Claude Code／Codexに中～大規模開発を任せるためのタスク管理 - Qiita

概要 Claude CodeやCodexのようなAIコーディングエージェントは、コードの調査、実装、テスト、ドキュメント更新などをまとめて進められます。 小さな修正であれば、「この不具合を直してください」という指示だけでも十分な結果が得られることがあります。 一方、数十〜数百件のタスクを含む開発では、同じ進め方は通用しません。 どのタスクを作業しているのか分からなくなる 依頼していない範囲まで変更される 実装済みと検証済みが混同される ドキュメントとソースコードの状態がずれる 「完了しました」という報告を受けたものの、実環境では動かない 新しく見つかった問題が、作業中のタスクへ無理に混ぜ込まれる こうした問題は、AIのコーディング能力だけでは解決できません。 重要なのは、AIが迷わず作業でき、人間があとから検証できる形にタスクを設計することです。 この記事では、実際に多数の開発タスクをAI

[longyang]

結局、「育てる」必要があると思うのだけど、育てた結果、より多くの金が海外のAI企業に吸い上げられていくだけかと思うと絶望感しかない。みんな後進を育てるよりAIを「使うこと」だけに投資したいん？

[Futaro99]

AIがあればこういう面倒なことをしなくて済むと思っていたのに・・・

[ifttt]

言うてこの文書食わせて質問させればある程度まとまったtask-list.mdは作れそうな気がする

[mirakux]

テスト駆動開発をしっかりやるしかない。品質とはテストだよ

[misshiki]

Claude Code／Codexで大規模開発するなら、task-list.mdを正本に1タスクずつ進行。目的・範囲・完了・停止条件を定め、AIの報告ではなく差分とテスト証拠で完了判定する。

[nuara]

任せられない。頭、硬いねん。人間より賢いけど。

[nguyen-oi]

結局AIを動かすための仕様書作成と進捗管理に人間のリソースが消えていくオチ