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AIコーディングエージェントにテスト実行を任せる前に確認すべき4点
AIエージェントにpytestを実行させる運用の落とし穴を、トークンコスト・隔離性・失敗履歴の3軸で整理し、導入判断の基準を示します。
GPT-5.6 in Kiro登場、AIコーディングのCI/CD組み込み方を検証する
KiroにGPT-5.6が搭載されたニュースを起点に、AI生成テストをCI/CDに組み込む際の確認ポイントを整理しました。
AIコーディングで作ったFastAPI+Docker構成、本番投入前の落とし穴3つ
AIツールが生成しがちなFastAPI+Next.js+Docker構成の落とし穴を、FFmpeg依存・非同期処理・CI/CD設定の3点から確認する方法を解説します。
SKILL.md運用で見落とすトークン予算とCI落とし穴の確認法
SKILL.md検証ツールskillcheckの修正から、CIのトークン予算誤判定やクラッシュの落とし穴と確認・対策手順を解説します。
Ollama v0.33.0-rc2でKVキャッシュ破損を防ぐ手順を検証する
Ollama v0.33.0-rc2で修正されたKVキャッシュ破損とprefillハングの不具合を、テスト自動化パイプラインの観点から検証手順つきで解説します。
Codex導入で開発速度は上がるか。CI/CDに効く検証観点を整理
StampliがCodexで開発を高速化した事例から、CI/CDパイプライン全体で速度を出すための検証観点を整理しました。
Gradle × Renovateでビルド失敗？依存関係検証の仕組みと対処法
GradleとRenovateの組み合わせでビルドが失敗する原因は依存関係検証の仕組みにあります。verification-metadata.xmlの確認手順と対処法を整理しました。
GitHub Copilot Autofixが招くシェル注入とCI/CD設定の点検法
Copilot Autofixの修正がGitHub Actionsに注入脆弱性を生み、別のAIエージェントに5日で悪用された事例から、CI/CD設定の点検方法と対策を整理しました。
LLMのベンダー公表ベンチマークを鵜呑みにする落とし穴と検証手順
エンタープライズAI評価の専門分化が進む中、LLM選定でベンダー公表ベンチマークだけに頼る落とし穴と、自社データで検証する具体手順を整理しました。
CI/CDのセキュリティ修正PRがgreenでも攻撃が止まったとは限らない理由
セキュリティ修正PRがgreenでも攻撃経路が塞がれたとは限りません。Snowflakeの実例をもとに原因分解と確認手順を整理しました。
セキュリティスキャンをbashで自動化した業務基盤が壊れる理由
bashでツールを連携させたセキュリティスキャン自動化が抱える依存関係・並行制御・プロセス管理の落とし穴と、その確認方法・対策手順を整理しました。
AIコーディングツール導入でSAST誤検知が増える理由と対策
AIコーディングツール導入後にSAST誤検知が急増する原因と、チューニング・優先度判断の具体手順を解説します。