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このガイドの背後にあるSkill: Dante - テックリード向けAI Skill。あなたの技術スタック、チームが実際に運用できる範囲、進行中の決定事項を保持し、技術的に最善なものではなく、チームが運用できるものに基づいてアドバイスを絞り込みます - $19、一度の支払いで永久にあなたのものです。
Dante Skillを見る →技術的な決定の大半は、2つの問いで決まります。しかしモデルが自発的に提示することはありません。これを取り消すのにいくらかかるのか、そしてこのチームは午前3時にこれを運用できるのか。モデルにどのデータベース、どのフレームワーク、どのアーキテクチャかを尋ねれば、1つを選び、それをうまく擁護します - 間違った答えのコストが1週間でも3年でも、まったく同じ自信を持って、しかも誰がオンコール担当なのかを知らないままです。テックリードの仕事のうち、コーディングではない部分の大半は、この2つの問いです。このガイドは、それらを会話の中に必ず持ち込むためのものです。
Question 1: これは、歩いて戻れるドアか?
Amazonの2015年の株主向け書簡には、これ以上ないほど明快に書かれています。決定の中には、「重大で、取り消し不能、またはほぼ取り消し不能なもの - 一方向のドア - があり、こうした決定は、方法論に基づき、慎重に、ゆっくりと、十分に熟慮し、相談しながら行わなければならない」。大半はそうではありません。「変更可能で、取り消し可能なもの - つまり双方向のドア」であり、そうした決定は「高い判断力を持つ個人または小規模なグループが、迅速に行うことができ、またそうすべき」なのです。
これが、モデルがない場合よりもモデルがある場合に重要になる理由は、モデルがその違いを平坦化してしまうからです。同じセッションでログ形式について尋ねても、データモデルについて尋ねても、同じくらい詳細で、同じくらい自信に満ちた答えが返ってきます。一方の決定は火曜の午後に変更できます。もう一方は、それを決めた人たちが去った後も、なお付き合い続けることになります。
だから最初にすべきことは「どの選択肢か」ではありません。決定を分類することです。これを取り消すのに実際いくらかかるのか、何の単位で測るのか、そして何がコストを押し上げるのか。モデルは尋ねればこの問いを得意としますが、自分から持ち出すことは決してありません。
モデルが提示しない3つ目の答えもあります。これはまだ決める必要がない。詳しいことが分かるまで、一方向のドアの決定を先送りするのは、リードが行う最もシニアらしい行動であることが多いものです。注意を払っていない人には、優柔不断に見えます。
Question 2: このチームは午前3時にこれを運用できるか?
モデルは、技術的に何が優れているかを知っています。アーキテクチャブログを読んできましたし、アーキテクチャブログを書いているのは、プラットフォームチームのある企業の人々です。
それが知らないのは、誰がオンコール担当なのか、彼らがこれまで何を運用してきたのか、何のために呼び出されるのか、そして18か月後にも何人がここに残っているのかということです。実際にこの問いを決めるのはそうした事実であり、それらがpromptに入ることは決してありません。その結果、抽象的には本当に正しいのに、メッセージブローカーを一度も運用したことのない4人のエンジニアにとっては間違った推奨になります。
The operability question is not "is this good", it is "what does this cost us on the worst night of the year". Who gets paged. What they have to know. What the runbook says. What happens when the one person who understands it is on holiday. Put those in the prompt as constraints and the shortlist changes, often dramatically.
運用可能性についての問いは「これは良いか」ではなく、「1年で最悪の夜に、これによって私たちはどんなコストを負うか」です。誰に通知が行くのか。その人は何を知っておく必要があるのか。ランブックには何が書かれているのか。それを理解している唯一の人が休暇中だったらどうなるのか。これらを制約条件としてpromptに入れると、候補リストはしばしば劇的に変わります。
Prompt 2 - 運用可能性フィルター
問題だけでなく、チームの情報も渡してください。以下の事実が答えを変えます。
セッション間でチームの事実関係を引き継ぎます。ここで大きな違いになるのはその点です。毎回新しいチャットに、使っている技術スタックやオンコールの当番表、チームがこれまで運用したことのないものを入力し直すからこそ、多くの人は途中で諦め、一般的な回答を受け入れてしまいます。また、何かを推奨する前に、意思決定を可逆性の順に整理し、進行中の決定事項も保持するため、先週の判断と矛盾しなくなります。
Dante - Tech Lead AI Skillを見る →レビュー:平坦な一覧の問題
モデルにdiffをレビューさせると、一覧が返ってきます。命名の好み、テスト不足、競合状態が、すべて同じ大きさ、同じ抑揚のトーン、同じ確信度で示されます。これが、AIによるレビューのフィードバックを受けるのが疲れ、教えるためのものとして役に立たなくなる理由です。著者には何が重要か分からないため、機械的にすべて修正するか、ざっと読み流してしまいます。
2つ修正します。1つ目は、深刻度の区分に上限を設けることです。must-fixは最大3項目までとし、それ以外はすべて明示的にoptionalにします。上限があると選ばざるを得ず、何を選ぶかが有益な情報になります。
第二に、そしてリードにとってより重要なのは、モデルはあなたの規約を知らないため、それを勝手に作り出すことです。完全に妥当なコードが自分たちの基準に反していると、まるで普遍的なルールであるかのようにジュニアに伝えます。これはレビューがないより悪い状態です。ジュニアが、あなたがそれを支持したと思ってしまうからです。あなたの規約を与え、提供していないルールを主張することを禁止してください。
プロンプト3 - 教えるレビュー
上層部に説明する
テックリードは、驚くほど多くの時間を「時間を求めること」に費やします。これをリファクタリングしよう、技術的負債を返済しよう、デプロイパイプラインに1スプリントを充てよう。モデルにそのビジネスケースを書かせると、数字を含むものを喜んで作ります。回避できるインシデントの割合、エンジニアリング時間、ベロシティの向上などです。あなたはその数字を与えていません。モデルが作り上げたものであり、あなたは今にもディレクターの前でそれに自分の名前を付けようとしています。
他の場面と同じルールです。モデルに与えていない数字は使わない。ただし、ここでは主張そのものを作成させるより、もっと良い使い方があります。
相手の立場に反論させてください。賢明なディレクターが断るべき最も強い理由を書かせます。その出力は本当に役立ちます。なぜなら、実際に答えなければならないことが分かるからです。モデルは、そう指示されればこれが得意ですが、そうする必要があることを自分で気づくのは苦手です。
プロンプト4 - 拒否理由を最も強くする
ルーターにならずに問題を解消する
エンジニアが行き詰まっています。手っ取り早い方法は、その問題をチャットに貼り付けて答えを得て、そのまま渡すことです。うまくいきますし、90秒で済みますが、静かに事態を悪化させます。エンジニアは何も学ばず、次回はもっと早くあなたのところに来るようになり、あなたは速いAPIの前に立つ遅いAPIになってしまうからです。
拡張可能な方法は、答えではなく質問をモデルに求めることです。答えを導き出すことを禁じれば、診断への道筋を作るのが本当に得意です。
プロンプト5 - 答えではなく質問
プロンプト6 - 誰も書かない意思決定記録
テックリードには何のコストもかからず、次のテックリードの6か月を節約する成果物。却下した選択肢がまだ会話の中にあるうちに、会話の最後に実行する
コード共有の問題は、ワークフローの中ではなく、その前に一度決着させる
テックリードは通常、チームがチャット画面に貼り付ける内容を決めるか、少なくとも手本を示す立場にある。ソースコード、顧客データ、認証情報、内部アーキテクチャは、雇用契約、会社のポリシー、そして多くの場合は顧客との契約によって管理される。答えは、その時点で便利かどうかではなく、どの層とどのアカウントを使っているかによって決まる
習慣になる前に、意識的に、文章にして決める。常に通用する実践は、ファイルを貼り付けるのではなく問題の形を考えること、何かを入力する前に識別子と秘密情報を伏せること、顧客データは完全に除外すること、そして十分に小さなスニペットでも公開リポジトリと組み合わせれば、ヘッダーコメントと同じくらい確実にコードベースを特定できると覚えておくこと。会社にポリシーがあるなら、それがこのページより優先される。なければ、おそらくそれを書くべきなのはあなたである
どこで失敗するか
| 失敗 | 何が起こるか | それについてどうするか |
|---|---|---|
| リスクの平板化 | 可逆的な選択と恒久的な選択に、同じ自信に満ちた詳細な回答をする | まず可逆性で並べ替える。「どの選択肢か」を尋ねる前に、必ず「元に戻すにはどれだけのコストがかかるか」を尋ねる |
| ブログ記事風のアーキテクチャ | プラットフォームチームのある会社なら何をするかを推奨する。なぜなら、原資料を書いたのがそのような会社だから | オンコールの当番表、離職リスク、自分が運用したことのないものを、制約としてpromptに含める |
| 創作したビジネス上の数値 | テックデットの主張に含まれる、どこからともなく出てきた割合や削減時間 | 自分が提示していない数値を一切使わない。自分の主張を攻撃するために使い、書き出すためには使わない |
| 創作した規約 | 後輩に、自分のルールではない規則にそのコードが違反していると、自分らしい口調で伝える | 自分たちの規約を提示し、与えていない標準を断定することを禁じる |
| 平板なレビューリスト | 命名上の細かな指摘と競合状態を、重要度も確信度も同じものとして扱う | 重要度の予算。必ず修正すべき点は最大3つで、その中から選ばなければならない |
| 待つようには言わない | 決めるよう求められれば、決定する。決めるのが時期尚早だとは自発的に言わない | 今すぐ決める必要があるのか、待つことで何が得られるのかを明確に尋ねる |
| 同意 | 計画が妥当か尋ねれば、妥当だと言われます | それを支持する最も強い反論を、それを承認しなければならない人の口調で尋ねる |
| 信頼性はまったくありません | その出来事には関わっておらず、このエンジニアが燃え尽きていることも知らず、チームに対する権限もありません | 仕事のその半分は委任できません。これは推論と文章作成のためのものです |
Dante Skillはどうやってインストールしますか?
ダウンロードされるのは、アーカイブのルートにSKILL.mdがあるZIPで、入れ子になったフォルダーの中にあるわけではありません。アップロードに失敗する通常の原因は、このフォルダー構成です。Claudeデスクトップアプリでは、カスタマイズ → Skillsを開き、ZIPをアップロードして有効にします。
Skillsでは、設定 → 機能でコード実行を有効にする必要があります。Anthropicのヘルプセンターでは現在、Skillsは無料、Pro、Max、Team、Enterpriseで利用できると記載されていますが、AcademyのチュートリアルではPro、Max、Team、Enterpriseと記載されています。そのため無料プランを利用している場合は、どちらのページの記載も鵜呑みにせず、自分のアカウントの設定 → 機能で確認してください。詳しい手順はSkillのインストールガイドにあります。
ChatGPTやGeminiではアップロード手順はありません。開いて SKILL.md内容をコピーして、カスタム指示に貼り付けます。自動トリガーは失われますが、手法は維持できます。
これは誰向けですか?
自分の担当業務をこなしながら技術的な方針も担うテックリードやスタッフエンジニア、そしてまだ肩書きはないものの責任を担う初めてのリード向けです。Claude、ChatGPT、またはあらゆるAIチャットで使えます。
エンジニアリングの役割はそれぞれ独立したSkillsに分かれており、各19ドルで一度だけダウンロードできます。
- Viktor - ソフトウェアアーキテクト - 判断がチームの範囲を超えたときの、後戻りできない決定
- Priya - エンジニアリングマネージャー - 技術的な仕事ではなくなった後の、人に関わる仕事の半分
- Yuri - コードレビュアー - 単なる工程ではなく、独立した専門分野としてのレビュー
- Max - フルスタック開発者 - まだ実装を続けている仕事の半分
- Rami - DevOpsエンジニア - 運用可能性の問題が何度も突きつける、デプロイとロールバックの筋道
- Oleg - データベースエンジニア - ほとんどの場合、実際に後戻りできない決定がどこにあるのか
より幅広いセットはソフトウェア開発者Skillとソフトウェア&IT Skillです。
要約:
決定を下す前に、その意思決定を分類しましょう。モデルは、変更可能な選択と取り返しのつかない選択に同じ自信に満ちた回答を返し、自分がどちらを選んでいるのかを決して教えてくれないからです。誰がオンコールを担当するのか、誰がまだ運用した経験がないのか、誰が離職する可能性があるのかなど、チームの状況を制約条件としてpromptに組み込み、技術的に最善のランキングと、チームが実際に運用できるランキングの両方を求めましょう。レビューは必ず修正すべき3項目に絞り、与えていない規約をモデルが断定することを禁止してください。そうしないと、設定していないルールをジュニアメンバーに教えてしまいます。自身の技術的負債に関する主張を文章化させるのではなく、反論させるために使い、提供していない数字を作らせないようにしましょう。そして、却下した選択肢がまだ会話に残っているうちに意思決定記録を書きます。セッション間で保持するチーム情報には、Dante - テックリードAI Skill(19ドル)。Claude、ChatGPT、その他あらゆるAIチャットで利用でき、30日間の返金保証付きです。
Dante - テックリードAI Skill
何かを推奨する前に、取り消すためのコストで意思決定を分類し、チームが実際に運用してきた経験を通して選択肢を絞り込み、レビューコメントに使う予算を管理し、求められればあなたの主張に反論します。サブスクリプション不要。永久にあなたのものです。
KissMySkillsは、Claude、ChatGPT、その他あらゆるAIチャット向けの2,000以上のAI Skill、80以上のpromptパック、75以上のagent、そして無料ツールを扱うマーケットプレイスです。