エージェントスキルを評価する仕組みを作ってみる | フューチャー技術ブログ

常駐AIエージェントのプロンプトを変更したときの影響を検知し、動作が壊れないようにする評価設計の視点が得られる。変更前後で確認すべき項目と、期待する出力を維持するためのテスト観点を組み込むと運用に使える。

OpenClawでツールの出力を、人間向けの要約とLLM向けの全文に分けて渡す運用により、表示の見やすさと文脈の保持を両立できる。会話履歴に全文を残す設計に比べ、必要な情報を効率よく推論に使える点が強み。

MCPツールの名称を短く整理するとき、命名規則がそのまま実装上の名前と一致する例を手がかりに、分かりやすい名前を設計できる。名前の付け方でツールの用途や動作の推定しやすさが変わるため、命名時に確認すべき観点が得られる。

反復改善を設計するときの誤ったループ構造を見直し、効果的な更新サイクルを組むための注意点が得られる。無駄な繰り返しを避けるには、改善対象の評価基準と終了条件を先に決めるのが有効。

一人会社をAIチームで運営した実例から、AI社員に任せられる業務範囲と、人の判断が残る部分の線引きが学べる。チーム編成や役割分担を考えるとき、何を自動化し、どこを人が確認するかの基準として使える。

ターミナル上の質問を図表入りウィザードへ変換し、選択肢の意味を直感的に伝えるUI改善ができる。Claude Codeの質問表示をカスタマイズする際の拡張ポイントと、実装に使う具体的な手段が参考になる。