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はじめに 皆さんは、WEB 上で動作する AI Agent を活用していますか？ Local環境と完全に分離されているので、上手く活用できると非常に便利な反面、実装時の制約も存在します。 例えば、下記のような悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか？ 実装前の計画を立てられず、思うようなアウトプットが得られない AIが提案する設計書の妥当性を判断しづらい ローカル環境との連携がスムーズにいかない Codex Cloudを上手く活用すると、これらの制約を回避しつつ開発を進めらます！ 同様の機能を持つDevinはかなり優れたツールで、上記の悩みも解決してくれますが、従量課金または$500/月のコストがかかるため、導入に躊躇される方も多いかもしれません。（もちろん、それを上回る価値はあります！） 一方、Codex CloudはChatGPTの有料サブスクリプションがあれば利用できるため、コス

【備忘録】AI駆動開発Conference Autumn 2days で 学びと気づきが得られすぎたので、共有したい... はじめに 2025年10月30日〜31日に開催された 「AI駆動開発 Conference Autumn 2025」 に参加してきました。 2日間にわたるイベントを通して、AIを活用した開発の最前線・現場での実践知について、沢山の学びと気づきを得られました。 本記事では、その中でも特に印象に残った内容を、備忘録としてまとめたものになります！ もし興味のある項目があれば、ご覧いただけると嬉しいです！ 「ClaudeCode 実践方法」編 サブエージェントで同時並行で開発させる際は、タスクの進捗状況を共有するためのDB を作成する それぞれのサブエージェントが、必要に応じて 「各自でタスク状況の更新」 を行うようにする。方法としては、DB の更新 や Git のリモードレ

はじめに 僕自身、実務や個人開発でAIを活用して開発しています。Kiroやcc-sddを使った仕様駆動開発を行い、AI を使って生産性は向上している。また余った時間をコードレビューにも使い、コードの質もある程度は担保出来るようになりました。 しかし、ある時ふと感じました。「僕自身の設計スキルは向上してないのでは？」と。 AIに機能要件を伝えれば設計書を作ってくれるし、その段階でレビューすれば設計の質も担保できる。しかし「自分自身は何も成長していない」とも同時に感じていました。 そこで「AIを使いつつ、設計スキルを最大限高めるにはどうしたらいいか？」を自分なりに整理してみました。まずは「いい設計」の定義を整理した後、「AIに設計を任せると成長しない原因」と「AIを使って設計スキルを向上させるための方法」を紹介しています。 「AIを使いアプリは作れてるけど成長できていない」や「タスクはなんとな

本記事は検証記事になります。 「小規模プロジェクトなら動作しそう」は確認できていますが、大規模プロジェクトでは試せていません... また、プロジェクト毎に最適解は異なると思います。もし知見がある方がいれば、コメントで教えていただけると嬉しいです！ サブエージェント機能の課題と限界 Claude Codeのサブエージェント機能を使えば、専門的な知識のみをサブエージェントに格納できます。それにより、専門的な知識をメインのルールファイルに記載せずに済むようになります。 その結果、各サブエージェントの出力精度が上がると共に、メインのエージェント(ターミナルから直接呼び出したエージェント)にも、不要なコンテキスト情報を持たせなくて済む、というメリットがあります。 しかしその一方で、サブエージェントを作成しすぎると、「どのサブエージェントを使うべきか？」で、Claude Codeは判断に迷うようになり

はじめに この記事は、上記の記事の続編です！ AI駆動開発（Vibe Coding）中にふと感じました。 「あれ、このアプリ開発で僕は成長したのか...？」 コードはAIに書かせてる。設計もほぼAIに任せてて、僕はGoサインを出すだけ。 なぜその設計なのか、どうして他ではダメかも考えず、ただEnterを押すだけ。 この状態から脱却するため、AI駆動開発を「自分のスキル向上やキャリアに繋がるような経験」にするための方法や心構えを僕なりにまとめてみました。 これからエンジニアとして転職される方や、駆け出しエンジニアの方には、特に見ていただきたいです！ もし少しでも「ドキッとした項目」や「気になった項目」があれば、そこだけでも読んでいただけると嬉しいです！ 他にも色々な考え方があると思います。 また、僕の至らない点も数多くあると思います。 ぜひご指摘やコメントをいただけると嬉しいです！ AI駆動

はじめに AI駆動開発（Vibe Coding）で個人アプリを開発する中で、開発スピードを最大化するための気づきがあったので、共有します！ 一回作って終わりではなく、継続的に新機能を追加していく前提で開発していると、「どうすれば保守性を保ちながら開発スピードを上げられるか？」という課題に直面します。 結論から言うと、リファクタリングこそが、AI駆動開発のボトルネックを解消する方法だと考えています。 AI駆動開発の真のボトルネック 私がAIでコードを作成する際、開発に時間がかかっていたのは以下の二つです： レビュー バグ修正 AIは新規コード作成では圧倒的な力を発揮しますが、細かいバグ修正やデグレチェックなどの「細かいチェック」は私たち人間の仕事です。 つまり、この「細かいチェック」の時間をいかに減らすかが開発スピード向上の鍵と考えました。 最重要ポイントは、影響範囲を狭くして、人が細かく確