Comprehension Debt: The Hidden Cost of AI-Generated Code
The following article originally appeared on Addy Osmani’s blog site and is being reposted here with the author’s permission. Comprehension debt is the hidden cost to human intelligence and memory resulting from excessive reliance on AI and automation. For engineers, it applies most to agentic engineering. There’s a cost that doesn’t show up in your velocity metrics when teams go deep on AI coding
Coding Agent時代の開発ワークフローについてのまとめ
こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ 今日はCoding Agent時代の開発ワークフローについて、みんながやっているものからわたしがやっている手法までまとめて紹介していきたいと思います。 前回の記事 Claude Code / Codex ユーザーのための誰でもわかるHarness Engineeringベストプラクティス では、LinterやHooks、テスト戦略といった決定論的ツールでCoding Agentの出力を矯正するHarness Engineeringに特化しました。 今回はその上位にある問い、つまりハーネスは分かったけど全体としてどう開発を進めればいいのか、に答えます。プロジェクトの進め方、Agentとのコーディングテクニック、それを支えるインフラの3つの視点から2026年3月時点の状況を整理し、最後にわたし自身のワークフローも紹介します。 Agenti
How to Kill the Code Review
Second wave speakers for AIE Europe and CFP for AIE World’s Fair are announced today, and OpenCode is confirmed for Miami! We’ll also be in Melbourne & Singapore. Editor: This is the latest in our guest post program, where we will publish AI Engineering essays worth considering, even if we don’t personally agree with them — having just shipped an AI review tool, this is one of those cases where I
AIで加速する個人、伸びないデリバリー──2025 DORAレポートが示すフローと摩擦の真実 - mtx2s’s blog
AIツールを導入した結果、コーディングなど個人の作業スピードは上がった。けれど、チームや組織レベルのパフォーマンスはほとんど変わらない。むしろ、問題や混乱を招いている──そんな経験はないだろうか。 このギャップこそ、AI導入を進めた多くの組織が直面しているミステリーだ。 AI導入に関する2025年版のDORAレポートは、その原因が個人のスキルではなく、組織全体を動かす「システム」にあると指摘している。AIの真価を引き出せるかどうかは、ツールの性能や個人のスキル以上に、それらを組み込む組織構造やプロセスに左右される。 本稿では、ソフトウェアデリバリーにおけるAIの力を最大限に引き出すための二つの鍵、「フロー」と「摩擦」に焦点を当てる。組織の流れをどう整え、どのように摩擦を取り除くべきか。その核心を探っていこう。 🎧 本記事のAI音声解説版をポッドキャストで公開中 open.spotify.
新しい時代の開発と組織について
こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ 今日はCoding Agentと一緒に開発する時代の「開発の進め方」と「組織のあり方」について、自分の実体験ベースで考えていきたいと思います。 いま何が起きているか Anthropicの2026 Agentic Coding Trends Reportによると、GitHubのパブリックコミットの4%がすでにClaude Codeによるものです。年末には20%を超えるペースだそうです。Anthropic社内ではエンジニアあたりのマージPR数が67%増加しているとのことです。 自分の環境ではChatGPT Pro ($200/月) とClaude Code Max x20 ($200/月) を併用していて、複数の離れたプロジェクトを回して現在daily 90 commit / 30,000行くらいです。負荷最小になりつつあり、最高速のマイ
ジュニアを採用しない連中はシニアに値しない - portal shit!
Twitter で DHH が共有していた記事が面白かったので著者の許可を得て翻訳します。 "If you don't hire juniors, you don't deserve seniors", spot on! We've had phenomenal success hiring junior developers at Basecamp. @jasonfried first tech hire was particularly junior at the time 😂https://t.co/QczMtsou4J — DHH (@dhh) September 21, 2018 ジュニアを採用しない連中はシニアに値しない、というもの。 If you don't hire juniors, you don't deserve seniors (2023) • Minimum V
Fragments: February 13
I’ve been busy traveling this week, visiting some clients in the Bay Area and attending The Pragmatic Summit. So I’ve not had as much time as I’d hoped to share more thoughts from the Thoughtworks Future of Software Development Retreat. I’m still working through my notes and posting fragments - here are some more: ❄ ❄ What role do senior developers play as LLMs become established? A
生成 AI による仕様書作成とレビューの考え方 | CyberAgent Developers Blog
ジャンプTOON ソフトウェアエンジニアの國師 (@ronnnnn_jp) です。 この記事では、仕様書の作成・レビューに生成 AI を活用するための実践的なアプローチを紹介します。 目次 生成 AI による開発効率の変化 LLM の特徴と制約 コンテキスト情報の整備 手順や制約の明確化 評価と効果 なぜ Notion AI か おわりに 生成 AI による開発効率の変化 2024 年 5 月にサービスを開始したジャンプTOON は、モバイルアプリケーションと Web ブラウザアプリケーションを提供しています。バックエンドも含め、ジャンプTOONの開発は大きく次の流れで進みます。PM が企画と仕様策定を行い、開発メンバー (エンジニア、デザイナ、QA など) を巻き込んで仕様をブラッシュアップします。その後、デザイナが UI デザイン、エンジニアが実装を進めます。 昨今ではコーディング A
「そもそも生成AIでやるべきでない問い」に、企業が挑んでしまう問題｜深津 貴之 (fladdict)
わりと複数の企業のお悩みが、「そもそも生成AIでやるべきでない問い」にチャレンジして疲弊してる。ので説明メモ。 大企業が生成AIを導入してうまくいかないケースの多くは、ツールの性能不足というより、業務設計がズレている印象があります。 もう少し正確に言うと、「AIが苦手な問い」をそのまま投げている。で、当然苦戦しています。 ポイントは大きく2つあります。 完璧性を要求する仕事を、やってはいけない ステップが長く連鎖する仕事も、やらせないほうがいい 順番に解説すると… そもそも完璧性を要求する仕事を、やってはいけない生成AIは確率分布で、未来を予測したり、答えを予測するマシーンです。つまり、「確率的に間違えが発生する」ことは仕様の一部です。 なので、以下のような「そもそも100%の正しさを前提とする業務は苦手」です。 正解が一意で厳密：数式の厳密計算、機械語や厳密仕様のコード生成（1文字違いで
目にやさしい仕様駆動開発「spec-workflow-mcp」がもたらすブルーベリー効果
この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 2日目の記事です。 初日は @frkake さんの「OCR技術の変遷と日本語対応モデルの性能検証」と、@izumin5210 さんの「思考を減らしコードに集中するための tmux, Neovim 設定」の豪華二本立てでした。 こんにちは、@su8/denchuです。 クラナドは人生。電柱が好きです。現在、マサイ族の驚異的な視力を瞳に宿せると噂の「とあるブルーベリーのサプリメント」（諸説あり）が空前絶後の流行りをみせているバクラク勤怠チームで、ソフトウェアエンジニアをしています。 平均視力は3.0～8.0と推測され、中には12.0の数値を出すマサイ族もいるらしい。12...? 本記事では、大量のドキュメントレビューで目の疲れを感じやすい仕様駆動開発（SDD）に対して、いわば「仕様駆動開発におけるブルーベリー」と
実装の 9 割を AI に任せる。食べログのジュニアエンジニアが構築した AI 連携開発フロー - Tabelog Tech Blog
こんにちは、食べログのアワード予約チームに所属するジュニアエンジニアの南野です。弊社では業務への AI 導入が進んでおり、開発のあり方が変わりつつあります。本記事では、実務で試行錯誤を行なった上で私が API 開発のリードタイムを削減させた AI 連携開発フローについてご紹介します。 今回の開発では、強力な助っ人として、役割の異なる 2 種類の AI が活躍してくれました。 開発環境で利用できたのが、こちらの AI たちです。 コーディングアシスタント: コーディングをサポートしてくれる AI です。今回、この役割は Cursor を使用しました 自律型 AI: 実装を自律的にこなしてくれる AI です。こちらでは Devin を使用しました 本記事では、これら AI たちとどのように連携してタスクを遂行したかについて詳述します。 API 開発のこれから - コーディングアシスタントでは越
プロダクトマネージャーは「この世界をどう変えたいか」さえあればいい
Tebiki で CTO をしています渋谷（@shibukk）です。 自分は現在プロダクトマネージャーも兼務しているのですが、これまでのプロダクトマネジメントを振り返ると、たいてい同じパターンにハマっていました。 まず四半期のはじめに、それっぽいロードマップを作るとします。ところが走り出してしばらくすると、想定とまったく違う状況や学びが次々に出てくる。軌道修正をしたほうがよいのに、「いったん約束したロードマップは守らないといけない」という考えに縛られる。その結果、「計画通りに進んだけれど、ユーザーの行動はあまり変わらなかった四半期」が生まれてしまう、そんな状況でした。 これによって、一応は「計画通りです」と報告はできるようになります。しかし、顧客の利用状況を見ると何も変わっていない。 プロダクトの数字だけに目を向けていれば自分をごまかせるが、現場の人と直接話すと否が応でも分かってしまうもの
ニューレガシーアンチパターン - kawasima
#WIP レガシーシステムを再構築しようとしても、期待していた開発スピードや品質の向上が得られないのはなぜか? そこに潜むアンチパターンを書き出してみます。 画面駆動設計 画面を切り口にアプリケーションの設計を考える。これ単体ではアンチパターンではない。 コンテキスト 現行システムの画面操作に慣れたユーザが多い 問題 同じ扱いをすべきデータが複数の画面に分散していても、それに気づきにくい 表示条件に見えるものが実はビジネスルールの制約である 項目間の関係性や構造が見えにくい テーブル駆動設計 データベースのテーブルを切り口にアプリケーションの設計を考える。これ単体ではアンチパターンではない。 コンテキスト 現行システムのデータベーススキーマが既に存在し、それを前提とした開発が求められる
なぜアーキチームは設計や実装のパターンを絞りたいか？ 背景にある思考と技術選定のジレンマ | フューチャー技術ブログ
秋のブログ週間の7本目です。TIG 真野です。 アーキチーム（アーキテクト）やテックリードなどからの設計/開発のレビューで、こんな経験はありませんか？ 「その実装は、この機能ID “BL310” の実装パターンでお願いします」「そのライブラリの採用は見送りでお願いします」「そのミドル（DB）のその機能の利用は原則禁止です。え？ はい、あー、、ガイドラインには…確かに今、書いていないですね。後出しで申し訳ないのですが利用はしない方向でお願いします。開発規約には私がこれから追記しますね。え？ あ、はい。そうですね、今度タイ料理でも食べに行きましょう」難しい要件・厳しい期限・不確実性・そして必ずしも満足とは言い難い体制の中、こっちはベストを尽くしていて、ましてより直感的で意図が明確な設計や実装だと思っていて、ていうか品質やスケジュールで遅延が生じた際に結局、矢面に立つのは自分なのに、否定されてか
令和最新版 開発生産性指標のトレンド - Money Forward Developers Blog
この記事は、Money Forward Engineers Advent Calendar 2024の12月20日の記事です。12月19日はちーずさんで「React Flowで叶える柔軟なフローチャートの実装方法」でした。 CTO室の高井といいます。 みなさん、開発生産性を高めていますか？ はたして「推測するな、計測せよ」という言葉がこの文脈で適用できるのかはさておき、開発生産性の測定は大きなトピックです。当社では、ソフトウェア生産性の可視化のために Four Keys を採用していたり、開発者体験サーベイ を行ったりしてきました。それでもまだ、開発生産性をどのように捉え、測定するのか悩んでいます。 本記事では、現代的な開発生産性指標を理解するために、 Four Keys からはじまるエンジニアリングの生産性に関わる指標について、ざっと再確認をしていきたいとおもいます。なお、海外では Fo
The New Calculus of AI-based Coding
Over the past three months, a team of experienced, like-minded engineers and I have been building something really cool within Amazon Bedrock. While I'm pretty excited about what we are building, there is another unique thing about our team - most of our code is written by AI agents such as Amazon Q or Kiro. Before you roll your eyes: no, we're not vibe coding. I don't believe that's the right wa
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The Cost of Change Curve Is Outdated - Mountain Goat Software
https://x.com/suthio_/status/2028639106310504947?s=12&t=8snO90Ee0V5u8yV3LK7zwA
AI’s Mirror Effect: How the 2025 DORA Report Reveals Your Organization's True Capabilities
仕様駆動開発を実現する上流工程におけるAIエージェント活用
