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この記事は 実践で フルAI コーディングするための考え方とノウハウを凝縮したものです。筆者が持ってるノウハウはほぼ全て書いたつもりです。 Algomatic アドベントカレンダー 12/8 です。 この記事は、必要となる前提知識・考え方と、実践ノウハウと、AI デトックスについての三段構成になっています。 注意事項: この記事は、実践で、本格的なプロダクト開発をフルAI コーディングするためのものです つまり、メンテナンス性がとても重要です フルAI コーディングとは、コーディングエージェントなどのAI のみでコーディングすることです。一部人間がちょっとした手直しをすることもあるかもしれませんが、基本的にはAI に書かせます LLM とは何かを知ってる人向けの記事です Claude Code や Codex や gemini-cli などをコーディングエージェントと呼ぶことを知
この記事は、LayerXTech Advent Calendar 2025 の 2日目の記事です。 初日は @frkake さんの「OCR技術の変遷と日本語対応モデルの性能検証」と、@izumin5210 さんの「思考を減らしコードに集中するための tmux,Neovim 設定」の豪華二本立てでした。 こんにちは、@su8/denchuです。 クラナドは人生。電柱が好きです。現在、マサイ族の驚異的な視力を瞳に宿せると噂の「とあるブルーベリーのサプリメント」（諸説あり）が空前絶後の流行りをみせているバクラク勤怠チームで、ソフトウェアエンジニアをしています。 平均視力は3.0～8.0と推測され、中には12.0の数値を出すマサイ族もいるらしい。12...?本記事では、大量のドキュメントレビューで目の疲れを感じやすい仕様駆動開発（SDD）に対して、いわば「仕様駆動開発におけるブルーベリー」と
この記事は、松尾研究所 Advent Calendar 2025の記事です。本記事ではAIコーディングを実践するための環境構築方法が分かります。具体的なポイントは以下となります。 2025年12月時点での、Claude Code を中心としたAIコーディング環境の構築手順AIコーディングに必要なツールの概要、セットアップ方法、使い方 仕様駆動開発でソフトウェア開発する流れと具体的な実践方法AIコーディングツールの現状 今年（2025年）の3月にAIコーディングツールについてブログ記事を書きました。 この頃は、当時勢いのあったClineを使っていましたが、わずか半年で使用するコーディングツールも、新たにClaude Code、 Gemini CLI、Codex CLIといったCLIベースのツールに加え、LLMと繋がって様々な機能を実現するMCPといった便利な仕組みも出てきて、日々ベストプ
コード関連タスクにおける Gemini 3の評価 : 高密度なエンジニアGemini 3 for code-related tasks: The dense engineerの意訳です。 TL;DR: Gemini 3 はパッチを書く以上の仕事をします。変更の一つひとつに対し、完全な論証を構築します。正しいときは驚くほど正確で、間違っているときでさえ「正しそうに見える」レビューを生成します。 すべてのモデルは同じスタイルで書く。Gemini 3 はそのルールを書き換える。 CodeRabbit のモデルはすべて、短い見出し・説明・パッチという同じ構造的な枠組みに従... CodeRabbit のエージェンティックコード検証がコードレビューにどう役立つかHow CodeRabbit's agentic code validation helps with code reviewsの意訳です。
背景 Claude Codeサービス提供以来ずっと下記の理由で大好きでMaxプランを利用して、一緒にたくさんの価値を創りました。 Claude Codeを好きな理由 1. Default状態でアウトプットの質が高い 依頼Prompt以外、何にも用意しない状態で相談することで、専門家レベルの議論ができます。 Knowledge-baseやCLAUDE.mdちゃんと用意すれば、意図した通りcodingができます。 2.仕事が早い thinkがあっても体感的に速い動きができています。 3. モデル性能と機能面最先端 Sonnet3.5から今最新の4.5までcoding領域のモデル性能が最強。 機能面もMCPからSubAgent、最新のSkillまで業界の提案者であり、豊富でした。 一方、最近自分自身とチーム全体でClaude Codeの利用からCodexに移りました。 その理由と過程及び（現状
2025年10月20日の僕が考えるAIコーディング（バイブコーディング）プロセスです。 個人的な結論としては、1ミリでも気に食わないコードを生成してきたら、そのタスクは最終的には破棄すべきというものです。「このコード気に食わない」「この設計気に食わない」の直感がAIコーディングで品質を維持する生命線です。 バイブコーディング時代ではコードレビューのお局ビリティが鍵です。 レビューに全時間を割こう。レビューに時間がかかりすぎるというより、レビューに時間をもっとかけるくらい 1ミリでも知らないことをなくそう 断片的なAIコーディングでいえば1年弱、本格的なコーディングエージェントを使い始めて半年以上の僕がたどり着いた結論です。 よろしければ、皆さんのTipsや感想も知りたいです。アップデートしていきたいところです。 前提 僕は実装だけじゃなくて、設計もさせることが多いです Codex使いましょ
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