プロンプトエンジニアリングは終わった？AIを新入社員のように育てる方法

最近、Redditで興味深い投稿を見つけました。
Claude Desktopを使っているエンジニアが、AIとの協働方法を根本的に変えたという話です。

彼の発見は「プロンプトを最適化するのではなく、AIに仕事の進め方そのものを教える」というものでした。

発想の転換

この投稿者は、多くの人がAIアシスタントをコンピュータのように扱っている問題を指摘しています。
毎回完璧な指示を出そうとする。

でも、それは新しいチームメンバーを迎え入れる方法とは全然違うというのです。
新入社員が入社したとき、私たちは何をするでしょうか。

会社のルール、仕事の進め方、使うツール、期待される成果物の形式など、包括的な情報を提供します。
AIも同じように扱うべきだという発想です。

投稿者は以前、コードレビューを依頼するたびにこう入力していたそうです。
「Swiftコードを見てメモリリークをチェックして」。

しかし今は、プロジェクトの最初に詳細な手順書を作成しているとのこと：

## コードレビュー手順
コードが共有されたら：
1. 静的解析ツールを実行する
2. 過去のプロジェクトから類似パターンを確認
3. メモリ、パフォーマンス、セキュリティの観点で問題を特定
4. チームのコーディング規約と照合
5. 具体例を含む改善提案を作成
6. 解決策を将来の参照用に記録

この方法により、Claudeはコードベースを理解し、過去の決定を覚えているシニア開発者のように振る舞うようになったといいます。

この投稿には多くの興味深いコメントが寄せられました。

特に印象的だったのは「これってマネジメントの基本じゃん」という指摘です。
確かにその通りですが、多くの人はAIに対してこのアプローチを取っていないという現実があります。

別のコメントでは、このアプローチが「エンジニアリングマネジメント101のテクニック」だという意見も。
AIの登場により、エンジニアたちが管理の基本を再発見している状況が浮き彫りになりました。

投稿者は以下のステップを推奨しています：

重要なのは「どうプロンプトを書くか」ではなく「新しいスペシャリストをどう組織に組み込むか」という視点で考えることだそうです。

コミュニティでは、このアプローチの限界についても議論されていました。

シンプルな一回きりのタスクには過剰かもしれない。
また、初期の手順書作成に時間がかかるという指摘もありました。

しかし、継続的な作業や複雑なプロジェクトでは、この初期投資が大きなリターンをもたらすという意見が多数を占めていました。

RedditのこのAI活用法は、シンプルながら革新的です。

AIをツールとしてではなく、チームメンバーとして扱う。
プロンプトエンジニアリングからプロトコルエンジニアリング（投稿者の言葉）への転換。

この方法を試してみる価値はありそうです。
特に、AIと継続的に協働する必要がある人にとっては、作業効率を大きく改善する可能性があります。