ShoheiTai@スパイスファクトリー

OpenAI Codexのベストプラクティス記事。Codex固有の話に見えて、コーディングエージェント全般に通じる構造的な話が整理されている。 読んでいて感じるのは、Codex / Claude Code / Cursor、どれを使っていても「成果が出る使い方」の骨格がほぼ同じだということ。 ツール横断で共通する原則👉 1️⃣ プロンプトに Goal / Context / Constraints / Done-when を含める → 「何を変えたいか」だけでなく「何を守るべきか」「何をもって完了か」まで渡す。これだけで手戻りが大きく減る 2️⃣ 複雑なタスクは先に計画させる → いきなりコードを書かせない。方針を出力させてからGoを出すほうが、結果的に速い 3️⃣ 成功パターンをMarkdownで資産化する → Codexなら AGENTS.md、Claude Codeなら CLAUDE.md。リポジトリ構成・テストコマンド・規約を「エージェントが読める形」で残す。一度整備すると、プロンプトを毎回工夫する必要がなくなる 4️⃣ コード生成で終わらせず、テスト・lint・レビューまでやらせる → 検証フェーズを含めてタスクを定義する。ここを省くと「動くけど壊れてる」コードが通る 5️⃣ MCPで外部ツールと繋ぐ → Figma、Slack、Notionなど、リポジトリ外のコンテキストに接続することで「コードを書く」以上のことができるようになる 6️⃣ 安定したワークフローから順にSkill化→自動化 → 手動で回せていないものを自動化しても事故るだけ。順番が大事 個人的な所感👉 この記事の良いところは、個別のテクニックより「エージェントとの協業設計」を語っている点。コンテキストをどう構造化して渡すか、フィードバックループをどう回すか、知見をどう蓄積するか。 ツールの性能差は半年で入れ替わるけれど、この設計思想は残る。エージェントをこれから本格的に使い始める人にとって、ツールを問わず参考になる一本だと思う。

30 日 $200 使ったとしても $6000 で 160 円だとしても ... 。うーん。