開発と技術
AIにコードを最適化させる前に、合格条件を実行可能な形で書けるか
基準値、評価指標、絶対条件、打ち切り条件、リリース責任者を評価契約として定義し、自動探索に渡せる課題かを見極める。
category
開発と技術
同じトピックのミニクラスをまとめて読み、最新記事から文脈を補えます。
10
lessons
おすすめの入口
強い AI を検収できる流れに入れる
開発ツールが強くなるほど、タスク分割、モバイル承認、コストルール、不確実性テスト、ロールバック設計が重要になります。
開発と技術
AIの修正案がすぐ出ても、採用コストまで安いとは限らない
AIが作った最初の修正案を限定的な試作として扱い、生成、レビュー、半年後の保守にかかる費用を分けて見積もる。証拠に基づいてship、revise、stopを選ぶ方法を解説する。
開発と技術
AI crawlerをサイトに入れるべきか？この表で3分で決める
Cloudflareの新ルールは、コンテンツサイトにこう知らせている。AI crawlerへの対応を、全面許可か全面ブロックだけで考えてはいけない。このミニ講座では、検索、agent、学習用途のアクセスを分け、実装できるポリシー表に落とし込む。
開発と技術
スマートフォンで coding agent を起動できる今、見るだけ・任せる・承認するを分ける
Cursor for iOS でスマートフォンから coding agent を起動・監督できる。先に「見るだけ」「agent に任せる」「十分な環境で確認」を分けておく。
開発と技術
CRM接続ツールにデータを持ち去られたら、まず3つの権限ギャップを確認する
KlueとSalesforceに関する情報漏えいは、サードパーティ連携を入れたら終わりではないことを示した。まず認証情報、OAuthトークン、監査ログ、停止手順を見直すべきだ。
開発と技術
Docker スキャナーの警告が多すぎるときは、まずこのイメージの影響を判定してから AI の役割を決める
Docker の脆弱性スキャンは大量の警告を返すが、重要なのは、その警告がこのイメージと実行環境で実際に問題になるかどうかを先に分けることだ。
開発と技術
問題が起きたとき、あなたのログは助けになるか？表で確認する Python ログ
ログは残っているだけでは役に立たない。このミニ講座では、合格するログの条件を整理し、同じ表で Python 標準 logging と Loguru を比較する。
開発と技術
Copilot の請求が膨らむ前に、タスクの範囲を止める
Copilot がより細かな従量課金へ向かうなら、管理すべきなのは一つ一つのプロンプトではない。高コストモードに入るタスクを、範囲、owner、停止点、確認基準つきで決めることだ。
開発と技術
AIエージェントにコードを任せる前に、タスクへチェックポイントを入れる
coding agent は issue を読み、ファイルを編集し、テストを走らせ、PR まで作れる。しかしタスクは「完成させて」の一文で渡すべきではない。どこまで進めてよいか、どこで人間が見るべきかを先に決める。
開発と技術
誤ったデータをAIに渡す前に、「これは偽」と貼るだけで済ませない
悪い例、古いポリシー、反例データは、「信じないこと」と書くだけでは安全にならない。まずリスクを分け、ラベル、フィルタ、テスト、出力確認を組み合わせる。