AI Under Command

人間は指揮官です。AI は力の乗数です。決して逆ではありません。

原則

AI は強力ですが、賢明ではありません。超人的な速度でコードを生成できますが、プロフェッショナルなソフトウェア開発を定義するコンテキスト、判断、責任が欠けています。解決策は、AI の能力を制限することではありません — それは適切な指揮構造の下に置くことです。

AI Under Command とは、人間の開発者がコーダーから指揮官に移行し、AI の力を正確に指揮しながら、コードベースに入るものに対する絶対的な権限を維持することを意味します。

指揮構造

指揮系統

人間指揮官 (あなた)
    ↓ 命令を発行
AI 部隊 (複数の AI モデル)
    ↓ オプションを生成
Constitutional 検証
    ↓ フィルタと検証
人間の最終承認
    ↓ 実行
コードベース

この連鎖のすべてのリンクは、AI が自律的に行動するのを防ぎながら、人間の意図を増幅するように設計されています。

Visual-to-Code Bridge

AI Under Command の主力実装は、Visual-to-Code Bridge です。これは2つのレベルの指揮で動作します:

直接指揮 (マイクロ): 外科的な変更のために、ライブ UI の既存の要素をポイントして AI のコンテキストを固定でき、テキストベースのコマンドが完璧な精度で実行されることを保証します。
戦略的実装 (マクロ): より大きなタスクのために、ブリッジは完全なデザインファイル、スケッチ、またはモックアップを分析できます。AI 艦隊は次に、パフォーマンスとアクセシビリティ分析を含む複数の高レベルの実装戦略を提案し、静的なビジョンをインタラクティブな本番環境対応コードに変換します。

コントロールパネル

typescript

interface CommanderView {
  // AI が分析しているもの
  context: {
    design: VisualInput
    existingCode: CodeContext
    constraints: ProjectConstitution
  }

  // AI が生成したもの
  options: AIImplementation[]

  // あなたが制御するもの
  controls: {
    approve: () => void
    reject: (reason: string) => void
    modify: (changes: Directive[]) => void
    regenerate: (newConstraints: Constraint[]) => void
  }

  // あなたが見るもの
  analysis: {
    performance: MetricsComparison
    accessibility: A11yReport
    security: SecurityAudit
    compatibility: BrowserMatrix
  }
}

マルチモデル艦隊

さまざまなミッションのためのさまざまな AI

指揮官がさまざまな目的のためにさまざまなユニットを展開するように、Hatcher は複数の AI モデルをオーケストレートします:

yaml

fleet_composition:
  scouts:
    - model: fast-inference-model
    - mission: rapid-prototyping
    - strength: speed

  engineers:
    - model: code-specialized-model
    - mission: implementation
    - strength: syntax-accuracy

  architects:
    - model: reasoning-model
    - mission: system-design
    - strength: architectural-patterns

  reviewers:
    - model: security-focused-model
    - mission: vulnerability-detection
    - strength: threat-analysis

協調作戦

モデルはあなたの指揮の下で協力します:

bash

# 高レベルの目標を発行
hatcher generate --objective="Add payment processing"

# 艦隊が調整:
# 1. アーキテクトがシステムを設計
# 2. セキュリティが設計をレビュー
# 3. エンジニアがコンポーネントを実装
# 4. レビュアーが実装を検証

# 反対意見を含む統一された推奨を確認
> Architect: Recommends microservice pattern
> Security: Warns about PCI compliance requirements
> Engineer: Suggests 3 implementation options
> Reviewer: Identifies 2 potential race conditions

# 戦略的決定を下す
hatcher approve --option=2 --add-constraint="pci-compliant"

指揮インターフェース

自然言語命令

コーダーではなく、指揮官のように話します:

bash

# 従来のコーディング
[200行の認証コードを書く]

# AI Under Command
hatcher: "Implement OAuth2 with refresh tokens, following our security constitution"

# AI が生成し、あなたが検証
> Generated 347 lines across 5 files
> Constitution checks: ✓ Passed
> Security audit: ✓ No vulnerabilities
> Test coverage: 94%
>
> Review changes? [Y/n]

ビジュアルコマンドセンター

すべてを一度に確認:

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│              COMMAND CENTER                     │
├──────────────┬──────────────┬──────────────────┤
│ AI Activity  │ Constitution │ Impact Analysis  │
│              │   Status     │                  │
│ 3 models     │ ✓ Compliant  │ +145 lines      │
│ 5 suggestions│ 0 violations │ 3 files changed  │
│ 2 warnings   │ 2 overrides  │ 98% test coverage│
├──────────────┴──────────────┴──────────────────┤
│           CURRENT OPERATION                     │
│                                                 │
│ Objective: Add real-time notifications          │
│ Strategy: WebSocket implementation              │
│ Progress: ████████░░ 80%                       │
│                                                 │
│ [Approve] [Modify] [Abort] [Details]           │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Human Firewall

すべての AI 出力は隔離されます

AI 生成コードは、Human Firewall を通過せずにコードベースに触れることはありません:

typescript

class HumanFirewall {
  async review(aiOutput: AIGeneration): Promise<Decision> {
    // 自動チェック
    const constitutionCheck = await this.validateConstitution(aiOutput)
    const securityScan = await this.scanSecurity(aiOutput)
    const testResults = await this.runTests(aiOutput)

    // 人間に提示
    const decision = await this.presentToCommander({
      code: aiOutput,
      checks: { constitutionCheck, securityScan, testResults },
      risks: this.analyzeRisks(aiOutput),
      alternatives: this.generateAlternatives(aiOutput),
    })

    // 決定を実行
    return this.execute(decision)
  }
}

オーバーライド権限

常にオーバーライド権限があります:

bash

# AI が憲法に基づいて拒否
> Cannot generate: Violates security rule #3

# 正当化してオーバーライド
hatcher override --rule="security#3" --reason="Temporary for debugging" --expires="2h"

# ログ記録と時間制限
> Override granted until 15:30
> Audit log updated
> Notification sent to security team

品質ゲート

自動品質パイプライン

AI の提案は、あなたに到達する前に品質ゲートを通過する必要があります:

AI Output
    ↓
Syntax Validation ──✗── Rejected
    ↓
Constitution Check ──✗── Rejected
    ↓
Test Execution ──✗── Rejected
    ↓
Performance Analysis ──✗── Warning
    ↓
Security Scan ──✗── Warning
    ↓
Human Review ← You are here

プログレッシブデリゲーション

AI が信頼できることが証明されると、より多くをデリゲートできます:

typescript

// レベル 1: すべてをレビュー
delegation = {
  autoApprove: [],
  autoReject: ['security-violations'],
  requireReview: ['*'],
}

// レベル 2: 単純な変更を自動承認
delegation = {
  autoApprove: ['formatting', 'documentation'],
  autoReject: ['security-violations', 'breaking-changes'],
  requireReview: ['logic-changes', 'new-features'],
}

// レベル 3: 境界内で自動承認
delegation = {
  autoApprove: ['changes-with-100%-test-coverage'],
  autoReject: ['constitutional-violations'],
  requireReview: ['architectural-changes'],
}

実世界のシナリオ

シナリオ: 機能リクエスト

bash

# プロダクトマネージャーが機能をリクエスト
"We need user avatars with crop and resize"

# AI 艦隊に指揮
hatcher: "Implement avatar system with crop/resize. Use our media constitution."

# AI 艦隊が応答
> Architect: Designed client-side processing with fallback
> Engineer: Implemented with HTML5 Canvas API
> Security: Added file type validation and size limits
> Tests: 96% coverage, all passing

# レビューして決定
[View Diff] [Run Locally] [Check Performance]

# 変更を加えて承認
hatcher approve --add-test="edge-case-heic-format"

シナリオ: バグハント

bash

# ユーザーが報告: "App crashes on mobile"

# 艦隊を展開
hatcher investigate --issue="mobile-crash" --severity="high"

# 協調調査
> Scout: Found memory leak in image processing
> Engineer: Identified recursive function without base case
> Architect: Suggests refactor to iterative approach
> Security: No security implications

# あなたの決定
hatcher fix --approach="iterative" --add-monitoring="memory-usage"

指揮の哲学

AI Under Command は AI を制限することではありません — それは人間の判断を増幅することです。コードを書くことから決定を下すこと、詳細を実装することから戦略を定義することに移行します。

これが開発の未来です: 人間が「何を」と「なぜ」を定義し、AI が「どのように」を処理しますが、人間は常に結果を検証します。あなたは力の乗数になり、AI 軍を指揮しながら、プロフェッショナルなソフトウェア開発を定義する責任と権限を維持します。

始め方

コマンドスタイルを定義: どれだけの制御が必要ですか?
艦隊を設定: どのタスクにどの AI モデル?
デリゲーションレベルを設定: AI が尋ねずにできることは?
指揮を練習: 低リスクのタスクから始める

覚えておいてください: あなたは置き換えられているのではありません — 昇進しているのです。コーダーから指揮官へ。実装者から戦略家へ。個人貢献者から力の乗数へ。

AI Under Command は、あなたを単一の開発者から AI 部隊の指揮官に変換します。権限、責任、制御を維持しながら、以前は人間一人では不可能だった速度を達成します。

AI の指揮を取る

制御下の AI 部隊でコーダーから指揮官に変換

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品質ゲート ​

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実世界のシナリオ ​

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