自分でやって100点取れるその領域のシニア（経験者）がこれやるのは良いのだけど、20点しか取れないジュニアが生成AI任せで16点のものを100個作られるとシニアがチェックで死に、全体としての生産性が落ちる。 …という問題が生成AI駆動開発では既に起きている。 https://t.co/npcE57PTVL — 片山 良平@paiza代表 (@rk611) August 25, 2025 ジュニアエンジニアが生成AIで大量の低クオリティなものを作ってしまうがために、シニアエンジニア（年齢ではなくハイスキルな先輩エンジニア）が、チェックで工数を取られてしまうという問題について何社でも聞いたので、その話をポストしたものです。 これは生成AI駆動開発やってる人、つまりITのエンジニアだけの話だと思っていたのですが、想定以上に色々な領域の方から共感をいただきました。 ■量が求められるときと、質が求め
Vibe Kanban は、AI コーディングエージェントの管理を支援するためのツールです。カンバン方式の UI でタスク管理を行い、各タスクに対して AI エージェントを割り当てて人間がその進捗を管理できます。この記事では Vibe Kanban を使用して AI コーディングエージェントの管理を実際に試してみます。 AI コーディングエージェントが登場して以来、開発者の仕事はコードの生成からコードのレビューや設計、AI エージェントの管理へとシフトしつつあります。AI コーディングエージェントは大量のコードを高速に生成できる一方で、生成されたコードが正しいか、セキュリティ上の問題がないか、プロジェクトのスタイルガイドに準拠しているかを確認する必要があります。また、AI エージェントに適切なプロンプトを与え、タスクを分割して効率的に作業を進めるための管理も重要です。 Vibe Kanba
皆さん、AIコーディングやっていますか？CursorやClaude CodeやCline/Roo Codeのようなコーディングエージェントを使えば、AIがコードを書いてくれるアレです。バイブコーディングとも言いますよね。 筆者は、Claude Codeが定額で使えるようになった5月末からClaude Max で Claude Codeを使ってきたんですが、とにかくストレスがたまることが多かったのと、プラン改悪や、相次ぐClaude Codeの性能劣化で、ClaudeおよびClaude Codeから抜け出したい！と思って、ここ一ヶ月Codexを試してきました。 また、Vibe Kanbanというツールを使って、こちらも運用してきました。 結論からいうと表題の通り、Vibe Kanban + Codex の組み合わせが、Claude Code を使っていた頃より遙かに快適です！ 実際に、業務を
ついにCodex CLIがChatGPT月額プランで利用可能に！ Codex CLIがPlusプランを契約しているユーザーであれば月額課金で使えるようになりました。 Claude Codeがデファクトスタンダードになっている現状にOpenAIが挑戦している格好でしょうか。 そんなCodexを使ってみたいと思っている方向けの日本語資料があまり揃っていなかったので、自分用メモをまとめてみました。 Claude CodeからCodeX CLIへの移行ガイド OpenAI CodeX CLIは、OpenAIが公開したオープンソースの開発支援CLIツールです。 Claude CodeのようにCLI上でAIに指示し、コードの生成・編集やコマンド実行などを行ってくれます。 初期セットアップ手順 Codex CLIを使い始めるには、Node.js環境（v22以降）の用意と、OpenAI APIもしくはCh
人工知能（AI）分野のリーダーであるAndrej Karpathy氏は、AIチャットボットにプログラミングを任せる「バイブコーディング」という言葉を考案したとき、こう付け加えた。「週末の気軽なプロジェクトには悪くないだろうが、本当のコーディングではない。何かを見て、言って、実行して、コピー＆ペーストするだけで、それなりに動くものができるからだ」 同氏のコメントには多くの警告が含まれていたが、それでもバイブコーディングは実際の業務に使われている。 Software as a Service（SaaS）ビジネスコミュニティー「SaaStr」の信頼できるアドバイザーであるJason Lemkin氏は先ごろ、考えられる限り最悪の形で、バイブコーディングに痛手を負わされた。バイブプログラム「Replit」が、「コードフリーズとシャットダウンの最中に暴走し、データベース全体を削除した」という。 驚きの
こんにちは。ファインディでソフトウェアエンジニアをしている千田（@_c0909）です。 2025年3月末頃からファインディに導入されたClaude Codeは、私たちの開発フローに大きな変化をもたらしました。特に私が注目し活用を進めてきたのが、カスタムスラッシュコマンドの機能です。 Claude Codeを初めて触った時は、CLAUDE.mdに長文で汎用的な指示を書いてコードを生成していました。しかし、全てのプロンプトを網羅するには限界があり、より効率的な活用方法を模索していました。そんな中で出会ったのが、このカスタムスラッシュコマンド機能です。 この機能は、日々のGit操作やコーディング作業の自動化を後押ししてくれます。本記事では、私が実際にどのようなカスタムスラッシュコマンドを作成し、どのように開発業務に役立てているのかを具体的な事例と共にご紹介します。 Claude Codeのカスタ
beastmode-install.md Beast Mode Beast Mode is a custom chat mode for VS Code agent that adds an opinionated workflow to the agent, including use of a todo list, extensive internet research capabilities, planning, tool usage instructions and more. Designed to be used with 4.1, although it will work with any model. Below you will find the Beast Mode prompt in various versions - starting with the mos
Microsoft Learn MCP サーバーは、信頼された up-to-date Learn コンテンツをコンテキストとして言語モデルに追加するモデル コンテキスト プロトコル サーバーです。 これは、ストリーミング可能な http を使用するリモート MCP サーバーです。 これにより、AI エージェントは Microsoft Learn にクエリを送信し、一般公開されているドキュメントのチャンクを含む JSON でエンコードされた応答を返すことができます。 Use cases Learn コンテンツを使用して GitHub Copilot などのコーディング エージェントを強化する Copilot Studio エージェント、AI Foundry エージェント、またはカスタム ソリューションで Learn コンテンツを活用する ニーズに合わせて調整された方法でナレッジ検索を使用しま
はじめに Microsoft Learn Docs の MCP Server で GitHub Copilot が Azure 超詳しいマンになるという話をします。 Microsoft Learn の Docs の MCP Server が先日公開されました。ドキュメントはこちらになります。 Microsoft Learn Docs MCP Server の概要 追加自体は簡単で認証もないので https://learn.microsoft.com/api/mcp を登録しておけば使えるようになります。 活用方法 この MS Learn Docs の MCP を追加すると、Microsoft のドキュメントを検索しながら GitHub Copilot の Agent Mode を使うことが出来ます。 純粋な調べもののお供に まず、純粋に調べものに便利です。Google などの検索エンジンを
Claude Code は、高度なメモリ管理機能と柔軟な開発ワークフローへの統合により、開発者の生産性を飛躍的に向上させる強力なツールです。 本資料で紹介したメモリ管理術や効率的な開発手法を実践することで、よりスムーズで質の高い開発を実現し、未来のコーディングを体験できるでしょう。
こんにちは、クラスター株式会社でサーバーサイドをメインに開発しているid:shiba_yu36です。 クラスター株式会社は2025/07から開発チームのエンジニア希望者にClaude Maxを配り、Claude CodeなどによるAIコーディングをどんどん取り入れる決定をしました。しかしAIコーディングをいきなり行おうとしても、AIやエージェントによるコーディングの前提知識が足りず、使いこなせない・AIコーディングは使えないと判断を下してしまう可能性があります。 そこで導入を加速するため、前提となる知識をまとめたAIコーディングガイドラインを書き、Claude Max導入直後に開発チームへ展開することにしました。今回はこのガイドライン内容をそのまま共有しようと思います。 AIコーディングの導入の参考になれば嬉しいです。また、間違っている部分もあると思うので識者の方は指摘してもらえると助かり
amazonの出したIDE「kiro」がめちゃくちゃ未来だったのでClaude Codeユーザーの人はみんな一度試してみてほしい どうもこんにちは、昨日AmazonがVS CodeベースのIDEである「kiro」をリリースしました この分野ではcursorやWindsurf、アドオンですがClaude Codeなど様々な選択肢があります そんな中であえてAmazonが出してきたIDEのコンセプトは Vibe coding ……ではなく、 Viable Code だそうです 細かい説明は公式HPを見てもらうとして、他との違いは 「仕様書駆動開発」 を明確に打ち出している点です AIとのコーディングは難しい 特にClaude Codeを弄り倒している人なら常々感じてると思いますが、AIに適切な指示を与えて適切な作業をしてもらうのは非常に難しいです それを解決しようとみんな「sowで書いて」だっ
Kiroは対話形式で詳細な要件書・設計書を作れるが、実装速度が遅い Claude Codeは爆速開発ができるが、正確な指示出しが難しい 2つの長所を組み合わせることで、質と速度の両取りができました。 Kiroで作った仕様書をClaude Codeに読み込ませたら、Claude Codeがタスクを理解して最後まで実装してくれました。 Kiroとは Kiroとは2025年7月15日にAmazonがリリースした統合開発環境で、要件定義・設計からコードの開発までを行ってくれます。対話形式で詳細なrequirements（機能要件）・design（設計）・tasks（タスクリスト）を作成できます。作られたタスクを実行することで、開発が完了します。 詳しくは次の記事がわかりやすいです。 Kiroは設計は得意だが、実装速度が遅い Kiroは高機能な要件定義・設計機能は持っていますが、現時点では実装速度が
この分野の声が大きい人たちと同じように、私も生成AIシステムがソフトウェア開発にどのような役割を果たすのかについて大きな関心を持っています。LLM（大規模言語モデル）の登場は、アセンブラから最初の高水準プログラミング言語への移行と同じくらい、ソフトウェア開発を大きく変えると思います。その後に開発された言語やフレームワークは、抽象化のレベルや生産性を向上させましたが、プログラミングの本質に同じレベルのインパクトを与えるものではありませんでした。しかし、LLMには最初の移行と同程度のインパクトがあると思います。しかも、単に抽象化のレベルを上げるだけでなく、「非決定的なツールでプログラミングするとはどういうことか」という問いを私たちに投げかけています。 高水準言語は、新しいレベルの抽象化をもたらしました。アセンブラを使うときには、特定のマシンの命令セットを考える必要がありました。単純な操作でさえ
新規プロダクトの企画時は、まず生成AIなどで開発したプロトタイプを持ってくること、企画書のみ提出はNG──DeNAが一部の部署で、ある新制度を採用していることが7月4日までに判明した。「企画書を書くより実装の方が早く、現物を見て判断した方が良い判断ができる」「企画者が生成AIの挙動を理解している方が企画の精度が上がる」といった判断に基づく制度という。 制度を採用しているのは、4月に発足した「AIイノベーション事業本部」。対象はエンジニアだけでなくビジネス職やデザイナー職などのクリエイティブ職など、同本部の全員だ。 制度導入のきっかけは前身となる組織で浮き彫りになった、企画書とプロトタイプの乖離（かいり）だ。2024年10月に発足した同組織では、企画書の制作後、プロトタイプを作るタイミングで、仕様などが当初の想定と乖離（かいり）することが増えていた。 一方、生成AIの登場や進化により「企画書
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