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AIコーディング
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AIコーディング slop の解剖 ── なぜ足すばかりで消せないのか
一応動くのに、全体としては劣化していく——AI が量産するコードの症状を4つの軸に整理し、その根っこにある「削除の証明ができない」という制約と、コストを誰が払っているかを実証データから読み解きます。
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AIを使うことは「成果物の外注」である
AI に頼むことはアプリ開発を外注するのと同じ——外注した瞬間に消えるプロセスと経験に注目して、身につけたいかどうかで使い方を選び分ける整理をします。
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bonsai — 全部読む前に地図を作れ
コードベースの骨格だけを抽出してトークン効率の高い地図を生成する CLI ツール bonsai——全文を読ませる前に「何を読むか」を決めることで、AI エージェントのコンテキスト消費を 4〜5 倍削減します。
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AI が書き、AI がレビューする——品質保証の重心はどこへ移るか
AI が書いて AI がレビューするループが成立すると、従来の品質保証の構造は根底から変わります——コードの正しさを見る場所から、AI への指示の正しさとループの観察可能性へ重心が移ります。
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ReviewOps — AI コードレビューを「見て終わり」にしない OSS を公開しました
AI のコードレビューが指摘するだけで終わる問題を解決するために、ReviewOps という OSS を作りました——レビュー結果をカンバンで管理し、人間のトリアージと AI の実行を分担するコントロールループを実現します。
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SKILL.md はクロスツール標準だった——Agent Skills と 32 ツールへの広がり
Anthropic が 2025 年 12 月に公開した Agent Skills 標準により、SKILL.md は Claude Code 専用フォーマットを超え、Codex CLI・Gemini CLI・Cursor など 32 以上のツールで動く共通仕様になっています。
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Claude Code で会社を経営する
エンジニアが「80% を Claude に書かせている」という段階を超え、Claude Code は組織そのものを動かすインフラになりつつあります——Managed Agents の登場で何が変わったかを整理します。
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Claude Code をセッションから学習させる——continuous-learning スキルの仕組み
コミュニティ製スキル continuous-learning は、セッションで発生した修正・成功パターンを信頼スコア付きで蓄積し CLAUDE.md に書き戻すことで、Claude の振る舞いをフィードバックループで継続改善します。
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AI の UI を「generated っぽく」させない——StyleSeed の 69 のデザインルール
StyleSeed はデザインデータではなくデザイン判断力を Claude に渡すスキルです。69 のビジュアルルール・7 つのブランドスキン・14 のスラッシュコマンドで、AI が出力する UI を「作られた感」のあるものに変えます。
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Claude Code スキルの設計指針——3 層構造をどう使い分けるか
フロントマター・スキルボディ・補助ファイルという公式スキルの 3 層構造を手がかりに、何をどこに書くべきかの実践的な判断基準を整理します。
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Microsoft「MAI-Code-1-Flash」——自前コーディングモデルが狙うもの
本日のAIニュースは Microsoft の自前コーディングモデル MAI-Code-1-Flash——「なぜ自社で作るのか」の経済合理性とエンジニアへの影響を読み解きます。
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Claude Code スキルの書き方——公式・非公式のアプローチを比較する
Anthropic 公式の SKILL.md アプローチと GitHub で配布されるコミュニティスキルを比較しながら、フロントマター・動的コンテキスト注入・呼び出し制御など実践で使えるポイントを整理します。
