Vibe Codingでサイトを作って3ヶ月で学んだこと:技術・設計・運用の気づきをまとめた総括
AI Learning PlaygroundをVibe Codingで構築・運用した3ヶ月間を振り返り、技術・設計・運用の3フェーズで得た気づきを整理します。
AI Learning PlaygroundをVibe Codingで構築・運用した3ヶ月間を振り返り、技術・設計・運用の3フェーズで得た気づきを整理します。
AIと協働してゼロからWebサイトを構築した体験を工程順に記録します。何をAIに任せ、何を自分で判断したかを具体的に説明します。
Vibe Codingの概念を整理します。プログラミングの知識がなくてもAIへの指示でサイトや機能を作れる開発スタイルとはどういうものか、何ができて何ができないかを具体的に説明します。
Vibe Codingでサイトを作った後、維持・運用のフェーズに入って初めて必要になったハーネス・テスト・バリデーションの実例を記録します。
AIへの入力情報を削減してコストを下げようとしたところ、出力品質が下がった実例と、何を削ると問題になるかの判断基準を記録します。
AIに毎回同じ質問をしても答えが変わる、前回の作業を覚えていない——そうした課題への対処として「ハーネスエンジニアリング」という設計手法を整理します。
CLAUDE.mdやルールファイルを整備する時間は本当に必要なのか。ハーネス整備の前後で何が変わったかを、体験をもとに具体的に説明します。
設定ファイルとコードの実態が時間とともにずれていく「ドリフト」は、AIを使ったプロジェクトで発生しやすい問題です。その原因と防止策を整理します。
AIに記事を書かせると著者らしさが消えやすい問題に対し、my-blog-writing SKILLで著者の視点・文体・禁止表現・E-E-A-Tのチェックリストを定義しました。スキル定義前と後の品質の変化を整理します。
AIは実在しないURLを参考文献として生成することがあります。このサイトで作ったURLチェックスクリプトの仕組みと、結果の分類方法を整理します。
日本語記事を英語に翻訳してサイトに同期させる仕組みをAIで構築しました。翻訳の流れと、意訳されすぎる・見出し構造が変わる・専門用語の翻訳が一貫しないという3つの問題と対処方法を整理します。
AIが多数の記事を生成すると、フロントマターの値が記事の実際の内容と合わなくなります。learning_timeフィールドの自動正規化スクリプトを導入した経緯と、自動化で得られる一貫性について整理します。
AWSのAI BPRを、初めて触れる人にもわかるように解説します。強み起点の4ステップと、実際のAIプロジェクトへ適用する際の進め方・判断基準を整理します。
AI Driven と AI Native は、AI を活用する組織の設計思想として異なる出発点を持ちます。2つのアプローチの違いと、それぞれが向く状況を整理します。
Claude Designの機能、実際の作成フロー、Figma・Canvaとの使い分け、チーム導入時に確認したい制限と運用ポイントを解説します。
Claude CodeのDynamic Workflowsについて、並列サブエージェントの仕組み、Bun移植事例、向いているタスク、制限、コスト管理を解説します。
Claudeのトークン消費を削減できるテクニックを7つ紹介します。公式ドキュメントや各種情報をもとに整理した情報まとめ記事です。
エンジニア未経験のAI開発者・PM・マーケター・デザイナーに向けたエンジニアリング基礎学習サイト「AI Learning Playground」のリリースを発表します。