結論

skill（指示書）に正しいテンプレートを書いても、AI agent はそれを守らないことがある。守らせるには機械ガードが必要。

今回の事故では、記事公開 agent（night-writer）が Qiita 用 frontmatter の必須フィールドを欠落させた記事を 3 件出力し、qiita-cli --all モードが全停止。10 日間で 14 回連続 CI 失敗を引き起こしました。

何が起きたか

2026 年 5 月、AI agent が adapt した Qiita 記事 3 件の frontmatter に以下の問題がありました。

問題	件数
`updated_at` の引用符欠落	2 件
`id: null`（既存記事は UUID 必須）	1 件

qiita-cli publish --all は内部で Promise.all を使い並列 POST します。1 件で QiitaInternalServerError (500) が出ると処理全体は中断しますが、並列実行中の他の POST は完走する場合があります。

「CI ログは全件失敗に見えるが、Qiita 側には一部が投稿済み」という不整合状態が生まれました。修正→再 push を繰り返した結果、10 日間 14 回連続赤。

同じパターンで 2026-04-27 にも事故が起きており、skill に「次回は直せ」と書くだけでは再発を止められませんでした。

なぜ skill は守られなかったのか

AI agent の skill（= .md ファイルで書いた指示書）は「期待を文書化する場所」であり、「実行を保証する場所」ではありません。

特に以下のケースで守られにくいです。

frontmatter のような定型構造: 本文生成に集中すると末尾の細部が崩れる
過去事例の未参照: context window に以前の事故ログが入っていない時
「次回は直す」系の記述: モデルは「次回」を覚えていない

対策：CI 多段防御

1. validate-frontmatter.sh

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
ERRORS=0

for f in public/*.md; do
  if grep -qP "^updated_at:\s+[0-9]{4}-" "$f"; then
    echo "❌ $f: updated_at missing quotes"
    ERRORS=$((ERRORS + 1))
  fi
  if grep -qP "^id:\s+null\b" "$f"; then
    echo "❌ $f: id must not be null"
    ERRORS=$((ERRORS + 1))
  fi
  if grep -qP "^published_at:" "$f"; then
    echo "❌ $f: published_at is not a valid Qiita field"
    ERRORS=$((ERRORS + 1))
  fi
done

[ "$ERRORS" -gt 0 ] && exit 1 || echo "✅ All frontmatter passed"

2. workflow に validation step を挿入

- name: Validate frontmatter
  run: bash scripts/validate-frontmatter.sh
- name: Publish to Qiita
  run: npx qiita publish --all

3. Rate Limit / 500 を warning 降格

- name: Publish to Qiita
  run: |
    set +e
    OUTPUT=$(npx qiita publish --all 2>&1)
    EXIT_CODE=$?
    echo "$OUTPUT"
    if echo "$OUTPUT" | grep -qE "QiitaRateLimitError|QiitaInternalServerError"; then
      echo "::warning::Qiita API rate limit or 500 — not critical"
      exit 0
    fi
    exit $EXIT_CODE

4. 投稿済み記事は `ignorePublish: true` 固定

一度投稿した記事は ignorePublish: true を付け、更新したい時のみ false に戻します。

5. Qiita API 直叩きで突合確認

curl -s -H "Authorization: Bearer $QIITA_TOKEN" \
  "https://qiita.com/api/v2/items/{id}" | jq '.id, .title'

まとめ

AI agent が生成したファイルを CI に乗せる場合、skill だけでは品質保証にならない。

skill → CI validate → error handling の多段防御が必須。

詳細な実装と「で、どう稼ぐ？」の視点は masatoman.net で公開しています。