ルールファイルはプロジェクトの暗黙知を減らすから今すぐ書け
目的 チーム開発においてルールファイルを書くことが効果的であることを実感したため、その実現手順を実例を交えて紹介をすること。 なぜルールファイルが暗黙知を減らすのか 暗黙知を減らすとは、それすなわち知識が明文化されることです。ルールファイルを書くことでプロジェクトのルール（知識）が明文化されるため、暗黙知を減らすことに直結します。 なぜ暗黙知を減らしたいのか 様々なメリットがあります AIや新しいメンバーのキャッチアップを早めるため 既存のメンバーの認識の齟齬をなくすため 属人化を防ぐため ルールの明文化 周知の事実ですが、AIコーディングエージェントにルールファイルを提供すると出力の品質が上がります。したがってプロジェクトをAIファーストにするためにはルールファイルの整備は欠かせません。 残念ながらzoomやslackの会話を見聞きして勝手にルールを覚えてくれるようなインテグレーションは
Claude Code を Serena MCP で強化しよう！Cursorとも連携するよ。
対象読者 この記事は「AI駆動開発に入門する前の自分自身」へ向けて書きました。 同時に「AIを駆使した新しい開発スタイル」に関心をお持ちの皆さまのご参考になれば幸いです。 Serena MCPの利点 最初にSerena MCPを紹介しつつ、導入のメリットを簡単に整理します。 Serena MCPはローカル環境で動作するコーディングエージェントツールキットで、AIエージェントがコードを参照したり探索するのをサポートします。Serena MCPを利用することでAIエージェントはこれまで以上に正確なコード生成や提案ができるようになります。 また、Serena MCPのデータ処理はすべてローカルで完結するため、APIキー等は不要で外部通信は発生せず、セキュリティ面でも安心して利用できます。しかもOSSなので無料です。 従来のIDEの参照/探索機能は、言語サーバープロトコル (LSP) による構文解
AIの出現で、エンジニアの頭数が足りないという感覚がなくなった
はじめに 弊社ではCursorを導入していますが、Cursorの他にも何らかの生成AIが開発現場に定着したと思います。 昨今、生成AIの急速な発展によって、エンジニア不足の問題に対する感覚が大きく変わりました。かつては「とにかくエンジニアが足りない」という課題が開発現場の大きなボトルネックでしたが、AIの登場により、単純作業や定型的なコード作成はAIが代替するようになりました。 AI前提で開発を進める いかにしてAIを活用できるように寄せるか、を基準にして開発を進めるようになりました。具体的に弊社で取り入れたこととしては、 デザインをv0を前提にしているため、標準出力であるTailwind CSSやShad/cnを採用 DDDやクリーンアーキテクチャにより、SOLIDなコード規約を遵守 生成AIを使わないのはあいさつできないのと一緒 現在、生成AIはエンジニアにとって欠かせない日常ツールに
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