Peter Zhang
2026年1月12日 23:03
GitHubは、カスタム指示、再利用可能なプロンプト、専門のエージェントを通じて、開発者がAIコーディング出力を改善するための3つの実用的な方法を明らかにしました。
GitHubは、コンテキストエンジニアリングと呼ばれる新しいフレームワークで、開発者に基本的なプロンプトを超えることを推進しています。これは、AIコーディングアシスタントに適切なタイミングで適切な情報を提供する体系的なアプローチです。2026年1月12日に公開されたこのガイダンスでは、GitHub Copilotからより良い結果を得るための3つの具体的な手法を概説しています。
この概念は、Braintrust CEOのAnkur Goyalが「適切な情報を（適切な形式で）LLMに提供する」と説明しているものを表しています。巧妙な言い回しよりも、構造化されたデータ配信に重点が置かれています。
実際に機能する3つの手法
VS CodeとCopilotに関する深い専門知識を持つMicrosoftのプリンシパルプロダクトマネージャーであるHarald Kirschnerは、昨秋のGitHub Universeでこのアプローチを説明しました。3つの方法は以下の通りです：
カスタム指示により、チームはCopilotが自動的に従うコーディング規約、命名規則、ドキュメントスタイルを定義できます。これらは.github/copilot-instructions.mdファイルまたはVS Code設定に保存されます。例えば、Reactコンポーネントの構造化方法、Nodeサービスでのエラー処理方法、またはAPIドキュメントのフォーマットルールなどです。
再利用可能なプロンプトは、頻繁なタスクを標準化されたコマンドに変換します。.github/prompts/*.prompts.mdに保存され、/create-react-formのようなスラッシュコマンドでトリガーできます。チームはこれらをコードレビュー、テスト生成、プロジェクトスキャフォールディングに使用し、毎回同じ実行を行います。
カスタムエージェントは、定義された責任を持つ専門的なAIペルソナを作成します。APIデザインエージェントはインターフェースをレビューします。セキュリティエージェントは静的分析を処理します。ドキュメントエージェントはコメントを書き直します。それぞれが独自のツール、制約、動作モデルを含むことができ、複雑なワークフローではエージェント間での引き継ぎ機能があります。
なぜ今重要なのか
コンテキストエンジニアリングは、2026年初頭を通じてAI業界全体で大きな注目を集めており、GitHubのガイダンスと同じ週に複数の企業向け議論が登場しています。この分野は根本的な制限に対処します：LLMは、生のクエリではなく、構造化された関連性のある背景情報を与えられた場合、劇的に優れたパフォーマンスを発揮します。
検索拡張生成（RAG）、メモリシステム、ツールオーケストレーションはすべてこの傘下に入ります。目標は、より良いコード出力だけでなく、開発者のフローを妨げるやり取りのプロンプトを減らすことです。
すでにCopilotを使用しているチームにとって、実用的な利点は、リポジトリ全体での一貫性と迅速なオンボーディングです。新しい開発者は、「Copilotに正しくプロンプトを出す方法」という部族的な知識を学ぶのではなく、コンテキストエンジニアリングのセットアップを引き継ぎます。
GitHubのドキュメントには各手法のセットアップガイドが含まれており、同社がコンテキストエンジニアリングを今後のAI支援開発の中核的な能力と見なしていることを示唆しています。
画像ソース：Shutterstock
出典：https://blockchain.news/news/github-copilot-context-engineering-techniques
