AI Conductor / Harness Engineer

LLMネイティブ開発のための、エージェント基盤・ハーネス設計・品質統制を設計・実装しています。
複数のAI・工程・責務を束ね、観測可能・再現可能・統制可能なワークフローに落とし込むことが主な関心領域です。

I build agent systems, control planes, and quality governance for LLM-native development.
My work focuses on turning ambiguous AI workflows into observable, reviewable, and governable execution systems.

QA / SDET の経験を土台にしつつ、現在は agentic workflows, orchestration, state, contracts, evidence, and publish gates を主戦場にしています。

• shipyard-cp

  • AIエージェントの開発フローを統制する control plane。
    plan / dev / acceptance / integrate / publish を責務分離して扱う、開発向けオーケストレーション基盤。

• agent-protocols

  • コーディングAIエージェント向けの契約駆動プロトコル。
    intent / task / acceptance / publish gate / evidence を明示し、統制可能な実行モデルを定義。

• RanD

  • R&Dエージェントのための多層オーケストレーション基盤。
    research / insight / gate / sync / notify をつなぐ探索・評価・連携の土台。

• portfolio

  • QA / SDET / LLM の実践を再現可能な形で示すポートフォリオ。
    テスト、CI、カバレッジ、検証資産を含む品質成果のハブ。

• プロンプトエンジニアリング ? RAG ? Skills ? MCP ? コンテキストエンジニアリング ? - 全然わからん！

  • 2026年のLLMパイプラインを、MCP・Skills・コンテキストエンジニアリングの役割に分けて整理した記事。
    「何をどのレイヤーで扱うのか」を見直すための全体マップです。

• 「生成AI！頼むから記憶してくれ！」をOSS調査で分解すると2つの方向性が見えた

  • AIの「記憶」を、会話継続のための記憶と、長コンテキスト運用を支える記憶層に分けて整理した記事。
    完成品としてのAIと、差し込み可能な記憶モジュールの違いも扱っています。

• ついにローカルLLMで安心して仕事が出来る！― Qwen3.5-27B 採用レポート

  • ローカルLLMを実運用の観点から評価し、Qwen3.5-27Bを常用エンジンとして採用した判断記録。
    ベンチマークの数字だけでなく、実際のコーディング体験ベースで整理しています。

• LLM時代のQA再設計──自動化ツール群で考えた「品質保証の再定義」

  • QAを「テスト係」ではなく、LLM時代の品質統制として捉え直した記事。
    現在の agent systems / harness engineering 的な発想の土台になっている整理です。

• LyricLytic

  • ローカルLLM前提で設計した、作詞支援ワークベンチ。

• genai-content-portfolio

  • Suno / Sora / 画像生成 / ドット絵など、生成AI表現の制作物・設定・振り返りをまとめたサブポートフォリオ。
    ファンメイド作品を含むため、該当作品には非公式である旨と権利注記を記載。

• planting-planner

  • 収穫希望週から逆算して播種・定植週を提示する、作付け計画支援OSS。

• Agent Systems
• Harness Engineering
• Control Planes
• Quality Governance
• Contract-Driven Workflows
• State / Memory / Evidence Design
• LLM-native Development
• Reproducible QA Assets

• Languages: Python, TypeScript / JavaScript, SQL, Bash
• QA / Testing: pytest, Playwright, Airtest, Jest / Vitest, GitHub Actions, coverage, CodeQL
• Backend / Infra: FastAPI, Node.js, REST API design, Docker, devcontainers
• Frontend: React, Next.js, Vite, Tailwind CSS
• LLM / GenAI: OpenAI API, Gemini, local LLMs, LiteLLM, orchestration tooling, Suno / Sora / image generation workflows

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