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「レビューがしんどい」の正体を、認知的負債から考えてみた

AI駆動開発でコードレビューがしんどくなった原因を変更量・PR本文・間違いの見つけにくさの3つに整理し、Technology Radar の「Codebase cognitive debt（認知的負債）」と絡めて考えます。

スケジューリングをAIに任せてみたら、仕事の進め方ごと変わった話

スケジュールを組ませるためにタスクの文脈をMarkdownへ溜めていったら、スケジュール以外の仕事もAIに渡せるようになっていた、という話です。Obsidian と Claude Code だけで組んだ仕組みと、そこに至るまでに何が足りず何を足したのかを書いています。

主要AIモデルのデータ保持期間とZDRを、一次情報で確認する

Fable 5は、ZDRではなく30日のデータ保持が必須という仕様です。同じClaudeでも、他の多くのモデルはZDR下で会話内容を残さないサービス仕様ですが、Fable 5はこの点が異なります。

AI に t-wada の TDD を頑張らせる

さて昨今流行りの vibe coding、適当に回して放って置くと使い物にならないゴミを生じることが多々あります。ゴミにならない事を祈りながら使うのは流石に宜しくありません。なんとか再現性を保ちつつ品質をコントロールしたいというところで、自分一人でちょっとしたツールを作りながら AI Slop を踏んでは潰してやっとまともに動くようになってきたためブログ記事にしようと思います。

テスト連載2026を開始します / AIがテストを書く中で、「あるべき仕様」を単体テストで担保するために工夫してみていること

AIが実装もテストも自律的に書くようになり、生成物を全部レビューするのは現実的でなくなりました。品質を保つ手段として単体テストが一層重要になる中で、「あるべき振る舞い」を人間が握り続けるために工夫している運用を紹介します。

AWS Certified Security - Specialty 合格体験記 - Claude壁打ちとUdemy演習で一発合格

FutureVulsチームの棚井です。2026年5月18日に AWS Certified Security - Specialty で一発合格しました。

AI駆動開発は「ツール導入」ではなく「協働チーム設計」である —— 現場で運用して見えてきたこと

本稿は、AI駆動開発をエンジニアリング組織に導入・運用してきた経験を踏まえ、「AI Agent をどうチームメンバーとして扱うか」という設計論を、現場目線で整理したものです。

AWS MCP Server がGAに - Claude Codeから検証: IAMガードレール設計

Claude Code から AWS MCP Server をセットアップし、提供される 11 ツール・IAM ガードレール・CloudTrail 監査までを実際に動かしながらまとめます。

Garmin のデータは宝の山だった ── Python + Claude でランニング分析ツールを自作した

ランニングにハマって、Garmin デバイスを使って走っている。走り終わったあと、Garmin Connect のアプリを開いてデータを眺めるのが楽しい。

技術書は「読む」から「呼び出す」へ：ACM経由のO'Reilly Online Learning契約とMCP連携の実践

2026年4月16日、アリゾナ州スコッツデールで開催された VulnCon 2026 に登壇しました。現地で CVE Program、FIRST、NVD、各種SCAツールのコアメンバーと直接議論できた経験を経て、自分の学習投資の量と質を、もう一段階引き上げる必要があると考えるようになりました。

【Claude Design】インフラ構成のお絵描きからリソース実装までをClaudeで一本化してみた

Claude Design、最近話題になっていますね。

リポジトリ駆動のコンテンツ制作ワークフロー: GitHub に素材を集めて、Claude Code で成果物に展開する

調査データや発見を GitHub リポジトリにひたすら追加していく。スライド・原稿・ブログへの反映は Claude に任せる

記録のための日記から、対話で育てる日記へーClaude × Obsidian × MCPで作る思考のジャーナリングー

最近、『自省録』を自己啓発として初めて読んでいる。マルクス・アウレリウスが、誰に読ませるつもりもなく、自分に向かって書き続けた内省のメモ。読んでいると、「日記」って本来こういうものだったんじゃないか、と思うようになった。整っていなくていいし、結論がなくてもいい。ただ、自分の思考と正面から向き合うためのものだ。

AI Agent用フレームワーク「Dapr Agents」について調べてみた

Dapr Agentsの検討記事です。Dapr Agents の技術的背景や意義を「Agentic AI」や「ワークフロー」の側面から探ります。

Googleカレンダーの予定を取得するMCP サーバを作ってみた

最近 MCP への注目が急速に高まっていますよね。私も気になっていた人の一人だったのですが、そんな中「エンジニアはとりあえずMCPサーバを作ってみるとよい」というポストを見かけました。「じゃあ何か作ってみるか」と思い、Google Calendar の予定を取得するための MCP サーバを作ってみました。

AI時代の画像to3Dモデリング入門

大学時代に少し触っていて苦手としていた、3Dモデリングの世界でどのようなことができるようになっているのか、Blender MCPとMeshyという2つのAI駆動ツールを使った3Dモデル製作を試してしてみました

Difyで生成AIアプリケーション入門　後編：自作プログラムで機能追加して生成AIの指向性と精度を高める

前編のチュートリアル1で作ったSQL生成チャットbotをベースに、セルフレビュー機能を追加し、間違ったSQL文や存在しないテーブルやカラムを使用しようとした時に自動でやり直すように改修します。

Difyで生成AIアプリケーション入門　前編：生成AIアプリケーションをノーコードで開発

DifyとAnthropic Claudeを使って簡単に生成AIアプリケーションを構築する方法をご紹介します。

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