技術Tips

AIが作った PR、そのまま「マージしていいのか」で毎回固まる。危険な操作だけを検出して一回だけ承認を挟み、ブランチ名などの入力は決定論的に検証する——自動マージのガバナンスを実装の判断ベースで解説します。

AIに実装・評価まで任せる自動開発では、環境のノイズがコード欠陥と誤判定され、ループが無駄に止まる・無駄に直ることがあります。失敗を環境要因とコード欠陥に仕分け、CIのgreenを根拠に機械的に閉じる設計を紹介します。

AIにフロントエンドを任せると「テストは通るのに表示が崩れている」がよく起きます。自動開発ループに「実際にブラウザで見て確かめる」工程を足す設計を、実装で踏んだ勘所とあわせて整理しました。

起動スクリプトで二重起動チェックを誤判定させてしまう人へ。プロジェクト名からディレクトリを解決し、外部から叩いても壊れない冪等な起動CLIの内部設計を、実際に踏んだバグの直し方とあわせてまとめました。

外出先やモバイルから、AIエージェントが常駐する手元の開発マシンへ入る回線をどう設計するか。電車のトンネルで切れても復帰する接続、CLIだけで通すVPN、そして地味にハマるクリップボードの落とし穴までをまとめました。

普段Claude CodeとCodexを併用していて、Codexのスマホアプリのように手元のClaude Codeも外から動かしたい——その一点を埋めるべく、iPhoneから開発マシンのセッションを1コマンドで起動するCLIを自作した記録です。

AIエージェントに自分のAPIキーを握らせるのは、正直こわい。でも、渡さなくても動く。sandbox の一段上、権限そのものを最小に絞る——ネットワーク・秘匿値・信用範囲の線引きを、ポリシー設計の視点で紹介します。

Issue から PR まで無人で進むワークフローでも、機械のほうから人間に差し戻すべき場所があります。品質と責任の切り分け、LLM が緩められない床、行き詰まりの検出という3つの設計を実装の裏付けで解説します。

AIが書いたテストの「緑」を、そのまま信じて次に進んでいないだろうか。品質ゲート全体ではなく、テストの信頼性だけに絞って——緑が保証すること・しないこと、緑の嘘を見抜く設計を整理します。