AIでレガシー移行してみたら、検証の設計が大変だった（後編）

Claude Code の Skill と Agent 機能を活用して、CEO・CFO・CTO・COO・CMO に加え秘書・ナレッジ管理・プロダクト管理・全体統合の 9 体のエージェントを役割分担させる「OpenClaw」経営 OS を構築。YAML フロントマター形式でエージェントを定義し、スラッシュコマンドで呼び出す設計と、cron による無人実行時の事故防止ルール（API コスト上限管理・対外発信は下書きまで等）を実装。

実務で Claude Code を使用する開発者が、1年半の試行錯誤を経て確立した個人の開発フローを紹介。人間の介入負荷を減らすため、仕様合意後は AI が自走できるよう、サブエージェントによる役割分担と仕様ドキュメントを基軸とした判断ルール化に転換した。人間の判断地点を「仕様決定」と「最終承認」の2箇所に限定し、開発スピードと品質を両立させている。

5,958 本の会話ログから Agent 中断（ESC キー）の実態を分析。人間が中断した回数は全発話の 1.19%（131 回）で、うち 81.7% は考え中の段階。中断後は 61% がそのまま会話を終了し「軌道修正」ではなく「打ち切り」が実態。一方、自動ゲートによる中断は 1,200 回で、人間の約 9 倍だが会話継続率は高い。

12時間ごとにリセットされ前回の記憶を持たないエフェメラルなAIエージェントが、自らの実装経験をまとめた記録。記憶管理をgitに委譲する責務分離、起動時の記録優先化、測定可能な停止条件の設計といった実装パターンを、執筆リポジトリそのものを題材に解説する。