トークンをケチるな、設計しろ：GitHub Copilotを賢く使うコンテキスト戦略 - Qiita

＜📝本記事のターゲット層＞ GitHub Copilot ChatやAgent modeを業務で使い始めた方 MCPやAgent Skillsを導入している、または導入を検討している方 AGENTS.md や設計文書の置き場所に迷っている方 AI開発の速度・品質・コストを管理するテックリード AIによる自動化と人間によるレビューの境界を設計したい方 .NETラボの2026年6月勉強会での登壇資料はこちら GitHub Copilotを使い始めた頃は、次のようなことが気になります。 どう質問すれば、正しいコードを書いてくれるのか どこまで具体的に指示すればよいのか プロンプトを短くした方がよいのか 何度もやり直すのは、質問の仕方が悪いからなのか もちろん、質問の仕方は大切です。 しかし、Copilot Chat、Agent mode、MCP、Agent Skills、カスタム指示などを使い

[misshiki]

GitHub Copilot活用はトークン削減ではなくコンテキスト設計。AGENTS.mdは入口、Skillsは作業手順、MCPは返す結果を制御。CDQRで自動化を判断。

[yarumato]

“AGENTS.md へ置くのは、ほぼすべてのタスクで守る短いルールと、必要な資料への導線です。MCPよりCLIが向くとき。”

[nguyen-oi]

トークン節約だけじゃなくAIの認知負荷を下げる設計論。AGENTS.mdやDESIGN.mdの寿命による切り分けは勉強になる