AIコーディング– tag –

AIコーディングでAGENTS.mdを書いたら何が変わるかをまとめました。毎回の指示を減らし、判断基準を揃えるために私が感じた効果を書いています。

バイブコーディングを勢いだけで進めると崩れやすい理由を書きました。私が仕様メモを先に置くようになった流れと、AIに渡す前提の整え方をまとめています。

Codexを触って感じた監督ポイントをまとめました。AIにコード修正を任せるときに、私がどこを見て止まるかを実務感覚で書いています。

Claude Codeを使い始めて最初に詰まったことをまとめました。会話AIとの違いと、作業単位で任せる感覚に切り替わるまでの実感を書いています。

MCPをAIに道具を持たせる規格として整理しました。エージェント、Claude Code、Codexの感覚とつなげながら、なぜ今MCPが気になっているかを書いています。

コンテキストウィンドウが足りないときに、何が起きるのかを実務目線で整理しました。長い作業で精度が落ちる場面と、私がやめた運用もまとめています。

AIにフロントエンドのUI実装を任せてみた結果、AIがどのように実装を進め、どこで詰まったのかをリアルに記録します。結果として、画面は問題なく立ち上がりました。ただし、肝心の株価データは表示されず、ツールとしてはまだ未完成の状態になってしまいました。

株式投資ツールをAIに実装させています。今回は、フロントエンド基盤構築です。AIに「フェーズ2を実装してください」と一言だけ指示した結果、ReactとTypeScriptによるフロントエンド基盤が構築されました。バックエンド実装に続き、仕様書とCLAUDE.mdによる開発プロセスの固定がどこまで機能するのかを実体験ベースで解説します。

モノレポ構成をベースに、株式投資ツールの実装に進む前に、Claude Codeのplanモードを使って仕様設計をAIに任せてみました。ChatGPTでプロンプトを作成し、そのままClaudeに入力した結果、どこまで実用的な設計が出てくるのかを実験しています。

Claude Codeの精度に影響する「コンテキスト」とは何かを解説。LLMのコンテキスト長の仕組みから、情報が増えることで起きる精度低下の理由までを整理し、コンテキストの正しい理解に役立つ内容をまとめました。