Markdown ドキュメント間の整合性を検証する contextlint を作っている話
はじめに AI を活用したソフトウェア開発では、要件・仕様・設計といった構造化ドキュメントを SSOT（Single Source of Truth: 信頼できる唯一の情報源）として管理し、それを基に AI がコードを生成する、いわゆる 仕様駆動開発（SDD） のようなアプローチが定着しつつあります。 こうしたアプローチでは、ドキュメントの品質が生成されるコードの品質に大きく影響します。 つまり、ドキュメントが壊れていれば、そこから生まれるコードにも影響が及ぶということです。 私は実際に SDD ベースのドキュメント管理を実践しており、その過程で「Markdown ドキュメント間の整合性を保ち続けることの難しさ」に直面しました。 本記事では、その課題を解決するために開発中の contextlint というツールを紹介します。 SDD のドキュメント構成 ドキュメントの階層構造 私の場合、ド
GitHub - gsd-build/get-shit-done: A light-weight and powerful meta-prompting, context engineering and spec-driven development system for Claude Code by TÂCHES.
I'm a solo developer. I don't write code — Claude Code does. Other spec-driven development tools exist; BMAD, Speckit... But they all seem to make things way more complicated than they need to be (sprint ceremonies, story points, stakeholder syncs, retrospectives, Jira workflows) or lack real big picture understanding of what you're building. I'm not a 50-person software company. I don't want to p
Claude Code / Codexの弱点を解決するOSS「GSD」の設計が良かった
こんにちは！ブロックチェーンエンジニアの山口夏生です。 ブロックチェーン×AI Agentで自律経済圏を創る開発組織Komlock labでCTOをしています。 GSD（GET SHIT DONE）とは何か 「How We Built The World's Most Powerful Coding Agent」というXの投稿が114K Viewsを記録して話題になっている。 AIコーディングエージェントの信頼性が落ちる原因は、モデルのコード生成能力ではない。状態管理、コンテキスト汚染、連続性の喪失、Git操作のミス、検証プロセスの欠如。問題は「コードを書く」以外の全てにあると言われていて、GSD（Get Shit Done）は、この問題を正面から解決するOSSです。 GitHub Stars: 25,900+ (2026/3/9時点) ライセンス: MIT 対応ランタイム: Claude
AIコーディングの原則
AIコーディングツールを使い始めて、しばらく経った。進歩は目覚ましく、便利だし役に立つ。一方で、OSS界隈ではAI Slop (AIが生成する低品質なコードやテキスト) が問題になっている。個人なら自分で気づいて直せるが、チームでは人数分だけ増幅される。誰かが流したSlopのレビューとリワークにチーム全体が巻き込まれ、AIコーディングのメリットを上回る生産性の低下を招く。この記事では、チームでその罠に落ちないための原則を定義する。 コードのオーナーは人間であり、責任を取るのも人間 LLMがコードを生成しても、そのコミットに名前が刻まれるのは人間で、深夜に障害対応で呼び出されるのも人間。「AIが書いたから」は通用しない。AIは7〜8割のコードを書けるが、プロダクション品質に仕上げるのはまだ人間の仕事だ。 コンテキストの共有とドキュメント 良いコードにはコンテキストの共有が要る。なぜその設計を
廃炉への最難関「デブリ」とは 福島原発事故15年
福島原発事故15年見えてきた正体と課題 2011年3月11日に起きた福島第1原子力発電所の事故から15年になる。廃炉作業は最大の難関であるデブリ（溶融燃料）の取り出し作業に入ろうとしている。過去に例のないメルトダウン（炉心融解）した原子炉からのデブリ取り出しとはどういうものになるのか。 核燃料の融解でデブリ発生 一部は圧力容器外に 原子力発電はウラン燃料の核分裂で発生する熱を利用し、その熱で水蒸気を作ってタービンを回す｡核分裂は連鎖的に発生するため膨大な熱が発生する｡水で燃料を浸し、循環させて熱を回収すると共に、核分裂を抑える役割も果たす。 東日本大震災では津波により電源が喪失し、燃料を冷やす機能を失った。水位が下がり、燃料が露出した。2号機では海水を注入して冷却を目指したが、炉心部内が1900度以上になったことで燃料の溶融が進行した。
AIがオープンソースの「鍵」を壊す日――chardet騒動の本質｜情報の灯台
月間1億3,000万ダウンロードを超えるPythonライブラリが、AIで丸ごと書き換えられた。ライセンスごと。オープンソースの根幹を揺るがす問いが、いま目の前にある。 5日間で書き換えられた12年Pythonの文字エンコーディング検出ライブラリchardetに、激震が走っている。 メンテナーのダン・ブランチャードが3月4日（現地時間）、バージョン7.0をリリースした。これだけなら日常的なアップデートだ。だが中身は、日常とはほど遠かった。AnthropicのClaude Codeを使い、コードベースを一から書き直したうえで、ライセンスをLGPL（準コピーレフト）からMIT（寛容型）に変更したのだ。 chardetはPythonエコシステムの「インフラ」と呼べる存在だ。requestsをはじめとする無数のプロジェクトが依存し、PyPIでの月間ダウンロード数は約1億3,800万回に達する。その根
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