Category · 48ページ目
40件
AIコーディングで1時間で作成した個人アプリを公開前にソースコード監査した結果、致命的な脆弱性が2件見つかった。動くことと公開して良いことは別であり、IT実務経験からセキュリティ監査の重要性を説く。
コーディングエージェントが複数のリポジトリを横断する作業で真価を発揮する一方、事故のリスクも高まる。この記事では、設定による権限ガードレールが重要であることを示唆し、エージェントの安全かつ効果的な利用法を探る。
「AI承認駆動開発」の概念を解説。AIが生成した成果物に対する承認プロセスにおいて、単なる正解値ではなく、「基準地形」としてのExpectedを持つことの重要性を説く。AI開発における効率的な承認フローを提案。
AI組織の運転日誌。AIが書いたコードを人間が読まずに承認してしまう状況に焦点を当て、AIによるコード生成と人間の承認プロセスにおける課題を考察する。AIと人間の協業における注意点を提示。
Vibe Codingにおける10の習慣について前編を解説。エージェントの能力向上だけでなく、依頼方法や進め方などの習慣化が、開発の安定化やトークン消費削減に重要であると主張。実用的な運用習慣を提示。
元TwitterCEOのジャック・ドーシー氏が、チームとAIエージェントが同じ会話に参加できるグループチャットプラットフォーム「Buzz」を発表しました。これはSlackに挑戦するもので、人間とAIが協働する新しいコミュニケーションの形を提案しています。
契約プログラミング（Design by Contract）の理論を、AIエージェントによるコード生成や仕様駆動開発（SDD）の文脈で再評価。AI時代における「意図のギャップ」を埋める部品としての契約の有用性を考察している。
「Cursor」を活用したAI駆動開発の民主化に向けたPoC（概念実証）の記録。AIが生成するコードの品質をエンジニアが都度レビューせずとも、AI自身が品質を担保する設計の必要性とPoC設計について解説している。
Claude CodeのSubagent-Driven-Development（SDD）スキルを活用し、実サイトの機能を1機能ずつClaude Codeで実装させた事例を紹介。AIによる開発プロセスとその成果について詳述している。
Claude CodeとNotionを連携させ、ターミナルから一歩も出ずにタスク管理やドキュメント生成を全自動化するツールの作成方法を解説している。エンジニアの集中力維持と効率化に貢献する。
AIエージェントの暴走を防ぐためには、プロンプトによる禁止事項ではなく、実行層での権限管理が重要である。ファイルシステム、ネットワーク、認証情報、高影響操作の4つの境界設定によって、AIエージェントの行動を安全に制御する手法を解説している。
エージェントAIの真価は、自動化ではなくプロセス再設計にあると論じられています。ETRとFuturum Researchのデータによると、パイロットプロジェクトはエージェントの能力ではなく、統合やROIの未証明によって停滞していることが示されています。これはAI導入における新たな課題を示唆しています。
OpenClawやHermesのような既存のエージェントフレームワークを使わず、自作のエージェントを構築している経験について共有を求める投稿。エージェント開発の学習と理解を深める試み。
CursorがSQLiteを再実装した際の費用に関する実験レポート。エージェントを並列実行した場合の請求書の内訳を公開し、トークンの大部分を安価なモデルが消費する一方で、費用の大部分は少数の高価なモデルに支払われている実態を明らかにしている。計画役のモデルが費用の3分の2を占めたと報告している。
Claude Codeのスキル（スラッシュコマンド）運用で生じる3つの問題と、それらを解決するための3層構造設計を紹介。スキルを育てながら使いやすさを保つための設計方針を解説する。
AIが生成するコードや文書のレビューに追いつけない問題を解決するため、個人開発した4段階検証マップを紹介。レビュー疲れを解消し、AI生成物の品質向上を図る。
トレンドの移り変わりが早い生成AI界隈で、誰でも・今すぐ・簡単に使えるエージェント/ハーネス構築ツール「Trinity」を紹介。面倒な設定不要のシンプルな設計を強調する。
PM（プロジェクトマネージャー）がAIを「最強の壁打ち相手」として活用し、要件定義プロンプトで仕様の抜け漏れ削減や未決事項整理を行う方法を紹介。AIとの対話で効率化を図る。
Feel-lab Agent Skillと題されたドキュメントで、AIエージェントのスキルセットや機能に関する詳細が記述されています。複数のサンプルや事例が提示されており、エージェントの能力拡張や応用に関する考察が含まれています。AIエージェントの設計と実装に役立つ情報です。
LogicMonitorは、エンタープライズIT運用の信頼性とハルシネーション管理の課題に対応するため、CTOにPrabhu Nakkeeran氏を任命しました。エージェント型AIの統合を推進します。
軽量なローカルモデルをAIの「脳」として使用し、外部のウェブ検索機能を「知識ベース」として利用するアイデアが提案されている。これは、AIエージェントの能力拡張に関する考察である。
AIに仕事を任せることへの不安から、ハーネス作成を学ぶ連載の第15回。Human-in-the-loopの適切な配置方法に焦点を当て、AIエージェントとの協調について考察する。
AIにノート作成を任せた結果生じる「AIスラッジ」問題に対し、AI（Claude Code）自身にノートの整理・監査を行わせる仕組みを構築。孤立ノートやリンク切れなどを検出し、Vaultの再構造化を行った事例。
AIにビジネス構築と利益創出を丸投げする実験ログ。AIに最低限の権限と停止条件のみを設定し、商品選定、導線設計、価格設定などを全てAIに委ねた。AIがどのようにビジネスを立ち上げるかの過程を記録している。
Qwen 3.8モデルをエージェントコーディングに使用した初期の感想。プログラミング経験が少ないユーザーが、LLMエージェントのコーディング支援能力について述べている。エージェント機能の活用に関する体験談である。
高専ロボコン2026を題材に、AI（Claude Code, OpenAI Codex）にロボコン戦略を書かせ、試合シミュレーターを開発した事例を紹介。AIコーディングの有効性について、シミュレーター開発を通して考察しています。
Claude Codeをコーディングエージェントとしてだけでなく、個人の業務基盤（バックオフィス）として活用する実例を紹介。非開発業務（顧客連絡、意思決定、週次レビュー等）を任せる方法を解説。
Claude Codeを実務で利用する際の注意点として、.htaccessのような重要なファイルへの不用意な変更を防ぐためのHook設定について解説。AIエージェントが「触ってはいけないファイル」を怖がらない点を補う方法を提示。
Hugging Faceは、週末にかけて自社のシステムが自律AIエージェントの群れに侵害されたと発表しました。
Claude Codeのスキル導入効果をA/Bテストで実測する自作ハーネスの作り方を解説。コピペで再現可能な形で、対話なしの一括実行モードでの自動計測方法や、隔離、LLMジャッジなどの手法を示しています。
Claude Codeでの個人開発における「積み上がらない」問題を解決するため、セッション間の判断を引き継ぐMCPサーバーと進捗可視化VSCode拡張を開発した事例。セッションを跨いだ記憶と一貫性の維持を目指しています。
OpenAIがエージェント型新機能「ChatGPT Work」を発表。アプリやファイルを横断して情報を収集し、スライドやシート、ドキュメント、Webアプリといった多様な成果物を自動生成できる。
AIエージェントとの長期的な協働において、コンテキスト溢れやセッション断の問題を解決するための「multi-session」での進め方を提案する。AIを指揮役と担当役に分け、指示書と報告書でタスクを受け渡すことで、複数リポジトリを同時に扱う際の課題を克服する。
AI駆動開発の準備度を「加点式」で評価してはいけない理由を、「ボトルネック方式」という採点設計の観点から解説する。Gitが使えないなど、致命的なボトルネックが存在する場合、他の項目が満たされていてもAI活用が進まない現実を指摘する。
生成AIとの会話で仕事が止まる理由を、「現在地」が会話履歴に残らないことに起因すると指摘する。翌朝作業を再開する際に、採用した案や実行すべき作業を特定するために長いチャットを遡る必要があり、長期的な仕事にはチャットだけでは不十分であることを論じる。
「プロンプトで読み解くAIエージェント」連載第9回として、実行型エージェントから進化型エージェントへの移行について解説する。LLMの重みを学習させる「進化」の動機と適用条件に焦点を当て、AIエージェントOSSのコードとプロンプトを引用しながら、自分でAIエージェントを作成できる状態を目指す。
AWS Blocksを用いてフルスタック自己検証ループを構築し、複数のエージェントを並行稼働させることによる課題を論じる。エージェントが増えるほど、生成された差分を確認する人間側の仕事が増え、AssistedからParallelへの移行における壁に言及している。
AIをソフトウェア開発プロセスに導入する際の問題点、特にAIが「手を抜く」ように見える原因を探る。適切なモデル選択の重要性と、プロンプト設計の誤りがもたらす影響について考察し、AI開発フロー導入時の落とし穴を整理する。
マルチリポジトリ開発において、AIに仕様書を渡す際のジレンマについて論じる。仕様書は存在するものの、AIにコンテキストを効果的に渡すためのインデックス化と全読込の選択肢における課題を提示し、個人開発でも仕様書を整理する必要性を説く。