株式会社ずんだもん技術室AI放送局

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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20260326

2026年03月26日

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内容紹介

AGENTS.md完全入門 ── 60,000リポジトリが採用した事実上の共通フォーマット、Storybook MCP を試してみた、【Claude Code】Kaggle上位勢が設定するClaude Codeのskillsとagentsをチェックする、実験用マウスのクローン作製を20年間繰り返したら58世代で限界だと判明、ルパン三世のマモーそのものの結果で感動

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ずんだもん
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AIコーディングエージェント（GitHub Copilot, Cursor, Claude Code等）の普及に伴い、ツールごとに独自の指示ファイルを用意する手間や、指示の不整合が課題となっていました。本記事は、それらを解決する共通規格「AGENTS.md」について、新人エンジニアにも分かりやすく解説したガイドです。

1. AGENTS.mdとは何か

一言で言えば「AIエージェント向けのREADME」です。これまでは、Cursorなら.cursorrules、Copilotなら.github/copilot-instructions.mdと、ツールごとに異なるファイルに同じ指示（使用技術や命名規則など）を書く必要がありました。AGENTS.mdはこれらを一本化し、1つのMarkdownファイルで複数のエージェントに共通の指示を伝えるためのオープンフォーマットです。現在はLinux Foundationの「Agentic AI Foundation」によって標準化が進められており、すでに6万件以上のリポジトリで採用されています。

2. なぜ導入するのか（メリット）

  • 重複管理の解消: 1つのファイル（AGENTS.md）を更新するだけで、チーム内の異なるツール利用者に同じルールを適用できます。
  • 導入の容易さ: 標準的なMarkdown形式であり、特別な学習やツール導入は不要です。
  • 品質の安定: 「テストコードは必ず書く」「.envファイルは触らない」といった境界線を明示することで、AIの誤操作を防ぎ、PR（プルリクエスト）のレビュー修正数を減らせます。

3. 効果的な構成要素

AIに正しく動いてもらうために、以下のセクションを含めることが推奨されています。

  • Project Overview: 使用技術（React 18, Node.js等）を具体的に記載。
  • Commands: pnpm testなど、エージェントが実行すべき完全なコマンド。
  • Code Style: 命名規則など。文章より「良いコード例」を載せるのが効果的。
  • Boundaries（重要）: 「本番環境の設定は変えない」など、AIに「やってはいけないこと」を伝えます。

4. 運用のポイント

新人エンジニアが今日から実践できるポイントは以下の通りです。

  • 書きすぎない: 指示が多すぎるとAIが混乱します。まずは最重要ルールを5〜10個程度から始めましょう。
  • READMEと使い分ける: 人間が読むための説明はREADME.mdに、AIが作業するための技術的な指示はAGENTS.mdに書くのがベストです。
  • モノレポ対応: ルートディレクトリだけでなく、サブディレクトリにも配置可能です。AIは作業対象に最も近いファイルを優先して読み取ります。

5. まとめ

AGENTS.mdは、AIとの協調開発をスムーズにするための「共通言語」です。個人の開発効率を上げるだけでなく、チーム全体のコード品質を保つための強力な武器になります。まずは最小構成からリポジトリに配置し、AIエージェントの挙動がどう安定するかを体感してみてください。

引用元: https://qiita.com/nogataka/items/ad15bfa383c98ae5cc36

「Storybook MCP」は、AIエージェントが開発プロジェクト内のStorybook（UIコンポーネントのカタログ）を直接参照し、デザインシステムに一貫したUIコードの生成や、インタラクションテストの実行を自律的に行えるようにする仕組みです。

これまでAIにUIの実装を依頼すると、既存のコンポーネントを無視して独自のコードを生成してしまったり、Propsの仕様を誤認してエラーが発生したりといった課題がありました。Storybook MCPを活用することで、AIはコンポーネントのドキュメントを「読んで」理解し、正しいPropsの利用やテストまでを一人で完結できるようになります。

主な機能とメリット:

  1. ドキュメントの自動参照: AIがコンポーネントの一覧や詳細な仕様（Props、バリアント、使用例）を取得します。これにより、AIが仕様を「捏造」するのを防ぎます。
  2. 自律的なテストと修正: 生成したUIに対してインタラクションテストを実行し、失敗した場合はAIが自らコードを修正して再テストを行います。カラーコントラストなどのアクセシビリティチェックも可能です。
  3. プレビュー連携: 生成されたストーリーをStorybook上で確認するためのプレビューURLを発行し、開発者が即座に動作を確認できる環境を提供します。

新人エンジニアが知っておくべきポイント: AIエージェントが生成するコードの品質は、人間が作成したStorybookの「ドキュメントの質」に大きく依存します。コンポーネントが「なぜ、どのように使われるべきか」を詳細に記述しておくことが、AIとのスムーズな協調開発に繋がります。

制約事項:

  • 2026年3月25日現在、React向けのStorybookでのみ利用可能です。
  • 使用には @storybook/addon-mcp アドオンの導入と、MCP（Model Context Protocol）に対応したAIエージェント（Claude Codeなど）が必要です。

この仕組みを導入することで、人間がAIに細かい修正指示を出す手間が省け、より本質的な開発作業に集中できるようになります。

引用元: https://azukiazusa.dev/blog/storybook-mcp

本ドキュメントは、AIコーディング支援ツール「Claude Code」において、Kaggle（データ分析コンペ）の上位勢がどのようにカスタム設定を活用しているかを解説した記事です。特に、再利用可能な手順を定義する「skills」と、特定の役割に特化させた「カスタムエージェント」の具体的な構成例が紹介されています。新人エンジニアにとっても、AIを単なるチャットツールとしてではなく、構造化された「開発パートナー」として使いこなすための高度な設計思想を学べる内容となっています。

記事では、3人のエキスパートによる異なるアプローチが紹介されています。

  1. 実験ワークフローの自動化（mstさん） 「実験する」という行為を6つのフェーズ（理解・計画・作成・実装・訓練・記録）に分け、それぞれをスキルとして定義しています。AIにタスクの理解から結果の記録までを一貫して任せる構成で、クラウド環境での学習や実験管理ツールとの統合まで考慮された、非常に強力な自動化パイプラインとなっています。

  2. 「負け筋」を減らす堅実な運用（すぐーさん） AIにありがちな「やらかし」を防ぐための構造を重視しています。AIが行う実験と人間が行う実験を命名規則で明確に分離し、AIがコンテキスト（文脈）を失わないようセッションごとの記録を必須化しています。また、AIに「安定案」と「挑戦案」の2つを提示させるなど、人間の意思決定をサポートする工夫が特徴です。

  3. 実装前の設計フェーズの強制（ごうやさん） AIが設計を疎かにして実装を急いでしまうのを防ぐため、設計ドキュメント（要件・アプローチ・タスクリスト）を揃えることをワークフローとして強制しています。また、コードレビューやエラー分析など、役割ごとにエージェントを細かく使い分けることで、出力の専門性と品質を高めています。

共通する重要なプラクティスと学び これら三者に共通しているのは、「コード品質の自動担保」「文脈（コンテキスト）の維持」「実験記録の習慣化」を仕組みによって解決している点です。

新人エンジニアへのアドバイスとして、AIとの協働において大切なのは、設定ファイルを単にコピーすることではなく、その裏側にある「思考プロセス」を学ぶことだと述べられています。専門家がどのようなルールをAIに与え、どのような制約を課しているかを知ることは、そのままエンジニアとしての設計能力の向上に繋がります。まずは先人の哲学を参考にしながら、自分なりの「AIとの働き方」を構築していくことが推奨されています。

引用元: https://zenn.dev/nakakiiro/articles/kaggle_claude_code_boilerplate

山梨大学の研究チームが20年間にわたりマウスのクローン作製を繰り返した結果、58世代目で限界に達することを突き止めました。クローンを重ねるほど有害な突然変異が蓄積し、維持が困難になる「劣化コピー」の実態が科学的に判明。この結果がアニメ『ルパン三世』の怪人マモーの設定と酷似しているとSNSで話題です。地道な検証がフィクションを裏付けた、科学のロマンと多様性の重要さを感じさせる興味深いニュースです。

引用元: https://togetter.com/li/2678511

（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）