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AIエージェント時代のテスト戦略：価値を測る指標の再設計
AIエージェントが開発に関わることで、従来のCI/CDメトリクスが実態を捉えきれなくなっています。「useful work per dollar」の考え方をQAに読み替え、指標・パイプライン構造・テスト設計の3点を再設計する方法を解説します。
共通ツール化が品質を下げた——GitHubの教訓
GitHubがCopilotコードレビューを共通CLIツールへ移行した結果、コストが増加し品質が低下した。原因はツールではなく指示（プロンプト）にあった。
AgentGatewayで学ぶRFC 8693トークン交換の仕組み
AgentGatewayが搭載したRFC 8693トークン交換の仕組みを解説。AIエージェントが複数APIを呼ぶ際の認証境界をゲートウェイで一元管理する設計とその技術的根拠を整理します。
WhatsAppの雑然としたメッセージをSLAレポートに変換する8段階分類パイプラインの設計
WhatsAppの非定型障害報告を8段階パイプラインでSLAレポートに変換する通信業務自動化システムの設計思想を、業務システム開発の観点から読み解きます。
仕様駆動AIコーディングとHTMXで作るマルチプレイヤーゲーム
仕様書をもとにClaudeに実装させる「仕様駆動開発」を実践したDjango+HTMXのゲームアプリ。フロントエンドフレームワーク不使用の設計思想と、複数型チェッカーを用いた型安全性の追求を技術的に解説する。
Claude Code 中間アップデートで変わる業務開発の実作業
Claude Codeの中間アップデートで追加されたアプリ内ブラウザ・セットアップ診断・Sonnet 5が、業務開発の実作業にどう影響するかを整理します。
AIエージェントのメモリ層設計とテスト自動化のアーキテクチャ判断
Mem0とTurboMemのメモリ層設計、SlackのAgentic Testingによる自律的E2Eテスト、スキル粒度のオーケストレーション設計を、アーキテクチャのトレードオフ視点から解説します。
AIエージェントのコード実行を60ms以下で安全に隔離するCubeSandbox
Tencent CloudがオープンソースのAIエージェント向けサンドボックス基盤CubeSandboxを公開。60ms以下のコールドスタートと5MB以下のメモリ消費でKVMによるハードウェアレベル隔離を実現する仕組みをSRE視点で解説する。
WebMCPとサーバーサイドMCPの設計境界線
Google I/O 2026 で発表された WebMCP は「新 MCP 標準」として紹介されることがありますが、設計前提がサーバーサイド MCP と根本的に異なります。アーキテクチャ選定の判断軸を整理します。
LLMエージェントの出力を「UIイベント」として設計する発想
LLMの返答を「感情ビート」付きのイベントとして設計し、アバターUIを駆動するGhost Vesselの実装から、構造化出力をUIイベントとして扱う設計パターンを読み解きます。
AIコーディングをパイプライン化する「エージェント型ワークフロー」の設計思想
AIコーディングをチャットの往復ではなくステージ制パイプラインとして設計する「agentic-skills」の構造と設計思想を解説する。
MCP vs CLI、トークンコストの実測値が示す真実
MCPとCLIの実測比較で、MCPのツール定義が1サーバあたり中央値2,064トークンを消費することが判明。使用頻度（G/N比）に基づく設計判断の考え方を整理する。