「まずはここから」テーブルをコンテンツサイトのトップページに置く理由:読者の入口設計
初めて来た読者がサイドバーの大量のリンクを見て離脱しないよう、トップページに「まずはここから」テーブルを設置しました。その設計の経緯と、AIと一緒に読者ペルソナを定義してテーブルを作った流れを説明します。
初めて来た読者がサイドバーの大量のリンクを見て離脱しないよう、トップページに「まずはここから」テーブルを設置しました。その設計の経緯と、AIと一緒に読者ペルソナを定義してテーブルを作った流れを説明します。
「参考文献」「参考資料」「関連リンク」の3つがサイト内で混在していた問題と、それぞれの意味の違いを整理して統一するまでの経緯を記録します。
1つの記事に複数のトピックを入れると、読者がどこに何があるかわからなくなります。このサイトで「1ページ1トピック制」を導入した経緯と、どこを1トピックの単位とするかの判断基準を説明します。
CLAUDE.mdとAGENTS.mdの役割の違いと、共通ルールを重複なく管理するためにshared/を活用した設計を説明します。
AIが書いた記事をAIがチェックする仕組みを導入した経験から、自動チェックで検出できることと、人が確認する必要があることを整理します。
AIに別の作業を依頼していたところ、ナビゲーションのレイアウトが変更されていた経験から、UIを保護するルールをCLAUDE.mdに追加した経緯と効果を説明します。
AIが生成したコードを全件確認するのは現実的ではありませんが、確認しないのも不安です。コードの種類別に確認優先度を整理した判断基準を紹介します。
AIに別の修正を依頼している流れで、本番デプロイコマンドが実行された経緯と、その後に導入した承認制ルールの記録です。
AIが書いた日本語はそのままビジネス文書に使えないことがあります。誇張表現・口語副詞・比喩的な危険表現・個人ブログ的な表現という4つのパターンごとに、具体的な書き換え例を整理します。
設定ファイルの整合性を手動でチェックし続けることには限界があります。AIと一緒にバリデーションスクリプトを作った過程と、自動検出が有効だった理由を整理します。
AIが実装を担当するとき、人間は何をすべきか。AIに任せてよい作業と、人間が必ず確認すべき作業を具体的に分類して整理します。
AIは会話をまたいで記憶を持たないため、修正済みの問題が繰り返されます。その対処として作成した「lessons.md」の設計と運用方法を説明します。
AIに何を任せてよいかを判断するための3つの軸(可逆性・影響範囲・検証のしやすさ)を、具体的なシナリオとともに説明します。
AIを使ってブログ記事を書く際に、公開前に確認すべき数値・事実・参考文献リンクのチェック方法を12ステップのワークフローで整理します。技術に詳しくない方にも使いやすい手順です。
AIが生成した文章の著作権は誰にあるのか、読者への開示は必要か。日本の現時点での法的整理と、このブログが採用している方針を説明します。
Astro、Starlight、Vercelの3つを組み合わせたサイト構成をAIと一緒に設定した実体験記録。各ツールの役割と、設定作業でAIに委託した部分・自分で確認した部分を整理します。
Claude Code hooksを使って、ファイル編集前のバックアップやコマンド実行後の自動バリデーションを設定した実例を紹介します。
Claude Codeの作業セッションからCodexへ引き継ぐために設計したagent-handoff文書の内容と運用方法を記録します。
Claude Codeの作業文脈をCodexへ引き継ぐために、構造化ファイルと共有ルールを活用した方法を記録します。
Claude CodeのDynamic Workflowsを使い、セキュリティ・パフォーマンス・コードスタイルの3つのレビュー観点を並列実行した体験を記録します。