設計書・コード・テストを全部AIに書かせて半年間開発してみたよ
設計書・コード・テストを全部AIに書かせて半年間開発してみたよ 1. はじめに 本記事は、私のチームが半年間AIネイティブ開発を行った経験とその感想をまとめたものです。 AIネイティブ開発とは、AI技術を活用してソフトウェア開発を行うことを指します。2025/10～2026/3の期間中、私たちはお客様に納品するシステムをAIネイティブで開発しました。その経験と私なりに感じたことをまとめてみました。 ※ なお、私の取組は全社的な取組とは関係ありません。 ※ あくまで、私のチームが独自に行っている取組ですので、その点はご留意ください。 2. 自己紹介 初めてテックブログに記事を書くので、簡単な自己紹介を。 名前：茂呂範（もろすすむ） 所属：株式会社NTTデータ 第三公共事業本部 デジタルソサエティ事業部 プロジェクト推進担当（参照） 立場：様々なシステムの基盤構築、基盤維持運用を担当している組
AIエージェントの″ハーネス″に関わる混乱と私見
はじめに 「Agentic Coding 生成AI時代のシステム開発入門」という本を出すくらいなのでAIエージェントのハーネスには興味があって、1週間ほど調査した結果、「ハーネス」の見え方が固まりつつあるので、表題についてラフに書き留めておきます。根拠があるものないものがあるので話半分に読んでください。 スライドの形式で読みたい人はこのスライドの30Pまでくらいを読むと、本記事に近い知見を得られます。 1. ハーネスという言葉への混乱 最近、AI Agent関連のドキュメントやブログで「エージェントハーネス」「ハーネスエンジニアリング」という言葉がよく出てきます。言葉がそれぞれ指す概念が曖昧かつズレている場合がちらほらあり、バズワードなのかなと感じてしまうのが最近の悩みです。 内部ハーネスと外部ハーネス コーディングエージェントユーザ視点でのmartinfowlerのハーネスの記事があって
Claude Code のベストプラクティス - Claude Code Docs
環境設定から並列セッションでのスケーリングまで、Claude Code を最大限に活用するためのヒントとパターン。 Claude Code は agentic coding 環境です。質問に答えて待つチャットボットとは異なり、Claude Code はファイルを読み取り、コマンドを実行し、変更を加え、あなたが見守ったり、方向を変えたり、完全に任せたりしながら、自律的に問題を解決できます。 これはあなたの作業方法を変えます。自分でコードを書いて Claude にレビューしてもらう代わりに、やりたいことを説明すると Claude がそれをどのように構築するかを考え出します。Claude は探索し、計画し、実装します。 しかし、この自律性にも学習曲線があります。Claude は理解する必要がある特定の制約の中で動作します。 このガイドでは、Anthropic の内部チームと、様々なコードベース、
Summary - Rust Project Perspectives on AI
Press ← or → to navigate between chapters Press S or / to search in the book Press ? to show this help Press Esc to hide this help Diverse perspectives on AI from Rust contributors and maintainers Starting on Feb 6, the project began collecting perspectives around AI into a shared document. This document is a summary of those comments, authored by nikomatsakis on Feb 27 or so. The goal of this doc
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
カスタムリンター戦略: エージェント向けルールの設計 Factory.aiの4カテゴリ Factory.aiがオープンソースで公開したeslint-pluginは、エージェント向けリントルールを4カテゴリに分類しています。 Grep-ability(検索容易性): デフォルトエクスポートよりnamed exportを強制。一貫したエラー型と明示的なDTO。エージェントがコードベースをgrepで走査する際の命中精度を高める Glob-ability(配置予測可能性): ファイル構造を予測可能に保つ。エージェントがファイルを確実に配置・発見・リファクタリングできるようにする アーキテクチャ境界: クロスレイヤーのインポートをブロック。ドメイン固有のallowlist/denylistで依存方向を強制 セキュリティ/プライバシー: 平文シークレットのブロック、入力スキーマのバリデーション強制、e
手動でのコーディングをやめていく際のメモ
Clineが出たあたりから最近に至るまで人間とcoding agentで協業しながらコードを書くというスタイルを取っていました。 しかし、圧倒的な能力を持つClaude Opus 4.6の登場でいよいよコードを書くというエンジニアのアイデンティティのひとつを手放すときが来たかなと思い、2週間ほど前にダイナミックに実装のスタイルを変更しました。 その際に考えたことや経過などのメモです。 前提 Claude Code ほぼTypeScript 中規模のサービス 最初に決めたこと コードを書くのを止める、という方針を決めたときに2つの方針を作りました。 あらゆる業務をドキュメント化する LLMが人間と比較して明確に劣っている領域として、コンテキストの短さがあります。これは人間とやりとりをしながら長期間に渡るタスクを遂行する上で「タイミングによって実装方針が違う」「人間が同じ説明を何度もしなければ
Claude Codeを"優秀な新卒部下"として使い倒す：個人開発爆速化の全ワークフロー
はじめに AIで開発は本当に速くなったのか？ 「AIを使えば開発が速くなる」 このフレーズ自体は、もう聞き飽きるほど目にしてきました。 実際、コード補完は賢いし、ちょっとした関数やエラー修正なら一瞬で解決することもあります。 でも本当に“開発全体”は速くなりましたか？ コードを貼り付けて修正してもらう。 生成されたコードをコピペする。 動かない。 足りなかった前提を説明し直す。 気づけば、コンテキストの説明に時間を使い、差分の確認に神経を使い、結局自分で修正する。 そんな経験ないでしょうか？ AIは優秀ですが、「ワークフローに組み込まれていないAI」は、強力な検索エンジンとあまり変わりません。 私はClaude Codeを個人開発に導入する際、プロンプトを工夫するのをやめて、AIが迷わない構造そのものを設計することにしました。 その結果、Issue作成、実装、PR作成までを一貫して任せられ
エンジニアは、なぜ生成AIで仕事が楽にならないのか - Qiita
はじめに 「生成AIで開発が楽になる」「バイブコーディングで生産性が爆上がりした」 そんな話を聞くたびに、こう思ったことはないでしょうか。 「いや、そこまで楽になってないが？むしろ忙しくなった」 実際、生成AIでコーディング作業が削れた代わりに、別のコストが前面に出てきました。 たとえば、こんなやつです。 評価コスト：出力の良し悪しを判断し続ける（レビュー地獄がまさにこれ） 前提共有コスト：背景・制約・文脈を毎回説明する 会話運用コスト：ラリーが増えるほど文脈が肥大化し疲弊（同じ説明の繰り返しも含む） 統合作業コスト：部分的に良いアウトプットを最終成果物として整形・接続するのが面倒 責任コスト：最後は人間が責任を持つので、結局「確認」が省略できない つまり、生成AIは“手を動かす部分”は削ってくれる一方で、判断と整理の負荷をこちら側に寄せてきます。 これが「確かに速くはなったが、思ったほど
2026年初頭のClaude Code Skillsについてまとめる
3. アップデート履歴 次にskills登場後からskillsに関連する主要な（skillsの立場が変化するような）アップデートを見てみます。 細かいUXの改善系のアップデートは多数含まれているのですが、ここでは省略しています。 v2.0.20: Skills登場 リリース✨ v2.0.43: subagentsのskillsフロントマターの追加 subagentsのフロントマターでskillsフィールドを指定できるようになりました。 これによりスタートアップ時にsubagentsに特定のskillsを読み込むことができるようになりました。 v2.1.0: context: fork、agentフィールド このアップデートでskillsに多数の機能が追加されました。 skillsにcontext: forkフロントマターの追加 skillsのフロントマターで context: fork を
Claude Codeの性能を引き出すワークフロー設計 - エス・エム・エス エンジニア テックブログ
はじめに こんにちは。カイポケコネクトの開発推進チームでエンジニアをしている @_kimuson です。 開発推進チームではエンジニアの生産性向上をミッションに掲げているため、最近では積極的にAI活用を推進しています。 上記エントリでは、タスクごとの協業レベルを定義しより低い協業レベル（＝できるだけLLMに移譲しきる）を実現するための方針を紹介しました。 このエントリではより具体的に、Claude Codeをフル活用してこういったワークフローの設計を組織に適用する際の知見をまとめてみようと思います。 設計するワークフローの協業レベルを意識する 前回のエントリでは、ワークフローを設計するに当たって協業レベル、つまりどの程度LLMに権限移譲するか、をデリゲーションポーカーの分類を借りて整理しました。 よくあるLLMの利活用シーンと対応する移譲レベルは下記のように対応します： 流れ 協業レベル
Anthropicハッカソン優勝者のClaude Code設定集「everything-claude-code」を読み解く
Anthropicハッカソン優勝者が10ヶ月以上かけて実際のプロダクト開発で使い込んだ everything-claude-code というリポジトリが公開されていたので、内容を読み解いてみました。 この記事の要約 Anthropic x Forum Venturesハッカソン優勝者 が公開した本番環境で使えるClaude Code設定集 agents, skills, hooks, commands, rules, MCP設定 の6種類のファイルで構成 コンテキストウィンドウは 200kから70kまで縮小する可能性 があるため、MCPの有効化は10個以下に抑える TDD（テスト駆動開発）を中心 にしたワークフローで、カバレッジ80%以上を必須とする /tddや/planなどの スラッシュコマンド で素早くワークフローを呼び出せる hooksによる自動化 でフォーマット実行やconsole
完璧な仕様は、もう設計できない - Nothing ventured, nothing gained.
ここ数年、AIがプロダクトを大きく変えると感じ、従来と何が違うのかが気になってきた。投資家としても海外を含むスタートアップやプロダクトを見る機会が増える中で、AIを前提に設計されたプロダクトには、従来とは明らかに異なる成功パターンがあるように感じている。 それは、AIが中心となるプロダクトの設計には、「完璧な仕様」を追い求める従来の手法とは異なる、新しい姿勢が求められているということではないか。プロダクトを完成させるのではなく、変化し続ける前提で設計するという姿勢だ。 たとえば、AIコードエディタとして登場したCursorは、VS Codeという巨大な既存プロダクトが存在する市場において、またたく間に支持を集めた。VS CodeにもGitHub CopilotをはじめとするAIサービスのアドオンを追加することはでき、AI機能そのものは利用可能だったにもかかわらずである。 Cursor以前の
LINE iOSアプリ開発を高速化するClaude Code基盤の設計思想
こんにちは。モバイルデベロッパーエクスペリエンスチームの@giginetです。ここわずか1年あまりで、コーディングAIを用いた開発は日常的なものになりました。LINEアプリの開発においても、Claude Codeをはじめとした、コーディングエージェントの活用が進んでいます。 この記事では、LINE iOSのような大規模プロジェクトにおいて、Claude Codeを効果的に活用するための、インストラクションの設計思想を紹介します。 適切なインストラクションはなぜ必要か？ Claude Codeはデフォルトの状態でも高い精度を発揮しますが、プロジェクト固有のルールや知識を適切に与えることは実装の効率化に重要です。 まず、本稿では便宜的にメモリファイル(CLAUDE.md)やAgent SkillsなどのようなClaude Codeに指示を与えるプロンプト全般を「インストラクション」と呼ぶことに
A Guide to Claude Code 2.0 and getting better at using coding agents
Table of Contents Intro Why I wrote this post The Map is not the territory This post will help you keep up in general Lore time - My Love and Hate relationship with Anthropic Timeline My Codex era Anthropic Redemption Arc + Regaining mandate of heaven Why Opus 4.5 feels goooood This post is not sponsored Pointers for the technically-lite The Evolution of Claude Code Quality of life improvements in
私のソフトウェア開発を一変させてしまった2025年のAIエージェントをふりかえる
2023年から段階的にAIを開発フローに組み込み、2025年は試行錯誤とツールの大きな変化、そしてエージェント化を経て、私のソフトウェア開発の進め方は明確に変化しました。 ここで言う「変化」とは、単に作業が速くなった、便利になったという話ではありません。 より具体的には「コードをタイピングする時間よりも、間接作業の比重と抽象的な思考・ロジックが増えた」という意味での変化です。 とりわけ深刻なのは文字入力回数の増大です。その結果、マイクに向かって話したり、タイピングの練習といったプリミティブな活動を取り入れるようになりました。 この変化は私だけのものではありません。Addy Osmaniは『Beyond Vibe Coding』で「開発者の役割はコードを書くことから、コードを指示すること（directing）へシフトしている」と述べ、アーキテクチャやデザインパターンといったシステム思考への集
「バイブコーディング」は崩壊する？ CursorのCEOが“AI丸投げ開発”に警告
AIコードエディタを手掛ける米Cursorの共同創業者でCEOのマイケル・トゥルエル（25）は、いわゆる「バイブコーディング」への過度な依存に警鐘を鳴らした。米Fortuneが12月25日（現地時間）付の記事で報じた。 同氏は、「バイブコーディングとは、AIを使ったコーディング手法を指し、目を閉じてコードを全く見ずに、AIにただプロダクトを作るように指示するだけです」と語り、こうしたAIに全てを任せてコードの中身を確認しない開発手法は、コードの論理構造がブラックボックス化する「不安定な基盤」を積み重ねることになり、規模が大きくなるにつれて「やがて崩れ始める」と述べた。 トゥルエル氏は、Fortune主催の「Fortune Brainstorm AI」カンファレンスで、生成AIの登場によってプログラミングの在り方が大きく変化していると説明した。AIにエンドツーエンドの作業を依頼できる場面は増
Claude Code中心のAIコーディング運用：実務で効いた5つの型
AIコーディング前提の開発プロセスを仕組み化 はじめまして。松尾研究所の中川です。 AIコーディングを前提に、提案から開発・運用までを一気通貫で進めるスタイルは増えつつあります。弊社のプロジェクトでも、AIコーディングは単なる「補助」ではなく、開発プロセスの中核として扱われる場面も多くなってきました。 私も小規模体制で開発速度と品質を両立するために、Claude Codeの運用における 並列化・プロンプト運用・レビュー自動ループ・ナレッジ一元化・インストラクション（Skills） の5点を“仕組み”として作っています。 この記事では、Claude Code中心のAIコーディング手法をまとめます。 開発対象 Claude Codeの実務運用で開発したWebアプリ構成です。 フロントエンド： React + Vite + TypeScript バックエンド： FastAPI 非同期処理ワーカー
Claude Codeアドベントカレンダー: 24 Tipsまとめ
背景 12月に入ると技術記事のアドベントカレンダーを目にするようになります。さまざまな技術トピックを12月1日〜12月24日まで（25日までのケースもある）、エンジニア達が交代で技術記事を書いていきます。 そんな中でAnthropicの方が、Xでアドベントカレンダーを始めているのを目にしました。 このポストを見て、自分も普段Claude Codeについて発信しているのでやってみようと思ったのがきっかけです。 もともと自分の中で検証が足りていないと感じていた機能を、調査できる良い機会だと思いました。 Claude Code アドベントカレンダー Day1 ~ Day24までの内容の再掲と、それぞれについて補足をしていきます。 おそらく1つくらいは参考になる話もあると思うので、良かったら眺めてみてください。 トピック一覧(再掲)
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2025 DORA Reportから読み解く！AIが映し出す、成果を出し続ける組織の共通点 #開発生産性_findy
Boris Cherny氏の知見を元に作成された、CLAUDE.mdを理解する - Qiita
