Todoアプリの改修を運営者向け画面からAIに頼めるか 優先度追加と修復ループ編
第2回で確定した優先度追加の依頼を、固定した開始点から作る隔離環境へ渡しました。第1回の保存済みAI変更案はリポジトリ内テスト9件中3件と優先度絞り込みの受入条件検査に失敗しましたが、固定修復案を1回適用した後は4種類の検査に合格し、リモートGitHubを変えずにローカルcommitまで作成できました。
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Todoアプリの改修を運営者向け画面からAIに頼めるか 確認質問と要件確定編
「Todoに優先度を付けたい。見やすくして」のような曖昧な依頼を、確認なしで実装へ渡さないための画面を作りました。質問への回答、要件の手動編集、人間による確定を記録し、未回答や未確定ならサーバー側で変更ジョブを止められるかを検証します。
Todoアプリの改修を運営者向け画面からAIに頼めるか プロバイダ切り替えと安全停止編
専用Web画面からTodoアプリの変更を依頼し、さくらのAI Engine、Cloudflare Workers AI、Google AI Studioの応答を共通形式へそろえました。7ファイルのコード変更案は固定テスト9件中3件に失敗して停止し、GitHubと本番D1を変更せずに保てるかを検証します。
SWE-1.7の自己圧縮から考えるAIDDの再開メモ設計
CognitionのSWE-1.7記事をきっかけに、長時間化するAI駆動開発で作業を再開できるメモには何が必要かを、外部APIに依存しない検証スクリプトで確認しました。
ルーブリックとEvalは最初から正しく作れないので、失敗ログで育てる
LLMの出力改善ループで、評価基準が粗いままだと弱い出力が合格してしまう問題を、外部APIに依存しない検証スクリプトで確認します。ルーブリックを運用しながら育てるための判断軸を整理しました。
APIで最小ループを組むと、プロンプト改善ではなく停止条件の設計になる
生成、評価、フィードバック、再生成を分けた最小ループを検証用スクリプトで実装し、AI出力を安定させるときに見るべき停止条件と評価単位を整理します。
AIでコードを書く速度が上がった後にエンジニアは何を設計するのか
Claude CodeやCodexでコード生成が速くなるほど、エンジニアが設計すべき対象はコードそのものから、課題、制約、運用、検証へ広がるという話です。
同じ作業を2回やったら負けをAIDD標準化に落とす
個人のAI活用テクニックをプロンプトのまま終わらせず、標準コマンド、テンプレート、レビュー観点へ落として組織知にする考え方を整理しました。
GitLabが全ユーザーにAI機能「GitLab Duo」を無償提供へ！概要と開発プロセスへの影響メモ
GitLabから開発者にとって見逃せない大きな発表がありました。これまで有料プラン（UltimateやPremium）の限定機能、あるいは追加のアドオンライセンスが必要だったAI支援機能「GitLab Duo」が、無料プランを含むすべてのGitLabユーザーにデフォルトで提供されることになります