 1 — ワークスペースをセットアップする

Slate がプロジェクトでループを実行する前に、コードベースを理解する必要があります。

プロジェクトルートに AGENTS.md ファイルを作成します。これは Slate がセッション開始時に毎回読み取るコンテキストです。

markdown
1# AGENTS.md
2
3## このコードベースの役割
4[プロジェクトの1段落の説明]
5
6## アーキテクチャ
7- src/api/ — Express API ルート
8- src/services/ — ビジネスロジック
9- src/db/ — データベースモデル(Prisma 経由の PostgreSQL)
10- tests/ — Jest テストスイート
11
12## 主要コマンド
13- npm test — 全テストスイートを実行
14- npm run build — TypeScript コンパイル
15- npm run lint — ESLint チェック
16- npm run typecheck — tsc --noEmit
17
18## ルール
19- 人間の承認なしに src/billing/ または src/auth/ を変更しないこと
20- タスク完了をマークする前に必ずテストを実行すること
21- src/utils/errors.ts の既存のエラーハンドリングパターンを使用すること
22
23## 環境
24- .env.slate には Slate が必要とするすべての環境変数が含まれています

Slate は起動時にこのファイルを自動的に読み取ります。毎回貼り付ける必要はありません。

ワークスペースディレクトリを Slate 内に追加します:

bash
1/workspace add ./src
2/workspace add ./tests
3/workspace list

または、@ メンションを使用して特定のファイルをインラインで参照します:

text
1@src/api/routes.ts をレビューして改善案を提案してください
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ステップ 2 — Slate を設定する

プロジェクトルートに slate.json を作成して、Slate の動作を制御します。

json
1{
2 "$schema": "https://randomlabs.ai/config.json",
3 "permission": {
4 "*": "allow",
5 "bash": "ask"
6 },
7 "models": {
8 "main": { "default": "anthropic/claude-opus-4.6" },
9 "subagent": { "default": "anthropic/claude-sonnet-4.6" },
10 "search": { "default": "anthropic/claude-haiku-4.5" },
11 "reasoning": { "default": "openai/gpt-5.6" }
12 }
13}

これの意味:

→ "*": "allow" — Slate は毎回尋ねることなくファイルの読み書きができます

→ "bash": "ask" — Slate はシェルコマンドを実行する前に尋ねます(信頼するまではこれをオンにしておいてください)

→ Models 設定 — 検索には安価で高速なモデル、メインの推論には高価なモデル

プロンプトゼロで CI や自動化実行を行う場合:

bash
1slate run "テストスイートを実行して、失敗があれば修正してください" --dangerously-skip-permissions --output-format stream-json

ステップ 3 — 最初のタスク(まだループではありません)

ループを構築する前に、1 回の手動実行を確実にします。

これは最もスキップされるステップです。そして、ほとんどのループが本番環境で失敗する理由です。

Slate に実際のタスクを与えます:

text
1コードベース全体のアーキテクチャをレビューしてください。
2ARCH.md を作成し、以下を含めてください:
3- 現在の構造
4- モジュール間の依存関係
5- 改善すべき 3 つの点
6最初に @src/ を確認し、次に @tests/ を確認してください

Slate の作業を監視します。以下のことを行います:

  1. ファイルを検索
  2. アーキテクチャの理解を構築
  3. ARCH.md を作成
  4. リクエストに対して出力を確認してから停止

これはすでにミニループです — 終了する前に自身の出力をチェックします。

より長いタスクの場合:

text
1ねえ Slate、認証フローについてコードベースを調査して、
2OAuth2 サポートを追加する計画を立ててください。
3@src/auth/ と @src/api/routes.ts を必ず確認してください

Slate は計画を返します。それについて反復します:

text
1いいえ、新しい認証プロバイダークラスは追加しないでください。
2src/auth/api-key.ts の既存の ApiKeyAuth と同じパターンに従わせてください

計画を承認します。Slate は自律的に実行します。

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ステップ 4 — スキルを作成する(ループを再利用可能にする)

スキルは、セッションごとにプロジェクトを再説明する手間を省く方法です。

一度書けば、Slate は関連する実行ごとにそれを読み取ります。

フォルダ構造を作成します:

bash
1mkdir -p .slate/skills/ci-triage
2touch .slate/skills/ci-triage/SKILL.md

スキルを書きます:

markdown
1---
2name: "ci-triage"
3description: "CI 失敗を根本原因で分類し、簡単なものには修正案を作成します。"
4---
5
6# CI トリアージスキル
7
8## 私が行うこと
9CI 実行が失敗したとき、以下のことを行います:
101. テスト出力を読み取る
112. 失敗を分類する:環境問題 / 不安定なテスト / 実際のバグ / 依存関係のバンプ / インフラ
123. バグと依存関係の問題の修正案を作成する
134. 環境問題とインフラ問題を人間にエスカレーションする
14
15## 分類ルール
16- env: シークレット欠落、環境変数間違い → 人間にフラグを立てる
17- flake: コード変更なしで再実行すると合格する → 一度再試行し、その後 issue を登録する
18- bug: 最近のコミットに関連する決定論的失敗 → 修正案を作成する
19- dependency: バージョンバンプに関連する失敗 → ロールバック PR を作成する
20- infra: タイムアウト、OOM、ランナー問題 → 即座にエスカレーションする
21
22## 修正パターン
23- 認証テストの失敗 → 最初に src/auth/middleware.ts を確認する
24- データベーステストの失敗 → CI 環境でマイグレーションが実行されたか確認する
25- E2E の失敗 → 最新のスナップショットに対して UI セレクタを確認する
26
27## 決して行わないこと
28- 失敗するテストを無効にする
29- 確認なしに CI 設定を変更する
30- src/billing/ または src/payments/ に触れる
31
32## 状態
33実行後は毎回 STATE.md を更新する:
34- 確認したファイル
35- 行った分類
36- 開いた PR
37- エスカレーションした項目

Slate 内で利用可能なスキルを一覧表示します:

text
1/skills

手動で一つアクティブにします:

text
1@ci-triage 今日の失敗テストをトリアージしてください

または、Slate は現在のタスクに関連すると判断した場合、自動的にスキルをアクティブにします。

ステップ 5 — 状態を追加する(ループの記憶)

エージェントは忘れます。

ファイルは忘れません。

プロジェクトルートに STATE.md を作成します:

markdown
1# ループ状態 — CI トリアージ
2
3## 前回の実行
42026-06-28 03:30 UTC — 7 件の失敗を分類、3 件の修正案を作成、4 件をエスカレーション
5
6## 進行中
7- claude/fix-auth-token-refresh — ローカルでテスト合格、CI 待ち
8- claude/fix-flaky-payment-webhook — 再試行パターンを適用、監視中
9
10## 完了
11- claude/bump-axios-1.7.4 → マージ済み(CI グリーン)
12- claude/lint-fix-pass-june-28 → マージ済み
13
14## 人間にエスカレーション済み
15- src/billing/refund.ts — 3 つの方法でテスト失敗、根本原因不明
16- ci/staging-runner — インフラタイムアウト、コード問題ではない
17
18## 学んだ教訓
19- 2026-06-27: PowerShell がこの Windows ランナーで TLS 1.2 問題に遭遇。bash を使用すること。
20- 2026-06-26: tests/e2e/checkout には Stripe webhook シークレットが env に必要。ない場合はスキップすること。

AGENTS.md に追加して、毎セッション開始時に Slate にそれを使用するよう指示します:

markdown
1## セッション開始
2最初に STATE.md を必ず読み取ること。前回の実行が停止した場所から再開すること。
3実行終了時には毎回 STATE.md を更新し、何を行い、次に何を行うかを記録すること。

状態がない場合:毎回の実行はゼロから始まります。

状態がある場合:毎回の実行は前回から再開され、積み重なります。

ステップ 6 — 実際のループを構築する

これで、以下の準備が整いました:

→ ワークスペースのセットアップ(AGENTS.md)

→ 設定(slate.json)

→ 信頼性が確認された手動実行 1 回

→ スキルの作成(ci-triage)

→ 状態ファイルの作成(STATE.md)

これらを実際のループにまとめる時です。

オプション A: キューファイルループ(最もシンプル)

loop.md を作成します:

markdown
1STATE.md を読み取り、すでに試行された内容を理解すること。
2
3最新のビルドで失敗したすべてのテストに対して CI トリアージスキルを実行すること。
4
5各失敗について:
6- ci-triage スキルのルールを使用して分類する
7- バグと依存関係の問題に対して修正案を作成する
8- 環境問題とインフラ問題をエスカレーションする
9
10修正を実行する。テストが合格するか確認する。
11テストが合格した場合 → PR を開く。
12テストがまだ失敗する場合 → STATE.md に記録して停止する。
13
14この実行で行われたすべての内容で STATE.md を更新する。
15
16ハードストップ:最大 8 回試行。制限に達した場合、現在の状態を報告する。

実行します:

bash
1slate --queue loop.md

Slate はキューファイルを読み取り、各ブロックをキューに入れられたメッセージとして実行します。

オプション B: ヘッドレス/CI ループ(自動化)

GitHub Action や cron ジョブで非対話的に実行します:

bash
1slate run "$(cat loop.md)" --output-format stream-json --dangerously-skip-permissions

GitHub Actions ワークフロー内で:

yaml
1name: CI トリアージループ
2on:
3 workflow_run:
4 workflows: ["CI"]
5 types: [completed]
6
7jobs:
8 triage:
9 if: ${{ github.event.workflow_run.conclusion == 'failure' }}
10 runs-on: ubuntu-latest
11 steps:
12 - uses: actions/checkout@v4
13
14 - name: Slate をインストール
15 run: npm i -g @randomlabs/slate
16
17 - name: トリアージループを実行
18 env:
19 SLATE_API_KEY: ${{ secrets.SLATE_API_KEY }}
20 run: |
21 slate run "$(cat loop.md)" \
22 --output-format stream-json \
23 --dangerously-skip-permissions \
24 --workspace ./src \
25 --workspace ./tests

これで、CI が失敗するたびに自動的にトリアージループがトリガーされます。

エスカレーションまでは人間は不要です。

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ステップ 7 — サブエージェントを追加する(作成者と検証者の分割)

あらゆるループへの最も重要な構造的改善点です。

同じエージェントに自身の宿題を採点させてはいけません。

修正を書いたモデルは、採点者としては甘すぎます。

Slate では、役割ごとに異なるモデルを設定できます:

json
1{
2 "models": {
3 "main": { "default": "anthropic/claude-opus-4.6" },
4 "subagent": { "default": "anthropic/claude-sonnet-4.6" },
5 "search": { "default": "anthropic/claude-haiku-4.5" }
6 }
7}

次に、Slate がこの分割を自然に使用するようにタスクを書きます:

text
1失敗している認証テストを修正してください。
2
3ステップ 1: 検索エージェントに src/auth/ を探索させ、現在の実装を理解させる。
4ステップ 2: 別のエージェントに、見つかった内容に基づいて修正を実装させる。
5ステップ 3: 3 番目のエージェントに、元のテスト要件に対して修正を検証させる —
6 このエージェントは実装を見ていない必要がある。
7ステップ 4: 検証者が承認した場合のみ PR を開く。

Slate はサブエージェントを自動的に調整します。

検索エージェントは高速で安価なモデルを使用します。実装エージェントはより強力なモデルを使用します。検証者は、作成者の推論にアクセスできない厳格なモデルを使用します。

この分割こそが、Slate が 1 つのタスクで 5 つの並列サブエージェントを実行できる理由です — それぞれが専門化され、それぞれが分離されています。

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ステップ 8 — 状態ループパターン(長時間タスク用)

数時間または数日かけて実行されるタスクには、タスクプロンプトでこのパターンを使用します:

text
1あなたはマルチセッションループを実行しています。
2
3目標:すべての Express ルートを新しい ApiError パターンに移行する。
4進捗を STATE.md で追跡する。
5
6各セッションの開始:
71. STATE.md を読み取る
82. 「残りのルート」から最初の未完了項目を見つける
93. その項目のみを行う
10
11各セッションの終了:
121. 完了した項目を STATE.md の「完了ルート」に移動する
132. 妨害要因を「妨害要因」に記録する
143. 「最終実行」タイムスタンプを更新する
154. きれいに停止する
16
17STATE.md の形式:
18---
19## 完了ルート
20- [x] /api/users (2026-06-27)
21- [x] /api/auth/login (2026-06-28)
22
23## 残りのルート
24- [ ] /api/payments/checkout
25- [ ] /api/payments/refund
26- [ ] /api/admin/users
27
28## 妨害要因
29- /api/payments/refund — 人間のレビューが必要(課金ロジックに触れる)
30
31## 最終実行
322026-06-28 14:30 UTC
33---
34
35厳格なルール:
36- 人間の承認なしに src/billing/ に触れないこと
37- 各ルート移行後に必ずテストを実行すること
38- セッションごとに 1 つのルートを完了したら停止すること

これを毎朝実行します:

bash
1slate --continue "$(cat loop.md)"

--continue は、新しく開始する代わりに、最新のセッションを引き継ぎます。

毎日、もう一つのルート。STATE.md がすべてを追跡します。

ループは停止した場所から正確に再開します。

ステップ 9 — 最も使用するループ用のカスタムコマンド

カスタムスラッシュコマンドを slate.json に追加すると、ループが常にワンキーストロークで利用できるようになります:

json
1{
2 "command": {
3 "triage": {
4 "description": "CI トリアージループを実行",
5 "template": "STATE.md を読み取る。失敗したすべてのテストに対して ci-triage スキルを実行する。完了したら STATE.md を更新する。",
6 "agent": "build"
7 },
8 "review": {
9 "description": "ファイルの正確性をレビュー",
10 "template": "@$ARGUMENTS を正確性、エッジケース、周囲のコードとの一貫性についてレビューする。"
11 },
12 "migrate": {
13 "description": "1 つのルートを ApiError パターンに移行",
14 "template": "STATE.md を読み取る。次の未完了ルートを ApiError パターンに移行する。テストを実行する。STATE.md を更新する。"
15 }
16 }
17}

これで Slate 内で:

text
1/triage
2/review src/api/payments.ts
3/migrate

それぞれが、事前に書かれたループプロンプトを即座に実行します。

今日すぐに実行できる 3 つの完全なループ

ループ 1: CI 失敗トリアージ(今回構築したもの)

タイミング:CI が失敗するたび 内容:分類 → 簡単なものを修正 → 難しいものをエスカレーション → PR を開く 状態:STATE.md ゲート:テスト合格 セットアップ時間:30 分

bash
1# トリガー
2slate run "$(cat loop.md)" --dangerously-skip-permissions --output-format stream-json
3
4# または GitHub Actions 内 — 上記ステップ 6 を参照

ループ 2: 朝のブリーフィング

タイミング:毎平日 7 時(cron ジョブ) 内容:過去 24 時間のコミット、PR、オープン issue をスキャン → 5 箇条書きのブリーフィングを作成 → Slack に投稿

bash
1# 朝のブリーフィング用の loop.md
2cat > morning-brief-loop.md << 'EOF'
3過去 24 時間の以下を読み取ること:
4- git log --since="24 hours ago" --oneline
5- ドラフトまたはレビュー中のオープン PR
6- 過去 24 時間に作成または更新された GitHub Issue
7
8朝のブリーフィングを作成すること:
9- 発生した最も重要なこと 3 つ
10- 今日注意が必要なこと 2 つ
11- 誰かの妨害になる危険があること 1 つ
12
13120 語以内に収めること。#engineering Slack チャンネルに投稿すること。
14EOF
15
16# cron でスケジュール実行
170 7 * * 1-5 slate run "$(cat morning-brief-loop.md)" --dangerously-skip-permissions

ループ 3: 依存関係バンプループ

タイミング:毎週月曜日 内容:古いパッケージをスキャン → 互換性をテスト → 安全なバンプの PR を開く

bash
1cat > deps-loop.md << 'EOF'
2STATE.md を読み取ること。
3
4実行:npm outdated
5
6古い各パッケージについて:
71. バージョンバンプがメジャー(破壊的変更)かマイナー/パッチ(安全)かを確認する
82. マイナー/パッチの場合:パッケージを更新し、npm test を実行する
93. テストが合格した場合:PR を開く
104. テストが失敗した場合:STATE.md に「人間のレビューが必要」として記録する
115. メジャーバンプの場合:常に人間にエスカレーションする
12
13厳格なルール:
14- 1 回のループで 5 つ以上のパッケージをバンプしないこと
15- 「peer dependencies」セクションのパッケージをバンプしないこと
16- 各バンプ後、関連テストだけでなく、完全なテストスイートを必ず実行すること
17
18STATE.md を、何をバンプし、何をエスカレーションしたかで更新すること。
19EOF
20
21# 毎週月曜日に実行
220 9 * * 1 slate run "$(cat deps-loop.md)" --dangerously-skip-permissions
Rahul - inline image

コストがかかる失敗モード

何かをスケジュールする前に、これらを知っておいてください。

ラルフ・ウィッガムループ

エージェントが中途半端な作業で完了を宣言します。

早期に終了します。ループは静かに消費を続けます。

修正:新しいモデルによってチェックされるハードストップ条件。

text
1停止条件:tests/auth/ のすべてのテストが合格し、lint が 0 を返す。
2エージェント自身の判断ではなく、別のチェック実行を使用して検証すること。
3ハードリミット:8 回の反復。制限時:状態を報告して停止する。

目標の漂流

長時間のセッションでは、初期の制約が消えます。

メッセージ 3 の「src/billing/ に触れないこと」が、メッセージ 47 では消えています。

修正:Slate が各セッションの開始時に再読み取りする VISION.md を追加します。

markdown
1# VISION.md — 各セッション開始時に読み取ること
2
3## コア目標
4すべての Express ルートを ApiError パターンに移行する。
5
6## 厳格な制約(決して違反しないこと)
7- 人間の承認なしに src/billing/ に触れないこと
8- 失敗するテストを無効にしないこと
9- PR を開く前に必ず完全なテストスイートを実行すること
10
11## 現在の優先順位
12src/api/payments/ のルート — 特別な注意を払って扱うこと

自己優先バイアス

作成者が自身の宿題を採点します。常に自分に合格点を与えます。

修正:作成者の推論にまったくアクセスできない検証サブエージェント。

Slate に明示的に指示します:

text
1検証エージェントは実装エージェントの作業を見るべきではありません。
2見るべきものは:元のテスト要件とテスト出力のみ。
3テストが合格した場合 → 承認。テストが失敗した場合 → 拒否。それ以外の意見はなし。

エージェントの怠惰

ループは、部分的な完了でタスクを「十分に完了した」と呼びます。

特にあいまいな成功基準の場合。

修正:客観的な停止条件のみ。

text
1完了条件:npm test が終了コード 0 を返し、npm run lint が終了コード 0 を返す。
2「テストが良さそう」ではない。「ほとんどのテストが合格」ではない。
3両方のコマンドで終了コード 0。それが唯一の完了条件である。

実際に重要な Slate 固有のテクニック

Slate を他のエージェントと実際に異なるものにするいくつかの点。

作業中にメッセージをキューに入れる

Slate が長時間のタスクを実行しています。重要なことを思いつきました。

Tab キーを押してメッセージをキューに入れます — 現在のタスクが終了した後に実行され、中断しません。

text
1[Slate が移行タスクを実行中...]
2
3あなた:そうだ、新しいパターンが userId が null の場合も処理できるようにして
4[Tab — キューに入った]
5
6[Slate が現在のステップを終了し、次にキューに入れられたメッセージを読み取る]

実行途中での方向修正

Slate が間違った方向に進んでいる場合、停止する必要はありません:

text
1[Slate が修正の実装を半分実行中...]
2
3あなた:待って — これに新しいクラスを追加しないで。src/utils/errors.ts の既存の BaseError を使って
4[Enter — 即座に方向修正]
5
6Slate: 了解しました。BaseError を使用するアプローチに切り替えます...

/enter-mode-next を使用して、方向修正 / キュー / 割り込みモードを切り替えます。シェルコマンドを直接実行

別のターミナルに切り替えることなく、Slate セッション内でコマンドを実行します:

bash
1!npm test # テストを実行し、出力を Slate に送信
2!git diff HEAD # 変更内容を確認
3!git status # 現在の状態を確認

Slate は出力を読み取り、次のアクションで使用します。

チームセットアップ用のサーバーモード

Slate をサーバーとして実行し、複数のターミナルから接続します:

bash
1# ターミナル 1 — サーバーを起動
2slate serve --port 7777
3
4# ターミナル 2 — TUI に接続
5slate attach http://localhost:7777 --dir /path/to/project

Slate とのペアプログラミングや、リモートマシンでの実行に便利です。

完全なセットアップチェックリスト

最初の実際のループを実行する前に:

text
1□ npm i -g @randomlabs/slate がインストールされている
2□ プロジェクトの概要、コマンド、ルールを含む AGENTS.md が作成されている
3□ 権限とモデル設定を含む slate.json が作成されている
4□ 1 回の手動実行が完了し、信頼性が確認されている
5□ 最初の繰り返しタスク用の SKILL.md が作成されている
6□ STATE.md が作成され、AGENTS.md で参照されている
7□ 明示的な停止条件を含む loop.md が作成されている
8□ 反復回数のハードリミット(最初は最大 8 回)
9□ 検証者は作成者と同じエージェントではない
10□ 元に戻せないアクション(PR、デプロイ)には人間のレビューゲートがある

何かをスケジュールする前に、すべてのチェックボックスを確認してください。

一つでもスキップすると、ループは静かに失敗するか、何も得られずに課金されます。

さらなるループのアイデアのために

パターンを理解すれば、ボトルネックは「ループをどう構築するか」から「次にどんなループを構築すべきか」へと移る。

Forward Future Loop Library(signals.forwardfuture.com/loop-library)は、コンテンツ、エンジニアリング、運用、研究など、様々なカテゴリで実際に稼働しているループを閲覧するのに最適な場所だ。

20 もの動作中のループを一箇所で見れば、あなたはもはや一回限りのプロンプトで考えることをやめるだろう。

不都合な真実

二人のビルダーがまったく同じループを実行しても、正反対の結果を得ることがある。

一人は、すでに深く理解している仕事をより速く進めるために使う。

もう一人は、仕事をまったく理解しないために使う。

ループはその違いを知らない。

あなたは知っている。

ループ設計はプロンプトエンジニアリングよりも難しい。決して簡単ではない。

重要なのは、仕事が楽になったということではない。

レバレッジポイントが移動したのだ。

ループを構築しよう。

しかし、エンジニアであり続けるつもりの人間のように構築せよ。

単に「実行」ボタンを押す人としてではなく。

そして、新しい GPT-5.6 はこの原則に取って代わるものではない。むしろ、それを強化する。

フロンティアはもはや、誰が最も巧妙なプロンプトを書くかではない。

それは、ますます高性能になるモデルの周りに、誰が最善のシステムを設計するかだ。

60 秒まとめ

ループとは何か:

→ プロンプト = 質問。ループ = 仕事。

→ 発見 → 実行 → 検証 → 反復 → 停止

4 条件テスト:

→ タスクが繰り返される / 検証が自動化されている / 予算が無駄を吸収する / 「完了」が客観的である

5 つのセットアップ手順:

→ AGENTS.md → slate.json → 1 回の手動実行 → SKILL.md → STATE.md

そしてラップする:

→ ループ.md キュー ファイル、または CI でのヘッドレス Slate 実行

障害モード:

→ ラルフ・ウィッガム(早期終了) / 目標ドリフト(制約を忘れる) / 自己優先バイアス(作成者=チェッカー) / エージェント的怠惰(十分やった)

Slate の利点:

→ ステップごとの自動モデル選択 → 隔離された並列サブエージェント → 長時間セッション管理 → あなたのループ、あなたの設計

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言及されたツール:

→ Slate ドキュメント:docs.randomlabs.ai

→ Forward Future Loop Library:signals.forwardfuture.com/loop-library

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