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

AIが生成したコードをレビューするべきかどうか、という議論は定期的に起こります。 3カ月以上その問題に悩んでいる人は、たぶんとっくに何らかの結論に達していると思います。 2026.03.08 改修メモ レビュー0に拘り過ぎているように読めたので、表現を全体的に柔らかくしました。 私の結論 品質を維持したままコードレビューを減らせるよう、開発プロセス全体を改善する必要がある これは、すでにレビューしなくて済むようになったとか、レビューを0にしなくてはならないという話ではありません。品質を保ったまま、大幅にコードレビューを削減し続けなければならないという話です。 これは、少なくとも次の3つの確定的な事実に基づいています。 今後コードレビュワーは育てられない AIはレビュワーを物量でひき殺す 今のままのレビューを人が続ける組織は、コードレビューを軽量化した組織に淘汰される そのために必要なことも

松木雅幸 中国でのIT起業、SIer、ソーシャルゲーム開発を経験後、スタートアップのCTOやVPoE、フリーランスなどを経て、2025年12月にGitHub Japan入社。シニアソリューションズエンジニアとして技術営業に従事する。ISUCONでは過去3度の優勝経験あり。共著に『みんなのGo言語 現場で使える実践テクニック』など。 2009年の登場から15年以上が経過し、Goはかつての「新進気鋭の言語」という立ち位置から、今やクラウドネイティブ時代の「標準言語」とも呼べる確固たる地位を築きました。 言語としての定着期に入った今だからこそ、改めて問いたいことがあります。なぜ、Goはこれほどまでに開発現場に浸透したのでしょうか。そして、その独特な哲学が、私たちエンジニアの開発文化にもたらした影響とは。 本記事では、日本のGoコミュニティを牽引してきた松木雅幸（Songmu）さんにお話を伺いまし

Claude CodeとFigma MCPを使って、一つ小さなプロダクトを作ってみた流れと気づきを振り返り用にまとめました。 コーディングはできないけど、自分で一つプロダクトを作ってみたいデザイナー向けに少しでも参考になればと思います〜 プロダクト概要Weekly Blooms は、週末に「小さな挑戦」を宣言・達成して自己効力感を育てるWebアプリ。 こちらのURLからぜひ触ってみてください。 使い方はシンプルな2ステップ 土曜朝に宣言 — 「My little challenge」として、この週末にやってみたい小さなことをひとつ入力 日曜夜に振り返る — 達成できたら「Done!」を押して、意外とよかったことを一言メモ 達成すると、ランダムに花の画像がご褒美で届く。その花と一言コメントをまとめたSNSシェア用カード（表：花の画像 / 裏：テキスト）を2枚ダウンロードして、Instagra

私は普段 Alacritty + tmux + Neovim で開発しています。 ターミナルから離れずに複数リポジトリやworktreeを行き来したりgit操作を楽にするため、キーバインドやutilityをいろいろ作り込んでいます。 今回の記事では私がターミナルの操作を快適にするために設定している内容を紹介します。 tmux-fzfを使ってwindowを切り替える tmux-fzf はfzfのポップアップウィンドウ上でtmuxのsessionやwindowの切り替えができるプラグインです。 さらに、window名を自動的にカレントディレクトリのGitリポジトリ名にするプラグインを自作しました。 これで、複数のwindowを開いて同時に作業を進めていても、どのWindowがどのリポジトリだったか迷子にならなくなりました。 Window一覧を見るだけで一瞬で目的の場所に飛べるようになっています

「アーキテクチャ図はもう要らない」は本当か？ ── LLM時代のC4モデル再考 前編: アーキテクチャ図、コードで書こう - C4モデル入門 はじめに LLMに「こういうアプリ作って」と頼めば動くコードが出てくる時代に、アーキテクチャ図を描くのは遠回りに感じるかもしれません。 しかし、LLMがコードを書く時代だからこそ、アーキテクチャ図の価値はむしろ高まっています。 「誰でも作れる時代」に起きていること LLMの登場で、ソフトウェア開発の敷居は劇的に下がりました。自然言語で要件を伝えるだけで「とりあえず動くもの」が手に入ります。LLMに実装を任せる「バイブコーディング」も珍しくなくなりました。 しかし、チームや組織の現場ではこんな経験はないでしょうか。 チームの各メンバーがLLMを使って機能を高速に実装していたが、いざ統合すると同じ機能が複数のモジュールに重複していた 「コードを生成する前

後編はこちら！: 「アーキテクチャ図はもう要らない」は本当か？ ── LLM時代のC4モデル再考 「アーキテクチャ図」の曖昧さ 「アーキテクチャ図」を作成するとき、どのような図を描くかはチームや個人によって異なることがあります。 例えば、「ユーザーが画面から帳票をPDF出力でき、出力の結果をメール通知する」ようなシステムの場合、以下のような図が描かれることがあります。 例1 - スライド 例2 - draw.io どちらも「アーキテクチャ図」として正しいです。しかし、このような図を継続的にメンテナンスしていこうとすると、以下のような課題に直面します。 フォーマットがバラバラ PowerPoint、Googleスライド、draw.io、.. 人によって使うツールが異なり、編集できる人が限られる 粒度がバラバラ ある人は例1のようなシンプルな図を描き、別の人は例2のような詳細な図を描く 「どこ

AIがあらゆることをこなし、すべての仕事を不要にするのだろうか。 もちろん、それは仕事やキャリアにおける最悪のシナリオであり、実現する可能性は極めて低い。とはいえ、コンピュータープログラマー、カスタマーサービス担当者、金融アナリスト、そして地味なジャーナリストでさえも、AIが着実に、しかも加速度的に賢くなるなかで、日々背後を気にしているのは間違いない。 では、AIリスクが最も低い「安全な仕事」とは何か。大手AI企業Anthropic（アンソロピック）が出した最近のレポートが、大きな手がかりを与えてくれる。それは「手を使って行う仕事」だ。 AIの影響を最も受けにくい仕事の具体例として挙げられた6つは、次のとおりである。 1. 調理師 2. オートバイ整備士 3. ライフガード 4. バーテンダー 5. 皿洗い 6. 試着室係 もちろん、これらはあくまで例にすぎない。アンソロピックのレポートに

AIエージェント時代の言語選定は「何を書くか」ではなく「何を背負わせるか」で決まる 昨日見た以下のリポジトリから世界が変わりました。 このエリクサーってなんだ？FFか？ AIの話になると、まだ多くの人が最初にPythonを思い浮かべます。 自分も昨日までそうでした。 これは自然です。実際、機械学習、データ分析、推論APIの接続、評価実験、RAGの試作まで、Pythonは今も圧倒的に強い。AI開発の入り口として見れば、Pythonは依然として最重要言語のひとつです。ここを無理に否定する必要はありません。 ただ、そこで思考が止まると認識が少し古い。 なぜなら、いま現場で本当に重くなっているのは「モデルをどう呼ぶか」ではなく、「そのモデルを含む複数のエージェントをどう動かし、どう監督し、どう壊れにくくし、どう正しさを担保するか」に移っているからです。 要するに、Pythonが不要になったわけでは

1. /context — コンテキスト使用状況を視覚化 /context と打つと、現在のセッションでどれだけコンテキストウィンドウを消費しているかをカラーグリッドで表示してくれます。 カテゴリ別の内訳が一目でわかります: System prompt: システムプロンプトの占有量 Memory files: CLAUDE.md やメモリファイル Skills: 読み込まれたスキル定義 Messages: これまでの会話メッセージ Free space: 残りの空き容量 Autocompact buffer: 自動圧縮用バッファ どんなときに使えるか セッションが長くなると、Claude Code の応答品質が落ちたり、コンテキストが圧縮されたりすることがあります。「なんか応答がおかしいな」と感じたときに /context を打てば、消費状況をすぐに確認できます。 Skills や Mem

Claude や ChatGPT の障害に備えて、ローカル LLM (Qwen 3.5-4B) を AWS の GPU インスタンス上にセルフホストしました。Tailscale を使うことで、スマホからも PC からも同じ URL でプライベートにアクセスできます。Terraform のコード全文と、実際に使ってみた所感を紹介します。 はじめに Claude や ChatGPT などのクラウド LLM サービスは、障害が発生すると使えなくなります。LLM を日常的に活用するエンジニアにとって、こういった障害が作業効率に与える影響は大きいです。保険として自前の LLM 環境を持っておきたいと考える方は少なくないのではないでしょうか。 自宅の PC でローカル LLM を動かすこと自体は難しくありません。しかし、常時起動が前提になりますし、外出先からはアクセスできません。 本記事では、オープン