第31週は、AI-assisted engineeringで長く残るのはmodelを囲むharnessだと示しました。ShopifyのDispatchは大規模applicationをpartitionし、専門hunterを並列実行した後、developerへ見せる前に別modelがintegration testで各candidateを証明します。80超のapplicationで300超のfindingを生み、full scanは約50〜300ドル、incremental scanは5〜50ドルで、2件はCritical相当でした。
GitHubの実用workflowも日常開発で同じ結論へ進みます。Prototypeで曖昧さを表面化し、対話的にplanを作り、好みを反映して反復し、merge前に別model familyへreviewを依頼します。新MCP仕様はserverをstateless HTTP workloadにし、AppsとTasksをextensionとして正式化して基盤infrastructureを単純化します。Model品質は重要ですが、反復可能なcontext、deterministic tool、隔離実行、独立検証がmodel outputを信頼できるsoftwareへ変えられるかを決めます。
CloudflareとDen OdellはAI外のinfrastructure教訓を提供します。cdnjsはpinned SRI hashを変える再生成をせず、1日90億requestをR2、KV、Workers、Workflows、Queues、Containers、Durable Objectsへ移しました。Long-lived SPAではPlaywright soak testが一つの往復flowを単一browser contextで数百回繰り返し、garbage collection後のDOM nodeとlistener countを比較できます。Fake clockとmocked networkで数時間のtimer動作をnightly testへ圧縮できます。
Roman Zhukovは、受け入れるAI codeへharness原則を適用します。短いpolicyを公開し、secure promptingを教え、deterministic quality gateを追加し、vulnerability triageを高速化します。Project CodeGuardから31 checkのanti-slop filterまでの例は、AIを最終権限にせずreviewer負荷を下げます。運用原則は単純です。AIはassistantであり、責任を持つ人間と再現可能なcheckがmerge可否を決めます。