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「AI仕様駆動開発」タグの記事が 19 件あります
フィールフロウのサービスとプロダクトを駆動する技術ブランド「FeelFlow AI」。その品質を支えているのは、社内で日々メンテナンスしているプラグイン・ガードレール群「FeelFlow AI Plugins」です。AIへの「お願い」ではなく機構で統制する4つの層 — ガードレール・品質ゲート・知見の資産化・公開版 ff-dev-toolkit — を、実際の設定ファイルとともに開発の裏側から紹介します。
Amazon、Cursor、Microsoft、OpenAI、Vercelのコアメンテナーが参加するAgent Plugins 1.0。その正体は新団体ではなく、AIエージェントの拡張機能を持ち運ぶための共通規格です。Anthropicが初期TSCにいない理由を断定せず、Claude独自のプラグイン構成と、フィールフロウのff-dev-toolkitの実践から読み解きます。
Claude Codeに組み込まれた5つのサブエージェントを、日本語の役割名で整理します。スキルとの違い、自動委譲の考え方、権限とコンテキストを分ける意味を、解説動画と公式情報をもとに紹介します。
Claude Codeの作業をスマホから始めるDispatchと、ローカルセッションを遠隔操作するRemote Control。2つの違い、始め方、組み合わせ方、企業の開発現場で安全に使うための判断基準を、解説動画と公式情報をもとに整理します。
Claude Opus 5は、難しいコーディングや長時間のエージェント作業を大きく伸ばす一方、従来の念押し指示が過剰検証や範囲拡大を招くことがあります。Opus 4.8からの変更点、API移行、effort・thinking・サブエージェントの注意点を、公式情報と公開直後のSNS報告を分けて整理します。
Developers Summit 2026 Summerに2日間参加しました。AIが実装を速める一方、日本の開発現場にまだ足りないのは、仕様・検証・学習をつなぐ再現可能なワークフローではないか。アジャイルとAI仕様駆動開発の接点から考えます。
VS Code チームが公開した GPT-5.5 のプロンプトチューニング実験を読み、探索を減らして早く検証する指示が何を改善し、何を改善していないのかを整理します。
Claude TagをSlackとGitHub連携で試しました。私の環境ではGitHubだけが使え、Notionは未接続でした。外部資料を見に行かなくてよいIssueなら、移動中にSlackのモバイルアプリからPR作成まで進められる可能性があります。
AnthropicのClaude Code利用分析は、人間が目的・計画・完了条件を決め、AIが探索・編集・実行を担う分業を示しています。約40万セッションの公式データから、AI時代のエンジニアが何を持ち続けるべきかを整理します。
GitHub Copilotのusage-based billing移行を受け、法人利用でAIコーディング支援を選ぶときに見るべきポイントを、固定費予測性・超過課金リスク・管理者向け制御の観点で整理します。
生成AIによってソフトウェア開発の構造は大きく変わりつつあります。AIがコードを書く時代、人間によるレビューはボトルネックになり得ます。本記事では「AI仕様駆動開発」という視点から、レビュー中心の開発が検証中心の開発へ移行する構造を解説します。
