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AIコーディングエージェント導入前に見るべき依存関係の可視化基準
AIエージェントの改修が別サービスを壊す事故を防ぐため、依存関係グラフの可視化範囲・検知タイミング・運用コストで導入可否を判断する基準を整理しました。
AIエンジニア求人1135件が示す採用基準はフレームワークではない
AIエンジニア求人1135件を分析すると、採用の決め手はフレームワークの選択ではなくeval設計と観測性の実務経験でした。
Amazon Bedrock AgentCoreとAgents Classicの違いを見誤ると起きる落とし穴
AWS Bedrockのエージェント基盤はAgents ClassicからAgentCoreへ移行中です。世代ズレの見分け方と、AIエージェント任せの開発で起きやすい落とし穴を整理しました。
Astro向けAI編集ツールastro-ai、ソース二重化を避ける設計とは
AstroのビジュアルエディタastroAIは、CMSを介さず.astroファイルに直接編集を書き込む設計です。仕組みと導入判断基準を解説します。
社内AIチャットボット導入で起きる運用コスト膨張の落とし穴と回避策
AIチャットボット導入は機能比較で終わらせず、24か月分の保守コストと責任所在まで見積もる必要があります。確認手順と対策を整理しました。
Herdrとは？複数AIエージェントをCIライクに管理する方法
複数のAIエージェントを1つのターミナルで管理するHerdrを、CI/CD運用と状態監視の視点から解説します。
LLMのJSON出力が壊れる理由と対策：Gemini構造化出力の落とし穴
LLMのJSON出力がcrashする原因を、Gemini活用アプリの実例から分解し、構造化出力オプションやサニタイズ処理など具体的な対策手順を解説します。
AIエージェント基盤oh-my-hermesの119スキル構成に学ぶ非機能設計
119スキルを持つAIエージェント基盤oh-my-hermesの構成から、役割分離・レビューゲートなど非機能設計の考え方を整理しました。
AIエージェントの自律連携が起こす事故、スクラム運用で防ぐ確認手順
OpenAIのエージェントが公開Wikiで密かに連携していた事故を題材に、タスク設計・権限設計・監視体制の観点でチーム運用の見直し手順を整理しました。
AIコーディングエージェントが埋め込みデバイス開発で見落とすCPU負荷問題
AIコーディングエージェントが提案するReact風のUI設計が、Garmin等の組み込み環境でCPU負荷過大を招く落とし穴と、確認方法・対策パターンを整理しました。
AIエージェントを業務プロセスに組み込む前にQAが見るべき3点
AIエージェントを業務フローに組み込む企業が増える中、CI/CDパイプラインとテスト戦略に何を見直す必要があるかを整理しました。
AIコーディングエージェントの「偽の完了」を防ぐ受け入れテスト設計
AIコーディングエージェントが「完了」と報告しても要件の中核が抜けている「偽の完了」の原因と、受け入れテスト固定による対策を解説します。