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AI駆動開発
AI駆動開発は、実装のスピードを大きく引き上げます。一方で「動いた」ことと「正しい」ことは同じではない、という問題が最初に出てきます。
このカテゴリでは、品質を担保する6層構造やチームで進めるための原則といった考え方から、Git worktree・Docker・E2Eテストの並列実行・計算資源の置き場所といった実行環境の設計、そして実機トラブルの切り分けまでを扱っています。
どれも自社の開発で実際に踏んだ内容です。AIに任せる範囲をどう区切るかで迷っている場合は、6層構造の記事から読んでみてください。
AI駆動開発
Claude Codeで何でも作れる? 実際にAI駆動開発をやると見えてくる「本当に難しいところ」
Claude CodeやCodexの登場によって、「もうプログラミングができなくても、誰でもシステム...
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