WithAI 暫定5位でした。
Claude UltraでOpus5.5をxhighで一生しばいてました。
実際のプロンプト一覧: https://yuuki14202028.com/blog/ahc074

雑感

最初に提出用の雑なプログラムを作らせるのはすでに動くコードがあると迷わずに改善できるからです。ルールの定式的な記述としての側面も強いです。

LLMは自分自身についての知識を持ち得ず、大局観がないです。経験則ですが、方針を相談したりするよりは直接的な問題の解決のみをやらせるとうまくいくことが多いです。ClaudeやOpenAIのモデルは定式的なタスクで強化学習を行っているはずので、この傾向は強いと思います。

エージェントの提案する解法そのものには殆ど口を出していませんが、あまりにも支離滅裂なことを言っていたり、変なことをし始めたときは止めています。初日にOptunaでパラメータの最適化をするのはさすがに変だと思います。どうなんでしょうか。

中盤以降は解法そのものが局所最適に陥るのに加えて、LLM自体も肥大化したコンテキストによってその自由度を失っていきます。終盤以降の改善ではメモリを棚卸ししたり、worktreeなどで分岐させていくことも考えましたが、利用上限の兼ね合いからやれませんでした。

subagentを多用して私が会話するエージェントはほとんど実装をしないようにしました。agent swarmが流行っていたので取り入れようとしたものですが、効果があったのかは不明です。UXは良かったです。