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何を解決するか

成果物の品質を犠牲にすることなく、コーディングエージェントの運用コストとトークン消費量を削減します。エージェントのワークフローにおける「肥大化」（冗長なファイル検索、非効率な環境調査、過度なポーリングなど）をターゲットにします。エージェントは、最初のアクションと会話履歴の繰り返し読み取りの両方に対して料金が発生するため、これらがコストを増大させる原因となります。

仕組み

このプロジェクトは、エージェントのシステムプロンプトまたはセッション開始時に注入される、最適化された一連の行動ルール（「スキル」）を提供します。これらのルールは、エージェントに5つの特定の習慣を教えます：

1. Combined Reconnaissance（統合的な偵察）: 複数の個別の検索を行うのではなく、1つのステップですべての必要な事実を集める。
2. Keyhole Reads（キーホール読み取り）: ファイルの変換に全文が必要でない場合、ファイル全体ではなく必要な行（例：50行）のみを読み取る。
3. Single-Pass Environment Probing（シングルパス環境調査）: 不足しているすべての依存関係を1つのコマンドで確認およびインストールする。
4. Strict Verification（厳格な検証）: タスク独自の検証コマンドを、停止するための決定的なシグナルとして使用する。
5. Efficient Polling（効率的なポーリング）: 長時間実行されるビルドのステータスを、1秒ごとではなく30秒ごとに確認する。

対象者

コーディングエージェント（Claude CodeやCodex CLIなど）を使用しており、同じ解決率を維持しながらAPIコストとトークン使用量を抑えたい開発者やチーム。

ハイライト

• 実証された節約: タスクあたりのコストを最大18%、トークンを最大22%削減できることが示されています。
• エビデンスに基づいた設計: 1,200件のエージェントのトレースを分析する自動リサーチループを通じて開発され、品質を損なわずに効率を向上させるルールのみを保持しています。
• クロスプラットフォーム: システムプロンプトの注入または特定のツールフック（例：Claude Code、Codex CLI）を介して、さまざまなエージェントと互換性があります。
• 品質の維持: A/Bテストの結果、解決率や結果の品質に有意な変化は見られないことが示されました。