こんにちは、ナレッジワークのソフトウェアエンジニアの石川宗寿 (munetoshi) です。 この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint の第 27 日目の記事です。 TL;DR: スケルトンコード (型や関数の枠組みだけ定義した未実装のコード) を書くときは、「未実装であること」を確認するテストも一緒に書くことをおすすめします。私はこれを「スケルトンテスト」と呼んでいます[1]。 スケルトンテストを書いておくことで、「コードを実装したにもかかわらずテストを更新しなかった場合に、テストが失敗する」という状況を作れます。結果として、開発者は実装時にテストコードの修正を強制されるわけです。 はじめに: スケルトンコードとは？ スケルトンテストの前に、スケルトンコードについて説明します。 スケルトンコードとは、型や関数の名前、引数/戻り値、依存関係だけを先に定義し、具体的な

より速いマージのための、大きな動き 私たちは、AIを使った開発のあり方を再定義するような大きなニュースを発表しました。 CodeRabbit CLI（こちらから利用できます)をローンチし、シリーズBで6,000万ドルを調達。さらに、オープンソースへの支援を拡大し、100万ドルのスポンサーシッププログラムを発表しました。 加えて、MCPサーバー統合によって、レビューにさらに多くの「コンテキスト」を提供します。まさに盛りだくさんの動きです！ CodeRabbit CLI: AIレビューを、あなたのターミナルに このCLIツールにより、私たちはIDE、Gitプラットフォーム、そしてコマンドラインインターフェイス全てでAIコードレビューを提供する唯一のプラットフォームとなりました。 CodeRabbit CLIは、プロダクションレベルのコード解析をターミナルに直接提供し、コミット前に問題を検出でき

「AIがコードを書く時代、スクラムは本当に最適解なのか？」 この問いに、あなたは即答できますか？ 開発現場で起きている静かな革命 AIによるコーディングが当たり前になりつつある今、ソフトウェア開発の進め方そのものを見直すタイミングが来ています。 多くのチームがスクラムを採用していますが、AIが主導する開発（AI駆動開発）では、実はウォーターフォールの方が合理的なのではないか？ という問いが浮かびます。 ただし――速度は従来のスプリント並み。つまり、「遅いウォーターフォール」ではなく、「Water-Scrum-Fast」という新しい形が現実解です。 スクラムがAI駆動開発に噛み合わない理由 AIによる実装は、以下のようなサイクルで進みます： このサイクルは極端に短く、AIが生成するコードは**「曖昧な仕様」に敏感**です。そのため、要件や非機能要件をしっかり定義しておかないと、AIは暴走しま