Qoder の認知基盤、Ultra Spec、Experts の協働により、10人が3週間で50万行の Agent 生成コードを400万行の既存システムへ安全に統合しました。
V1.0 のリリース前、最後の Pull Request がすべての検証を通過し、main ブランチへマージされる直前にノートパソコンを閉じました。コンソールのステータスはすべて緑でした。
v1.4.0 まで進んだ現在、Agent が書いた50万行は本番で障害を起こさず、毎日新しい要件によって変更され続けています。
3週間でリリースし、99%を Agent が生成し、400万行の既存システム上で稼働しています。
空のプロジェクトで50万行を書くことは大きな話ではありません。難しいのは、Qoder を使って Qoder 自身のコードベースへ50万行を書いたことです。方法が成立して初めて、製品も成立します。
チームは9か月間、日常開発で Qoder の Agent を使っていました。V1.0 が答えるべき問いは、3週間で数十万行を追加する規模でも、この働き方が成立するかどうかでした。
開始前夜、2つのリポジトリの依存関係を3台の画面に広げました。左にフロントエンド、中央にバックエンド、右に知識グラフ。4百万行の既存コードに50万行を追加するため、考えられる接点をすべて理解する必要がありました。
Qoder は昨年8月の v0.1 から9か月で約400万行へ拡大しました。フロントエンドは VS Code 拡張、バックエンドは Go の Agent オーケストレーション、知識エンジン、マルチモデル呼び出しで、2つのリポジトリに分かれています。中間層の背後に10以上の呼び出し元があり、互換ロジックの理由を作成者しか知らない箇所もあります。
追加するのは Quest 独立ビュー、知識エンジン、マルチワークスペース並列処理、Experts 協働の4大モジュール。期限は3週間、チームはフロントエンド3人、Agent Harness 4人、知識エンジン3人の合計10人でした。
3日目の朝まで、Agent に新しいコードを1行も書かせませんでした。最初の2日間は、3週間全体で最も ROI の高い投資になりました。
2日間、コードは0行。すべて基盤作りに使いました。3日目に動かしたのも、コードではなく Spec です。
通常の Spec は機能が何をするかを書きます。Ultra Spec は、複数の Agent が広く深く調査し、結果を統合して完全な実行計画に収束させます。人は各結果を読み、疑い、取捨選択し、Agent がそのまま実行できる精度まで仕上げます。
既存システムでは、新機能が影響する古いモジュール、互換性が必要なインターフェイス、明文化されていない規則も確認します。例えばメモリ機能なら、対象会話、抽出タイミング、保存と検索、既存インデックスとの契約、容量超過時の縮退、ワークスペース間の分離を明確にします。
完成後も、アーキテクト、安全性、性能、既存システム、逆方向の検証という異なる視点の Agent が同じ Spec をレビューし、人が SLO と不可逆な操作を決定します。
Agent がコードを書き始めてからの修正コストは急増します。Spec で曖昧さを解消しなければ、統合時に10倍のコストで戻ってきます。
知識エンジンの変更は IDE 拡張、Go バックエンド、検索ロジックにまたがり、約1万行を変更します。単一 Agent は長いタスクの後半で前の合意を忘れるため、Experts Mode を起動しました。
Team Lead はコードを書かず、Ultra Spec のタスクと依存関係を整理し、DAG に分解して委任します。依存するタスクや同じファイルを変更するタスクは同時に動かしません。フロントエンド、バックエンド、テスト、レビュー担当は独立したコンテキストで作業します。
Quest のタスクボードでは11の Experts タスクが同時に進みました。Team Lead が中間判断を行い、不可逆な選択だけを人へ提示します。複数の専門家が書いても、共有知識エンジンと同じ意思決定記録を使うため、スタイル、命名、階層が統一されました。
画面を見た同僚は「私たちのチームよりエレガントだ」と言いました。
単一 Agent が順番に進めれば時間がかかり、人への質問も増えます。Experts は並列化できる作業を同時に進め、Team Lead が中間判断を処理します。10人を3グループに分け、知識グラフと Ultra Spec で境界を揃えました。3週間で数千のサブタスクを実行し、全体効率は単一 Agent より1桁向上しました。
Memory にもフライホイールが生まれました。専門家 Agent の経験は Expert Skill として蓄積し、重要な判断は知識エンジンへ入り、古い情報は更新されます。後半ほど効果が明確になりました。
3週目の終わりに50万行が main ブランチへ入り、Quest 独立ビュー、知識エンジン、マルチワークスペース、Experts 協働が Qoder V1.0 に統合されました。
人が最も深く関わったのは最初の Ultra Spec です。Agent がコードを書く間、人は次のモジュールの設計、Team Lead が提示した判断、既存システムの境界確認など、価値の高い仕事へ進みました。
振り返ると、正しかったのは次の3点です。
Ultra Spec が方向を定め、Experts がコードを納品した後、本番までにはもう一つのガードレールがあります。
マージ前の Ultra Review と、マージ後に人が退勤してから動く Computer Use + Nightly Auto-Heal です。前者は複数 Agent の並列レビューで生成速度に追いつき、後者は発見、修正、検証のループを機械が実行します。
この2つを Autonomous Engineering と呼びます。「人が複数 Agent を指揮する」段階から「機械が自律的にループを回す」段階へ進みます。
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プロジェクト開始前夜
チームは9か月間、日常開発で Qoder の Agent を使っていました。V1.0 が答えるべき問いは、3週間で数十万行を追加する規模でも、この働き方が成立するかどうかでした。
開始前夜、2つのリポジトリの依存関係を3台の画面に広げました。左にフロントエンド、中央にバックエンド、右に知識グラフ。4百万行の既存コードに50万行を追加するため、考えられる接点をすべて理解する必要がありました。
3日目、まだコードは1行も書かない
3日目の朝まで、Agent に新しいコードを1行も書かせませんでした。最初の2日間は、3週間全体で最も ROI の高い投資になりました。
- Repo Wiki を全量更新。 コード、コメント、文書、コミット履歴からリポジトリレベルの文書を自動生成し、すべての Agent が同じ全体像を読みます。
- コード知識グラフを深く更新。 モジュール依存、インターフェイス契約、データフローをモデル化し、直近1か月の変更を補いました。
- 過去の Spec と意思決定を追加。 コードがどう変わったかだけでなく、なぜその設計になったかを Agent が参照できるようにしました。
「Spec に1日多く使えば、後で1週間を節約できる」
通常の Spec は機能が何をするかを書きます。Ultra Spec は、複数の Agent が広く深く調査し、結果を統合して完全な実行計画に収束させます。人は各結果を読み、疑い、取捨選択し、Agent がそのまま実行できる精度まで仕上げます。
既存システムでは、新機能が影響する古いモジュール、互換性が必要なインターフェイス、明文化されていない規則も確認します。例えばメモリ機能なら、対象会話、抽出タイミング、保存と検索、既存インデックスとの契約、容量超過時の縮退、ワークスペース間の分離を明確にします。
完成後も、アーキテクト、安全性、性能、既存システム、逆方向の検証という異なる視点の Agent が同じ Spec をレビューし、人が SLO と不可逆な操作を決定します。
Agent がコードを書き始めてからの修正コストは急増します。Spec で曖昧さを解消しなければ、統合時に10倍のコストで戻ってきます。
「私たちのチームよりエレガントだ」
知識エンジンの変更は IDE 拡張、Go バックエンド、検索ロジックにまたがり、約1万行を変更します。単一 Agent は長いタスクの後半で前の合意を忘れるため、Experts Mode を起動しました。
Team Lead はコードを書かず、Ultra Spec のタスクと依存関係を整理し、DAG に分解して委任します。依存するタスクや同じファイルを変更するタスクは同時に動かしません。フロントエンド、バックエンド、テスト、レビュー担当は独立したコンテキストで作業します。
Quest のタスクボードでは11の Experts タスクが同時に進みました。Team Lead が中間判断を行い、不可逆な選択だけを人へ提示します。複数の専門家が書いても、共有知識エンジンと同じ意思決定記録を使うため、スタイル、命名、階層が統一されました。
画面を見た同僚は「私たちのチームよりエレガントだ」と言いました。
数千のサブタスク、10人
単一 Agent が順番に進めれば時間がかかり、人への質問も増えます。Experts は並列化できる作業を同時に進め、Team Lead が中間判断を処理します。10人を3グループに分け、知識グラフと Ultra Spec で境界を揃えました。3週間で数千のサブタスクを実行し、全体効率は単一 Agent より1桁向上しました。
Memory にもフライホイールが生まれました。専門家 Agent の経験は Expert Skill として蓄積し、重要な判断は知識エンジンへ入り、古い情報は更新されます。後半ほど効果が明確になりました。
3週間後
3週目の終わりに50万行が main ブランチへ入り、Quest 独立ビュー、知識エンジン、マルチワークスペース、Experts 協働が Qoder V1.0 に統合されました。
人が最も深く関わったのは最初の Ultra Spec です。Agent がコードを書く間、人は次のモジュールの設計、Team Lead が提示した判断、既存システムの境界確認など、価値の高い仕事へ進みました。
振り返ると、正しかったのは次の3点です。
- 認知基盤（Repo Wiki + コード知識グラフ + 過去の Spec）：既存コードの現在と背景を理解させる
- Ultra Spec（発散と収束 + 複数 Agent の交差レビュー）：実装前に曖昧さと手戻りリスクを見える化する
- Experts 協働（Team Lead + 専門 Agent の並列処理）：大きなタスクを並列化可能なサブタスクへ分解する
物語はまだ終わらない
Ultra Spec が方向を定め、Experts がコードを納品した後、本番までにはもう一つのガードレールがあります。
マージ前の Ultra Review と、マージ後に人が退勤してから動く Computer Use + Nightly Auto-Heal です。前者は複数 Agent の並列レビューで生成速度に追いつき、後者は発見、修正、検証のループを機械が実行します。