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。
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開発ツール
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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。
ワークフロー自動化
途中で止まった自動化を、誰がどう片付けるのか
途中まで成功した自動化を最初から動かし直すと、注文や通知、決済などを重複させかねない。各手順に証拠、再実行条件、補償処理、停止条件、判断責任者を割り当てる方法を整理する。
AIツールと活用
Figma がキャンバスにコードを置いたら、設計引き継ぎはどう確認する？
Figma の code layers、Motion、shader、AI agent は設計探索を速くするが、探索キャンバスと納品仕様を分けなければ、見栄えのよいプロトタイプを実装可能な成果物と誤解しやすい。
AIツールと活用
AI が脆弱性の整理を担い、リリース判断は人が持つ
AI は警報を可読化し修正案を作るのが得意だが、リリース判断は人が握るべきだ。そうしないと『提案』が『本番反映の許可』に誤変換される。
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。
AIツールと活用
Windows AI PC を買う価値は、繰り返す待ち時間を減らせるかで決まる
RTX Spark によって Windows AI PC はより具体的な選択肢になった。しかし購入判断はスペック表だけでなく、繰り返す待ち時間、データ境界、クラウド費用、ソフトウェア対応から始めたい。
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。