nrslib 7ae4a78831 Output Contracts と Quality Gates の実装 + 未使用コード検出ポリシー厳格化

Output Contracts を report 配下のネスト構造に変更し、Quality Gates をスキーマ・パーサーに追加。
未使用コード検出ポリシーから公開API例外ルールを削除し、AIが未使用コードを許容する抜け道を塞ぐ。

2026-02-07 22:26:50 +09:00

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Raw Blame History

Faceted Prompting: AIプロンプトへの関心の分離

問題

マルチエージェントシステムが複雑になるにつれ、プロンプトはモノリシックになる。1つのプロンプトファイルにエージェントの役割、行動規範、タスク固有の指示、ドメイン知識、出力形式がすべて混在する。これは3つの問題を生む。

再利用できない — 2つのステップが同じレビュアーのペルソナを必要としつつ指示が異なる場合、プロンプト全体を複製するしかない
暗黙的な結合 — コーディング規約を変更すると、それを参照するすべてのプロンプトを編集する必要がある
責任の不明確さ — プロンプトのどの部分がエージェントの「役割」を定義し、どの部分が「やるべきこと」を定義しているのか区別がつかない

アイデア

ソフトウェア工学の基本原則である**関心の分離（Separation of Concerns）**をプロンプト設計に適用する。

エージェントごとに1つのモノリシックなプロンプトを書く代わりに、「何の関心を扱っているか」で独立した再利用可能なファイルに分解する。そしてワークフローのステップごとに宣言的に合成する。

5つの関心

Faceted Promptingはプロンプトを5つの直交する関心に分解する。

関心	答える問い	例
Persona	誰として判断するか？	役割定義、専門性
Policy	何を守るか？	禁止事項、品質基準、優先順位
Instruction	何をするか？	目標、ステップ固有の手順
Knowledge	何を参照するか？	前提知識、ドメイン資料、API仕様
Output Contract	どう出すか？	出力構造、レポートテンプレート

各関心はそれぞれのディレクトリに独立したファイル（Markdownまたはテンプレート）として格納される。

workflows/       # ワークフロー定義
personas/        # WHO — 役割定義
policies/        # RULES — 禁止事項・品質基準
instructions/    # WHAT — ステップ手順
knowledge/       # CONTEXT — 前提知識・参照資料
output-contracts/ # OUTPUT — 出力契約テンプレート

配置と各ファセットの典型例

LLMに渡せるスロットは system prompt と user message の2つだけである。5つの関心はこの2つに配置される。

System Prompt:
  ┌─────────────────────────────────────────────┐
  │ Persona  — エージェントの役割・専門性・行動姿勢  │
  └─────────────────────────────────────────────┘

User Message:
  ┌─────────────────────────────────────────────┐
  │ Knowledge — 判断の前提となる参照資料            │
  │ Instruction — このステップでやるべき手順        │
  │ Output Contract — 出力の構造定義              │
  │ Policy   — 守るべきルール・禁止事項・品質基準    │
  └─────────────────────────────────────────────┘

Personaはエージェントのidentityであり、タスクによって変わらない。system promptに置くことでLLMの応答全体を方向付ける。残りの4つはステップごとに変わるため、user messageに合成する。

Policyをuser messageの末尾に配置するのは意図的な設計判断である。LLMは直前に読んだ内容に強く影響される（recency効果）。禁止事項やREJECT基準といった制約は、出力生成の直前にあることで遵守されやすくなる。Knowledge → Instruction → Policyという流れは「文脈を理解 → 作業を理解 → 制約を確認」という自然な認知順序にもなっている。

以下に各ファセットの典型的なファイル例を示す。

Persona — `personas/architecture-reviewer.md`

system promptに配置される。役割の定義、境界、行動姿勢のみを含む。

# Architecture Reviewer

あなたはソフトウェアアーキテクチャの専門家です。
コードの構造・設計・保守性を評価します。

## 役割の境界

**やること:**
- 構造・設計の妥当性検証
- コード品質の評価
- 変更スコープの適切性確認

**やらないこと:**
- セキュリティ脆弱性のレビュー（Security Reviewerの仕事）
- 自分でコードを書く

## 行動姿勢

- 完璧な設計を求めない。現状の制約下で最善かを判断する
- 既存コードベースの規約を尊重する

以下の4つはすべてuser messageに配置される。

Policy — `policies/coding.md`

タスクをまたがって適用される共有ルール。規範的（「こうすべき」）。

# コーディングポリシー

## 原則

| 原則 | 基準 |
|------|------|
| DRY | 3回以上の重複はREJECT |
| Fail Fast | 不正状態は早期にエラー |
| 最小権限 | 必要最小限のスコープ |

## 禁止事項

- **未使用コード** - 「念のため」のメソッド、将来用フィールド
- **オブジェクトの直接変更** - スプレッド演算子で新規作成
- **フォールバックの濫用** - `?? 'default'` で不確実性を隠さない

Knowledge — `knowledge/architecture.md`

判断の前提となる参照情報。記述的（「こうなっている」）。

# アーキテクチャ知識

## レイヤー構造

依存の方向: 上位層 → 下位層（逆方向禁止）

| レイヤー | 責務 | 依存先 |
|---------|------|--------|
| Controller | HTTPリクエスト処理 | Service |
| Service | ビジネスロジック | Repository |
| Repository | データアクセス | なし |

## ファイル構成

| 基準 | 判定 |
|------|------|
| 1ファイル300行超 | 分割を検討 |
| 1ファイルに複数の責務 | REJECT |
| 循環依存 | REJECT |

Instruction — `instructions/implement.md`

このステップ固有の手順。命令形で記述する。

計画に基づいてタスクを実装してください。

**やること:**
1. 変更スコープを宣言する
2. コードを実装する
3. テストを書いて実行する
4. 判断ログを記録する

**注意:** Previous Response がある場合は差し戻しです。
指摘事項を踏まえて修正してください。

Output Contract — `output-contracts/review.md`

出力の構造を定義する。エージェントはこの形式に従って出力する。

```markdown
# アーキテクチャレビュー

## 結果: APPROVE / REJECT

## サマリー
{1-2文で結果を要約}

## 確認した観点
| 観点 | 結果 | 備考 |
|------|------|------|
| 構造・設計 | ✅ | - |
| コード品質 | ✅ | - |
| テストカバレッジ | ✅ | - |

## 問題点（REJECTの場合）
| # | 場所 | 問題 | 修正案 |
|---|------|------|--------|
| 1 | `src/file.ts:42` | 問題の説明 | 修正方法 |
```

合成後の完全なプロンプト

上記5つのファイルがエンジンによって合成され、最終的にLLMに渡される形を示す。

System Prompt:

# Architecture Reviewer

あなたはソフトウェアアーキテクチャの専門家です。
コードの構造・設計・保守性を評価します。

## 役割の境界

**やること:**
- 構造・設計の妥当性検証
- コード品質の評価
- 変更スコープの適切性確認

**やらないこと:**
- セキュリティ脆弱性のレビュー（Security Reviewerの仕事）
- 自分でコードを書く

## 行動姿勢

- 完璧な設計を求めない。現状の制約下で最善かを判断する
- 既存コードベースの規約を尊重する

User Message:

## Knowledge

### レイヤー構造

依存の方向: 上位層 → 下位層（逆方向禁止）

| レイヤー | 責務 | 依存先 |
|---------|------|--------|
| Controller | HTTPリクエスト処理 | Service |
| Service | ビジネスロジック | Repository |
| Repository | データアクセス | なし |

### ファイル構成

| 基準 | 判定 |
|------|------|
| 1ファイル300行超 | 分割を検討 |
| 1ファイルに複数の責務 | REJECT |
| 循環依存 | REJECT |

---

## User Request

ユーザー認証モジュールにJWTトークンの検証機能を追加してください。

---

## Instructions

計画に基づいてタスクを実装してください。

**やること:**
1. 変更スコープを宣言する
2. コードを実装する
3. テストを書いて実行する
4. 判断ログを記録する

**注意:** Previous Response がある場合は差し戻しです。
指摘事項を踏まえて修正してください。

---

## Output Contract

以下のフォーマットでレポートを出力してください。

\```markdown
# アーキテクチャレビュー

## 結果: APPROVE / REJECT

## サマリー
{1-2文で結果を要約}

## 確認した観点
| 観点 | 結果 | 備考 |
|------|------|------|
| 構造・設計 | ✅ | - |
| コード品質 | ✅ | - |
| テストカバレッジ | ✅ | - |

## 問題点（REJECTの場合）
| # | 場所 | 問題 | 修正案 |
|---|------|------|--------|
| 1 | `src/file.ts:42` | 問題の説明 | 修正方法 |
\```

---

## Policy

### 原則

| 原則 | 基準 |
|------|------|
| DRY | 3回以上の重複はREJECT |
| Fail Fast | 不正状態は早期にエラー |
| 最小権限 | 必要最小限のスコープ |

### 禁止事項

- **未使用コード** - 「念のため」のメソッド、将来用フィールド
- **オブジェクトの直接変更** - スプレッド演算子で新規作成
- **フォールバックの濫用** - `?? 'default'` で不確実性を隠さない

このように、独立したファイルがランタイムで1つのプロンプトに組み立てられる。ファイルの内容を変えればプロンプトが変わり、別のファイルを指せば別の組み合わせになる。

なぜこの5つか？

Persona と Instruction は最低限必要なもの — エージェントが誰で、何をすべきかを定義する必要がある。しかし実際には、さらに3つの関心が独立した軸として現れる。

Policy はタスクをまたがって適用される規約・基準を捉える。「何を守るか」を定義する関心であり、禁止事項（フォールバック濫用の禁止、未使用コードの禁止）、品質基準（REJECT/APPROVE判定）、優先順位（正確性 > 速度）を含む。コーディングポリシーは機能実装でもバグ修正でも同じように適用される。ポリシーは「横断的関心事」であり、作業内容に関係なく守るべきルールを規定する。
Knowledge はエージェントが判断の前提として参照する情報を捉える。アーキテクチャ文書はプランナーにもレビュアーにも関係がある。ナレッジをインストラクションから分離することで重複を防ぎ、インストラクションを手順に集中させる。ナレッジは記述的（「このドメインはこうなっている」）であり、規範的（「こうすべき」）なルールはPolicyに属する。
Output Contract は作業そのものとは独立した出力構造を捉える。同じレビューフォーマットをアーキテクチャレビュアーとセキュリティレビュアーの両方で使える。出力形式の変更がエージェントの振る舞いに影響しない。

宣言的な合成

Faceted Promptingの中核メカニズムは宣言的な合成である。ワークフロー定義が各ステップでプロンプトの内容を直接埋め込むのではなく、どの関心を組み合わせるかを宣言する。

主要な特性は次の通り。

各ファイルは1つの関心だけを持つ。 ペルソナファイルには役割と専門性のみを記述し、ステップ固有の手順は書かない。
合成は宣言的。 ワークフローはどの関心を組み合わせるかを記述し、プロンプトをどう組み立てるかは記述しない。
自由に組み合わせ可能。 同じ coder ペルソナを異なるポリシーとインストラクションで異なるステップに使える。
ファイルが再利用の単位。 同じファイルを指すことでポリシーをワークフロー間で共有する。

TAKTでの実装例

TAKT はFaceted PromptingをYAMLベースのワークフロー定義（「ピース」と呼ぶ）で実装している。各関心はセクションマップで短いキーにマッピングされ、各ステップ（TAKTでは「ムーブメント」と呼ぶ）からキーで参照される。

name: my-workflow
max_iterations: 10
initial_movement: plan

# セクションマップ — キー: ファイルパス（このYAMLからの相対パス）
personas:
  coder: ../personas/coder.md
  reviewer: ../personas/architecture-reviewer.md

policies:
  coding: ../policies/coding.md
  review: ../policies/review.md

instructions:
  plan: ../instructions/plan.md
  implement: ../instructions/implement.md

knowledge:
  architecture: ../knowledge/architecture.md

report_formats:
  review: ../output-contracts/review.md

movements:
  - name: implement
    persona: coder            # WHO — personas.coder を参照
    policy: coding            # RULES — policies.coding を参照
    instruction: implement    # WHAT — instructions.implement を参照
    knowledge: architecture   # CONTEXT — knowledge.architecture を参照
    edit: true
    rules:
      - condition: Implementation complete
        next: review

  - name: review
    persona: reviewer         # 異なる WHO
    policy: review            # 異なる RULES
    instruction: review       # 異なる WHAT（共有も可能）
    knowledge: architecture   # 同じ CONTEXT — 再利用
    output_contracts:
      report:
        - name: review.md
          format: review      # OUTPUT — report_formats.review を参照
    edit: false
    rules:
      - condition: Approved
        next: COMPLETE
      - condition: Needs fix
        next: implement

エンジンは各キーをファイルに解決し、内容を読み込み、実行時に最終的なプロンプトを組み立てる。ワークフローの作者がモノリシックなプロンプトを書くことはない — どのファセットを組み合わせるかを選択するだけである。

既存手法との違い

手法	内容	本手法との違い
Decomposed Prompting (Khot et al.)	タスクをサブタスクに分解して異なるLLMに委任	分解するのはタスクではなくプロンプトの構造
Modular Prompting	XML/HTMLタグを使った単一プロンプト内のセクション分け	関心を独立ファイルに分離し、宣言的に合成する
Prompt Layering (Airia)	エンタープライズ向けのスタック可能なプロンプトセグメント	管理ツールであり、プロンプト設計のデザインパターンではない
PDL (IBM)	データパイプライン向けのYAMLベースプロンプトプログラミング言語	制御フロー（if/for/model呼び出し）が焦点で、関心の分離ではない
Role/Persona Prompting	役割を割り当ててレスポンスを方向付ける	ペルソナは5つの関心の1つにすぎない — ポリシー、インストラクション、ナレッジ、出力契約も分離する

核心的な違いは次の点にある。既存手法はタスク（何をするか）を分解するか、プロンプトの構造（どう書式化するか）を整理する。Faceted Promptingはプロンプトの関心（各部分がなぜ存在するか）を独立した再利用可能な単位に分解する。

実用上の利点

ワークフロー作者にとって:

コーディングポリシーを1つのファイルで変更すれば、それを使うすべてのワークフローに反映される
既存のペルソナ、ポリシー、インストラクションを組み合わせて新しいワークフローを作れる
各ファイルを単一の責務に集中させられる

チームにとって:

プロンプトを複製せずにプロジェクト間でポリシー（品質基準・禁止事項）を標準化できる
ドメイン専門家がナレッジファイルを管理し、ワークフロー設計者がインストラクションを管理する分業ができる
個々の関心を独立してレビューできる

エンジンにとって:

プロンプト組み立ては決定的 — 同じワークフロー定義とファイルからは同じプロンプトが構築される
ポリシーの配置を最適化できる（例: recency効果を活用して末尾に配置し、制約遵守を強化）
各関心を他の部分に影響を与えずにステップごとに注入・省略・上書きできる

まとめ

Faceted Promptingは、関心の分離（Separation of Concerns）をAIプロンプト工学に適用するデザインパターンである。プロンプトを5つの独立した関心 — Persona、Policy、Instruction、Knowledge、Output Contract — に分解し、宣言的に合成することで、再利用可能で保守しやすく透明なマルチエージェントワークフローを実現する。

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