もりもり自己流 AI エージェント開発構造ガイド

Project Structure

📁 プロジェクト構造

各フォルダには明確な役割があり、AIエージェントが迷わず動けるよう設計されています。カードをクリックすると詳細が展開します。

🛡️

.antigravity

最優先 / 基本理念

基本理念・共通開発ルールが格納されています。全ての判断の基盤となる 最優先 フォルダです。

instructions.md — 基本理念・共通開発ルール（最優先）
lesson.md — 過去の知見を集約したファイル
feedback.*.md — 個別セッションごとの教訓（連番付き）

📋

.request

今回の依頼内容

今回の依頼内容が記述されています。AIエージェントはここを読んで 何をすべきか を把握します。

request.md — 依頼の概要・詳細・条件が記述されたメインファイル

ここに書かれた内容が今回のゴールです。

📦

.main

処理対象の資材

今回の依頼で修正・使用する全てのファイルやフォルダが入っています。サブフォルダまで全て参照します。

依頼ごとに異なる資材が格納されます
AIエージェントはこのフォルダを全て走査・把握します

✅

.output

成果物の格納先

AIエージェントが生成した成果物はここに格納されます。目録ファイル（outputIndex.md）も自動生成。

result.md / 各成果物 — 依頼ごとの生成結果
outputIndex.md — 成果物の目録（日時・概要付き）

💡

.feedback

今回の教訓・申し送り

作業後にAIが得た教訓・気付きを記録します。次回の依頼の品質を高めるための 長期記憶 機構です。

feedback.md — 今回の依頼で得た教訓・次回への申し送り

やがて .antigravity/lesson.md に集約されます。

📜

.requestHistory

累積の会話履歴

依頼が複数回の会話にわたる場合の累積履歴ファイルです。成果物の再現性を担保します。

requestHistory.md — 会話の流れと判断記録

このファイルと request.md があれば、成果物が再現できます。

⚙️

.agent

AI用のツール・ルール

付帯作業ルール(skill.md)・過去のスクリプト実績(codeLib)・新しいスクリプト置き場(code)が含まれます。

skills/skill.md — 今回の依頼完了後にやる付帯作業・特別ルール
codeLib/ — 過去AI生成のスクリプト実績
code/ — 今回AI新規生成のスクリプト格納先

📄

index.md

プロジェクト構造と役割の説明

作業に先立って、AIに当該プロジェクトの構造と役割を理解してもらう内容が書かれたファイル

構造の理解 — AIにプロジェクトのツリー構造の理解を願う
役割の理解 — フォルダやファイルの役割の理解を願う
機序の理解 — 構造の優先順位、機序の理解を願う

プロジェクト構造(もりもりテンプレート)
※構造だけでなく機序もフロー図でAIに理解を願う
|   .gitattributes
|   AIエージェントプロジェクト作業フロー.md
|   AIエージェントプロジェクト作業フロー.png
|   entryPoint.md
|   index.md
|   _プロジェクト構造・役割説明(index.md)
|   _開始合図(entryPoint)
|   無料者AIエージェント利用フロー.md
|   無料者AIエージェント利用フロー.png
|
+---.agent
|   +---code
|   |       _使用するコード
|   |
|   +---codeLib
|   |       extract_titles.py
|   |       gen_html.py
|   |       process_lib.py
|   |       replace_titles.ps1
|   |       update_lib.py
|   |       _AI生成されたコード実績
|   |
|   \---skills
|           skill.md
|           _個別ルール・付帯作業
|
+---.antigravity
|       feedback.1.md
|       instructions.md
|       lesson.md
|       _基本理念・基本ルール・知見(最優先)
|
+---.feedback
|       feedback.md
|       _今回の教訓・次回申し送り事項
|
+---.main
|       _処理対象の資材
|
+---.output
|       outputIndex.md
|       request_template.md
|       _成果物
|
+---.request
|       request.md
|       _依頼内容
|
\---.requestHistory
        requestHistory.md
        _追加の依頼内容・今回の履歴

📄

entryPoint.md

作業の開始点

(人間が使用)AIエージェントのチャットボックスで送信する、作業の開始となる合図

構造の理解を依頼 — AIにindex.mdを理解するように依頼
今回の依頼内容の理解を依頼 — AIに今回の依頼を読むように依頼
作業開始の合図 — 実際に作業を開始するように依頼

# 作業開始の依頼(もりもりの実例)

-- いつもお世話になっています。大変感謝しております。今回もよろしくお願いいたします。

1. `#file:index.md`には、当プロジェクトの構造、役割の説明、読み取りの優先順位等の機序を書いています。必ず全て理解して下さい。

2. `.request/request.md`に依頼内容を記述しましたので、どうか作業を開始して下さい。よろしくお願いいたします。

Process Flow

🔄 処理フロー

AIエージェントがどのような順番でファイルを読み、どのように成果物を生成するかを図解します。

flowchart TD START(["🚀 開始"]):::startEnd subgraph LEARN["📚 学習フェーズ（読み込み）"] direction TB A1[/"🛡️ instructions.md
基本理念・ルールを理解"/] A2[/"📖 lesson.md
集約した知見を理解"/] A3[/"⚙️ skill.md
付帯作業ルールを理解"/] A4[/"📜 feedback.*.md
前回の教訓を全て理解"/] A5[/"📋 request.md
今回の依頼を理解"/] A6[/"📦 .main フォルダ
全資材を走査・把握"/] A1 --> A2 --> A3 --> A4 --> A5 --> A6 end subgraph GEN["✨ 生成フェーズ"] direction TB B1{"🔧 スクリプトが
必要か？"} B2[/"📂 codeLib/
過去スクリプトを参考"/] B3["💻 新スクリプトを生成・実行"] B4["🎯 成果物を生成"] B5{"👁️ レビューOK？"} B1 -->|はい| B2 --> B3 --> B4 B1 -->|いいえ| B4 B4 --> B5 end subgraph RECORD["📝 記録フェーズ"] direction TB C1["📜 requestHistory.md を更新"] C2["💡 feedback.md に教訓を記録"] C3[/"✅ .output/ へ成果物を格納"/] C1 --> C2 --> C3 end FOLLOWUP(["🔁 追加依頼があれば
コンテキスト維持で継続"]):::startEnd END(["🏁 完了"]):::startEnd START --> LEARN LEARN --> GEN B5 -->|いいえ| B4 B5 -->|はい| RECORD RECORD --> FOLLOWUP FOLLOWUP -->|"追加あり"| GEN FOLLOWUP -->|"完了"| END classDef startEnd fill:#2563eb,stroke:#2563eb,color:#fff,rx:20 classDef default fill:#0f1e3d,stroke:#2563eb,color:#e2e8f0

開始・終了ノード

ファイル・フォルダ（資材）

判断分岐

成果物・記録

Sequence Diagram

📡 処理のシーケンス

人間とAIエージェントがどのような順番でやり取りするかを、ステップごとに解説します。

📝 依頼の準備

人間が entryPoint.md を開き、内容をチャットに貼り付けてAIを起動します。

📚 学習フェーズ

AIが instructions.md → lesson.md → skill.md → feedback の順でルールを理解します。

📋 依頼の理解

request.md と requestHistory.md を読み、今回のゴールと背景文脈を把握します。

📦 資材の走査

.main/ フォルダ内の全ファイルをサブフォルダまで全て読んで内容を把握します。

✨ 生成・出力

AIが成果物を生成し .output/ へ格納。人間がレビューし、必要なら追加依頼を行います。

💡 記録・成長

作業後に教訓を feedback.md へ記録。次回の依頼品質が向上する 長期記憶 機構です。

sequenceDiagram participant H AS 👤 人間 participant AI AS 🤖 AIエージェント participant G AS 🛡️ .antigravity participant R AS 📋 .request participant M AS 📦 .main participant O AS ✅ .output participant F AS 💡 .feedback H ->> AI : entryPoint.md の内容を入力して実行 AI ->> G : instructions.md / lesson.md を読む G -->> AI : 基本ルール・知見を理解 AI ->> R : request.md を読む R -->> AI : 依頼内容を理解 AI ->> M : 全資材を走査 M -->> AI : 資材を全て把握 loop 成果物が承認されるまで AI ->> O : 成果物を生成・格納 O -->> H : レビュー依頼 H ->> AI : 追加の依頼・修正指示 AI ->> F : requestHistory.md を更新 end AI ->> F : feedback.md に教訓を記録 F -->> H : 次回品質向上へ

Design Philosophy

💡 設計哲学「な・ど・し・り・さ」

無い知恵を絞って💦独自に考案した、プロジェクト設計の五大要素です。この標語を意識するだけで、AIと人間の協働がスムーズになるといいな。

な

なぜ作るのか

目的・背景を明確にする。
「人とAIが協力し、高品質な成果物を作るため」という根本を常に意識します。

ど

どう作るのか

方向性を宣言する。
パフォーマンス優先か、可読性優先か、バランス優先かを明示します。

し

書式はどうする

フォーマット・エンコードを統一する。
UTF-8 (BOMなし)、元の書式を維持、日本語コメントなどのルールを守ります。

り

履歴はどうする

記録・再現性を担保する。
requestHistory.md に蓄積することで、成果物の再現が可能になります。

さ

ここはさわるな

禁止事項・スコープ外を定義する。
関係のない箇所は変更しない。不明な場合は必ず確認を求めます。

🎯 この哲学はなぜ効果的か？

AIエージェントはコンテキスト（文脈）を基に判断します。各セッションで「なぜ・どうやって・どんな書式・どこに記録・どこは触らない」が明確であれば、 AIは迷わず最適解を選べます。

この五大要素を instructions.md および各ファイルで定義しておくことで、 AIにとっての「判断軸」が揃い、毎回高品質な成果物が生まれる仕組みになっています。

File Samples

📄 ファイルの中身サンプル

各ファイルがどのような内容かをイメージできるよう、簡略化したサンプルを掲載しています。タブをクリックしてファイルを切り替えてください。

# 最初に：開発スタンスとマインドセット
              - **相互尊重**: 私はあなたをプロフェッショナルなパートナーとして深く尊敬しています。
              - **期待**: あなたの判断力を信頼しています。最高の結果を一緒に作り上げましょう。
              ---
              # 開発基本ルール

              ## 基本理念
              - な・ど・し・り・さ（なぜ、どうやって、書式、履歴、禁止事項）

              ## どう作るのか
              - パフォーマンス・可読性・バランス、方向性を明示してください。
              - 応答は必ず日本語で行ってください。
              - 日付は特に指定がなければ日本時間とみなしてください。

              ## 書式について
              - テキスト出力は UTF-8 (BOMなし) で。
              - PowerShell 5.1 のみ Shift_JIS で出力。
              - 修正時は元の書式を維持してください。

              ## 禁止事項
              - 無関係な箇所を変更しないでください。
              - 不明点があれば必ず確認してください。推測で動かないこと。
              # ... (実際はさらに詳しいルールが続きます)
            

📄 Markdown 🔡 UTF-8 📍 最優先ファイル — .antigravity/instructions.md

# 依頼書

              ## 依頼概要
              - 〇〇のデータを整形して、HTMLで美しく表示したい。

              ## 依頼内容

              ### 処理内容
              - .main/source.md にある表データを読み込む
              - 条件Aに合致するものだけを抽出する
              - 出力先は .output/result.html

              ### 出力フォーマット
              - 検索機能付きのHTMLテーブルにすること
              - スマホ対応（横スクロール可能）
              - ダークモード対応のデザインで
              
                # よろしくお願いいたします。
              # ... (プロジェクトごとに内容は異なります)
            

📄 Markdown 🔡 UTF-8 📍 今回の依頼 — .request/request.md

# 付帯作業について
              - 本作業を行った後、以下の付帯作業を行ってください。

              ## 会話の内容を履歴として累積する（セーフティ）
              - 作業が複数回の会話にわたった場合、内容を
               .requestHistory/requestHistory.md に記録してください。
              - 目的：成果物を紛失しても再現できるようにするため。

              ## 今回の依頼で得られた教訓を記録する（成長）
              - 今回得た教訓を .feedback/feedback.md に記録してください。
              - 目的：AIに長期記憶を持たせ、将来の依頼品質を上げるため。
              
                # ... (今回だけの特別ルールもここに追記できます)
            

📄 Markdown 🔡 UTF-8 📍 付帯作業ルール — .agent/skills/skill.md

# 今回の作業で得た教訓・次回への申し送り

              ## 良かった点
              - 事前に instructions.md を熟読したことで、 
              書式ミス（文字コードの誤り）が発生しなかった。
              - スクリプトのパスをハードコードせず変数化したことで、 
              別プロジェクトへの転用がスムーズだった。

              ## 改善点・次回への申し送り
              - 正規表現でのデータ抽出は汎用性が低い。 
              次回は専用パーサーの使用を検討する。
              - ファイル容量が大きい場合、チャンクに分けて処理する戦略が有効。

              ---
              # やがて .antigravity/lesson.md に集約されます。
              # ... (実際はセッションごとに内容が異なります)
            

📄 Markdown 🔡 UTF-8 📍 今回の教訓 — .feedback/feedback.md

# 依頼の履歴

              - [2026/03/01 10:00:00] : 依頼開始。source.mdのデータ整形とHTML生成を依頼。
              - [2026/03/01 10:15:00] : 実装プラン提示。ユーザー承認。
              - [2026/03/01 10:30:00] : result.html を .output/ に生成。
              - [2026/03/01 10:35:00] : ユーザーレビュー：「列幅を調整したい」と追加依頼。
              - [2026/03/01 10:45:00] : 列幅を DataTables の columnDefs で修正・再出力。
              - [2026/03/01 10:50:00] : ユーザー承認。作業完了。
              - [2026/03/01 10:55:00] : feedback.md, outputIndex.md を出力して終了。
              
                # このファイルと request.md の2つがあれば成果物は再現できます。
              # ... (実際はセッションをまたいで追記されていきます)
            

📄 Markdown 🔡 UTF-8 📍 会話の累積履歴 — .requestHistory/requestHistory.md

# 集約した知見（lesson.md）
              # 複数の feedback.md を集約・整理したファイルです。
              # 重要なものは instructions.md に昇格させます。

              ## 1. スクリプト運用
              - 大規模データ処理には Python スクリプトを活用し、人為ミスを排除する。
              - スクリプト内のパスはハードコードを避け、変数または引数で管理する。

              ## 2. UI・フロントエンド
              - テーブルには overflow-x: auto を必ず付与しスマホ対応する。
              - XSS対策として textContent でエスケープ後に innerHTML を取得する。

              ## 3. プロジェクト運用
              - フィードバックは定期的に lesson.md に集約し、重複を排除する。
              - 不明点はユーザーに確認する。推測で動かない。

              ---
              # このファイルは外部の集約プロジェクトで
              # instructions.md へ昇格候補のものが整理されています。
              # ... (内容は継続的に成長します)
            

📄 Markdown 🔡 UTF-8 📍 集約した知見 — .antigravity/lesson.md

もりもり自己流の
AIエージェント
開発構造について

📁 プロジェクト構造

🔄 処理フロー

📡 処理のシーケンス

💡 設計哲学「な・ど・し・り・さ」

🎯 この哲学はなぜ効果的か？

📄 ファイルの中身サンプル

🏁 まとめ

AIと人間が協力するプロジェクト構造

もりもり自己流の AIエージェント開発構造について

📁 プロジェクト構造

🔄 処理フロー

📡 処理のシーケンス

💡 設計哲学「な・ど・し・り・さ」

🎯 この哲学はなぜ効果的か？

📄 ファイルの中身サンプル

🏁 まとめ

AIと人間が協力するプロジェクト構造

もりもり自己流の
AIエージェント
開発構造について