#AIエージェント

稼働中のコンテナを「死んでいる」と誤判定していませんか。CLIツールの警告出力を巻き込んで判定してしまうと、正常なコンテナも「死亡」判定されます。原因と回避策を解説します。

危険なコマンドを禁止したつもりが、オプションを1つ挟むだけで素通りする。原因はルール不足ではなく、先頭が固定されたパターンがそもそもマッチしていなかったこと。Claude Code の権限 deny ルールとフックに共通するこの穴を、実測で出た8通りの素通りから解説します。

自動化パイプラインを運用していると、セキュリティチェックが壊れているのに気づかず「異常なし」で通ってしまうことがあります——そんな見落としの実例から、壊れた時に安全側で止めるか通すかをチェックの性質で使い分ける設計を解説します。

ルールを守れと書いた説明文が、そのルール違反だと機械的に誤判定されてしまう——そんな自己言及的な誤検知が自動化パイプラインで実際に起きました。誤検知の構造と、検出対象を自由文から構造化フィールドへ移して直した設計を紹介します。

PCで走らせているAIコーディングエージェントの様子を、外出先のスマホから確認して指示も出したい。SSHクライアント・VPN・マルチプレクサの3層をそれぞれ比較検討し、いまの構成に落ち着くまでの選定記です。

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。

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。