AIが書いたコードのどこを確認すべきか:種類別に見る検証の優先順位
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。
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。
同じプロジェクトでClaude CodeとCodexを使い分けている判断基準と、途中でバトンタッチした具体例を記録します。
featureブランチで4回連続してGitコンフリクトが発生し、最終的にブランチを破棄して再起動した経緯と、そこから得た教訓を記録します。
AIがMermaid記法を書く際に実際に発生した5つの問題パターン(特殊文字、矢印の向き、ラベル長、日本語、入れ子)と、それぞれの対処方法を記録します。
コードを変更するたびに手動で公開作業をしていたサイトを、Vercelのデプロイ自動化機能を使って自動更新できるように設定した体験記録です。AIと一緒に設定を進めた手順と、発生した問題への対処を整理します。
Vibe Codingを始めたときに経験した3つの具体的な問題(曖昧な指示、意図と異なるデザイン生成、文脈の途切れ)とその対処法を整理します。
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。
Vercel環境でのGoogle Analytics設定を、測定ID、環境変数、Astroコンポーネントの順にステップごとに整理します。
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。