#AIコーディング

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。

Claude CodeやCodexの月額料金だけ見て「これで業務を自動化できるなら安い」と思うと、実際に業務を回すまでの隠れコストを見落とします。料金以外に何にコストがかかるかを構造で整理します。

AIで試作（PoC）まではできた。でも監視・障害対応・認証・データ整合性で詰まって本番に乗らない——「動くデモ」と「業務で回り続けるシステム」の間にある壁を分解し、超え方を整理します。

AIで動くツールは作れた。でも問題は半年後だ。作った本人しかわからない、障害時に直せない、セキュリティ更新が止まる——AI生成コードの運用保守で詰まないための判断軸を整理します。

AIを使えば社内ツールが自分で作れる時代になった。でも「作り切る・本番で動かす・半年後も壊さない」となると話は変わる。いつ外注に頼むべきか、その判断軸を整理します。

Antigravity vs Cursorを機能・価格・ユースケースで徹底比較。個人・チーム・エンタープライズの規模別おすすめ設定テンプレートと、実際の開発シナリオでの使い分けを解説します。

セットアップ手順から実践活用まで、AIコーディングIDEを選ぶときに気になるポイントを整理。Claude Code・Codexとの違いや使い分け基準も比較し、自分に合ったツール選びをサポートします。

Skill.md をどう書けば Codex と Claude Code の両方で再利用できるか。フォーマット仕様・descriptionフィールドの書き方・ツール横断の設計パターンを実例つきで解説します。