AIにルールファイルを数ヶ月自動更新させ続けたら、ルールは"良く"育ったのか

コードが変わると、エージェントが読むルールや手順も古くなります。 AIに実装を任せるほどPRの数は増え、古いパスや消えたコマンドを信じたままの実装が、次のPRに混ざりやすくなります。地味ですが、何度か踏むと嫌になる。 それなら、ルールファイルやスキルファイルもAIに直させ続ければいいのではないか！！！という発想になりますよね。 そんな古い参照や矛盾を見つけて直したり、繰り返す失敗をルール化するAgentic Automationを数ヶ月回してみました。 そんな振り返り的な記事です。 前提 CLAUDE.mdやAGENTS.mdを、「インデックスと、モデルが推測できない差分」 を置く場所だと考えています。 書くのは、毎回守ってほしい原則、リポジトリ固有の制約、別のルールやスキルへの案内を書くのであり、リポジトリの網羅的な説明書ではありません、メンテも大変なので。 エージェントが自分で探索すれ

[simplememofast]

肝は「消す変更は現状と突き合わせて検証でき、足す変更は次の実行でしか検証できない」という非対称性。自動化を検証しやすい消し側に絞った判断が効いている