「バイブコーディング」が招いた暴走--「Replit」による命令無視と本番DB消去という惨劇
人工知能（AI）分野のリーダーであるAndrej Karpathy氏は、AIチャットボットにプログラミングを任せる「バイブコーディング」という言葉を考案したとき、こう付け加えた。「週末の気軽なプロジェクトには悪くないだろうが、本当のコーディングではない。何かを見て、言って、実行して、コピー＆ペーストするだけで、それなりに動くものができるからだ」 同氏のコメントには多くの警告が含まれていたが、それでもバイブコーディングは実際の業務に使われている。 Software as a Service（SaaS）ビジネスコミュニティー「SaaStr」の信頼できるアドバイザーであるJason Lemkin氏は先ごろ、考えられる限り最悪の形で、バイブコーディングに痛手を負わされた。バイブプログラム「Replit」が、「コードフリーズとシャットダウンの最中に暴走し、データベース全体を削除した」という。 驚きの
【Claude Codeの活用事例】よく使うカスタムスラッシュコマンド5選！ - Findy Tech Blog
こんにちは。ファインディでソフトウェアエンジニアをしている千田（@_c0909）です。 2025年3月末頃からファインディに導入されたClaude Codeは、私たちの開発フローに大きな変化をもたらしました。特に私が注目し活用を進めてきたのが、カスタムスラッシュコマンドの機能です。 Claude Codeを初めて触った時は、CLAUDE.mdに長文で汎用的な指示を書いてコードを生成していました。しかし、全てのプロンプトを網羅するには限界があり、より効率的な活用方法を模索していました。そんな中で出会ったのが、このカスタムスラッシュコマンド機能です。 この機能は、日々のGit操作やコーディング作業の自動化を後押ししてくれます。本記事では、私が実際にどのようなカスタムスラッシュコマンドを作成し、どのように開発業務に役立てているのかを具体的な事例と共にご紹介します。 Claude Codeのカスタ
Beast Mode
beastmode-install.md Beast Mode Beast Mode is a custom chat mode for VS Code agent that adds an opinionated workflow to the agent, including use of a todo list, extensive internet research capabilities, planning, tool usage instructions and more. Designed to be used with 4.1, although it will work with any model. Below you will find the Beast Mode prompt in various versions - starting with the mos
Microsoft Learn Docs MCP Server の概要
Microsoft Learn Docs MCP サーバーは、信頼された up-to-date Learn コンテンツをコンテキストとして言語モデルに追加するモデル コンテキスト プロトコル サーバーです。 これは、ストリーミング可能な http を使用するリモート MCP サーバーです。 これにより、AI エージェントは Microsoft Learn にクエリを送信し、一般公開されているドキュメントのチャンクを含む JSON でエンコードされた応答を返すことができます。 活用事例 Learn コンテンツを使用して GitHub Copilot などのコーディング エージェントを強化する Copilot Studio エージェント、AI Foundry エージェント、またはカスタム ソリューションで Learn コンテンツを活用する ニーズに合わせて調整された方法でナレッジ検索を使用しま
Microsoft Learn Docs の MCP Server で GitHub Copilot が Azure 超詳しいマンになる
はじめに Microsoft Learn Docs の MCP Server で GitHub Copilot が Azure 超詳しいマンになるという話をします。 Microsoft Learn の Docs の MCP Server が先日公開されました。ドキュメントはこちらになります。 Microsoft Learn Docs MCP Server の概要 追加自体は簡単で認証もないので https://learn.microsoft.com/api/mcp を登録しておけば使えるようになります。 活用方法 この MS Learn Docs の MCP を追加すると、Microsoft のドキュメントを検索しながら GitHub Copilot の Agent Mode を使うことが出来ます。 純粋な調べもののお供に まず、純粋に調べものに便利です。Google などの検索エンジンを
Claude Code メモリ管理と効率的な開発手法
Claude Code は、高度なメモリ管理機能と柔軟な開発ワークフローへの統合により、開発者の生産性を飛躍的に向上させる強力なツールです。 本資料で紹介したメモリ管理術や効率的な開発手法を実践することで、よりスムーズで質の高い開発を実現し、未来のコーディングを体験できるでしょう。
社内のAIコーディング導入を加速するため前提知識をまとめたガイドラインを書いた - Cluster Tech Blog
こんにちは、クラスター株式会社でサーバーサイドをメインに開発しているid:shiba_yu36です。 クラスター株式会社は2025/07から開発チームのエンジニア希望者にClaude Maxを配り、Claude CodeなどによるAIコーディングをどんどん取り入れる決定をしました。しかしAIコーディングをいきなり行おうとしても、AIやエージェントによるコーディングの前提知識が足りず、使いこなせない・AIコーディングは使えないと判断を下してしまう可能性があります。 そこで導入を加速するため、前提となる知識をまとめたAIコーディングガイドラインを書き、Claude Max導入直後に開発チームへ展開することにしました。今回はこのガイドライン内容をそのまま共有しようと思います。 AIコーディングの導入の参考になれば嬉しいです。また、間違っている部分もあると思うので識者の方は指摘してもらえると助かり
amazonの出したIDE「kiro」がめちゃくちゃ未来だったのでClaude Codeユーザーの人はみんな一度試してみてほしい
amazonの出したIDE「kiro」がめちゃくちゃ未来だったのでClaude Codeユーザーの人はみんな一度試してみてほしい どうもこんにちは、昨日AmazonがVS CodeベースのIDEである「kiro」をリリースしました この分野ではcursorやWindsurf、アドオンですがClaude Codeなど様々な選択肢があります そんな中であえてAmazonが出してきたIDEのコンセプトは Vibe coding ……ではなく、 Viable Code だそうです 細かい説明は公式HPを見てもらうとして、他との違いは 「仕様書駆動開発」 を明確に打ち出している点です AIとのコーディングは難しい 特にClaude Codeを弄り倒している人なら常々感じてると思いますが、AIに適切な指示を与えて適切な作業をしてもらうのは非常に難しいです それを解決しようとみんな「sowで書いて」だっ
KiroとClaude Codeの組み合わせで開発の質と速度を両取りできた
Kiroは対話形式で詳細な要件書・設計書を作れるが、実装速度が遅い Claude Codeは爆速開発ができるが、正確な指示出しが難しい 2つの長所を組み合わせることで、質と速度の両取りができました。 Kiroで作った仕様書をClaude Codeに読み込ませたら、Claude Codeがタスクを理解して最後まで実装してくれました。 Kiroとは Kiroとは2025年7月15日にAmazonがリリースした統合開発環境で、要件定義・設計からコードの開発までを行ってくれます。対話形式で詳細なrequirements（機能要件）・design（設計）・tasks（タスクリスト）を作成できます。作られたタスクを実行することで、開発が完了します。 詳しくは次の記事がわかりやすいです。 Kiroは設計は得意だが、実装速度が遅い Kiroは高機能な要件定義・設計機能は持っていますが、現時点では実装速度が
LLMは新しい抽象化をもたらす - Martin Fowler's Bliki (ja)
この分野の声が大きい人たちと同じように、私も生成AIシステムがソフトウェア開発にどのような役割を果たすのかについて大きな関心を持っています。LLM（大規模言語モデル）の登場は、アセンブラから最初の高水準プログラミング言語への移行と同じくらい、ソフトウェア開発を大きく変えると思います。その後に開発された言語やフレームワークは、抽象化のレベルや生産性を向上させましたが、プログラミングの本質に同じレベルのインパクトを与えるものではありませんでした。しかし、LLMには最初の移行と同程度のインパクトがあると思います。しかも、単に抽象化のレベルを上げるだけでなく、「非決定的なツールでプログラミングするとはどういうことか」という問いを私たちに投げかけています。 高水準言語は、新しいレベルの抽象化をもたらしました。アセンブラを使うときには、特定のマシンの命令セットを考える必要がありました。単純な操作でさえ
企画を通すなら「生成AIで作ったプロトタイプ」付きで――DeNAが一部部署で “書類だけ”はNGに
新規プロダクトの企画時は、まず生成AIなどで開発したプロトタイプを持ってくること、企画書のみ提出はNG──DeNAが一部の部署で、ある新制度を採用していることが7月4日までに判明した。「企画書を書くより実装の方が早く、現物を見て判断した方が良い判断ができる」「企画者が生成AIの挙動を理解している方が企画の精度が上がる」といった判断に基づく制度という。 制度を採用しているのは、4月に発足した「AIイノベーション事業本部」。対象はエンジニアだけでなくビジネス職やデザイナー職などのクリエイティブ職など、同本部の全員だ。 制度導入のきっかけは前身となる組織で浮き彫りになった、企画書とプロトタイプの乖離（かいり）だ。2024年10月に発足した同組織では、企画書の制作後、プロトタイプを作るタイミングで、仕様などが当初の想定と乖離（かいり）することが増えていた。 一方、生成AIの登場や進化により「企画書
データアナリストのためのLLM時代のSQL作成術｜Mercari Analytics Blog
メルカリのデータアナリストの@__hiza__です。メルカリではデータアナリストとして日々SQLを使ったデータ分析をしつつ、業務外ではPythonを使ったアプリケーション開発を行っており、どちらの作業にもLLMを活用しています。 この記事ではデータアナリストに向けて、LLMにSQLを作成させて効率的にデータ分析を行うテクニック と、その背景にある応用可能な考え方を説明します。 関連記事メルカリでは、LLMをデータ分析の現場に活かすさまざまな取り組みが生まれています。 例えば、対話形式で誰でも手軽にデータ分析ができる社内ツール「Socrates」があります。これはデータアナリストに限らず、より多くのメンバーがデータを活用できるようになる強力なツールです。 一方で、私たちデータアナリストが日々向き合う、より複雑で専門的な分析を効率化する取り組みも行っています。 先日、私と同じデータアナリストの
Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)
Andrej Karpathy's keynote on June 17, 2025 at AI Startup School in San Francisco. Slides provided by Andrej: https://drive.google.com/file/d/1a0h1mkwfmV2PlekxDN8isMrDA5evc4wW/view?usp=sharing Chapters: 00:00 - Intro 01:25 - Software evolution: From 1.0 to 3.0 04:40 - Programming in English: Rise of Software 3.0 06:10 - LLMs as utilities, fabs, and operating systems 11:04 - The new LLM OS and hist
プログラミング1ミリも分からない人がGemini CLI始めるまでの全手順（Win篇）｜ミヤマ｜営業部にいるデザイナー
【無料】で全員、Gemini CLIを動かすまで読めます！ 会員さんは、ボーナス記事までお読みいただけますよ😊 GoogleのGemini CLIが無料ですごい！ なんかよく分からんが、MCPにも対応？とかなんとか……。 とにかく、すごく便利そうなのは分かった！ そしてAIで自然言語で処理できるっぽいのも分かった！ 「でもインストール分からない～🤤」 「プログラミング1ミリも分からない～🤤」 というド素人、プログラミング全然分からないわたし「ミヤマ」と、サポーターの「Gemini（WEB）くん」との戦いの記録を共有します。 ターミナルを「黒い画面」と言う、本気で1ミリも分からない人間がインストールして使えるようにセットアップするまでの全記録です。 ちなみにAIじゃなくて、人間ががんばって書きました！ 💡オススメなポイント💡 プログラミング分からない人特有の「つまずきポイント」も、
Claude Codeを実際のプロジェクトにうまく適用させていくTips10選 - Qiita
みなさんこんにちは！！！ Claude Codeは、Anthropicが提供するターミナルベースのコーディング用のAIエージェントです。 最近はClaude Codeでばっかり開発をしていますがXを監視していると「〇〇ですぐに破綻して使い物にならん〜」みたいな悲観的な話はよく見かけます。 実際、以下のような問題は頻発していると思います。 コードが多少大きくなった → コンテキストを見失い破綻 コードが散らかっていく → 同上 難易度が高いロジックを実装 → 嘘をつく 過渡期なのでしゃーないですが、「どこまで実装を任せていいのか…！？」という不安はあるかなーと思います。 ただ、現段階でその辺りの話を見定めるためには、とにかく使ってみるしかないと思うので、今回は、実際に使い倒してみて、こうすると概ねうまくいくんじゃないかなーというTipsを集めてみました。 適切な設定と使い方で、これらの問題は
AIネイティブ世代が実践してる。スマホでバイブコーディングする方法【Gemini-CLI】｜Holy_fox
はじめにこんにちは。 いちプログラマの高校生として普段から感じてる問題があります。それが外でコーディング（プログラミング）ができない！という悩みです。 電車やバス、レストランででかいMacを取り出してコーディングするような度胸は私にはありません。（邪魔になりますし…） でも、思いついたアイデアはすぐに形にしたい！ そんなこともあり、数ヶ月前から「スマホやタブレットで気軽にコーディングができたらいいな」と思っていました。この悩みが5日前に解決したので、ぜひ皆さんにも共有したいと思います 今回はこれのやり方を説明します↓ 概要 - この記事でやることわかる人にはこの項だけで伝わるようにサクッと説明します。 今回やることは 「TailscaleとOpenSSHを利用し、自宅のミニPCにスマホなどからSSH接続して、ミニPC上でGemini-CLIを使ったバイブコーディングを行う」 です。自分的に
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When Developer Aid Becomes Security Debt: A Systematic Analysis of Insecure Behaviors in LLM Coding Agents
Kiro
AI時代のソフトウェア開発を考える（2025/07版） / Agentic Software Engineering Findy 2025-07 Edition
GitHub - humanlayer/12-factor-agents: What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers?
