CodingのHarness、まずはSuperpowersで十分かもしれない

AI 開発に必要な「計画」「タスク分割」「レビュー」「検証」「進捗管理」といったハーネスエンジニアリングが、既存の Superpowers フレームワークにほぼ全部組み込まれているのでは、という実装分析が公開された。CSV ユーザー一括登録を例に、複数の担当（調整役・実装担当・レビュー担当）にどう仕事を分割し、何を渡し、何を確認するか、その流れがプロンプトレベルで構造化されている。

重要なのは「新しいハーネスを作る必要がない」という指摘だ。むしろ既存フレームワーク内で、計画フェーズで何を決めるか、実装者に何を報告させるか、レビュー者に何を疑わせるか、といった設計が細かく仕上がっている。たとえば修正には「5回までの上限」がある——元の実装者で 3 回、新しい担当と高能力モデルで 2 回という打ち切り線が引かれている。いつ終わるかを曖昧にしない設計だ。また「実装者の報告は未確認の主張として扱え」という一文が鮮烈だ。「二重登録を防いだ」と言っているのを信じず、差分を見て判定しろという意味である。AI 出力の検収では「AI が言ったことが本当か」を疑うことが必須だが、その疑い方が属人的になっている現場が多い。Superpowers はそこを構造化している。

複数人が AI を使って開発を進めるとき、「任せたから待つ」では失敗する。この記事が示しているのは「出てきた報告を別の人が疑う」「スコープを限定して修正ループを止める」といった小さな制御の大切さだ。中小企業が AI 開発を社内化するなら、この構造を参考に「うちのルール」を設計すべき。