カスタムリンター戦略: エージェント向けルールの設計 Factory.aiの4カテゴリ Factory.aiがオープンソースで公開したeslint-pluginは、エージェント向けリントルールを4カテゴリに分類しています。 Grep-ability(検索容易性): デフォルトエクスポートよりnamed exportを強制。一貫したエラー型と明示的なDTO。エージェントがコードベースをgrepで走査する際の命中精度を高める Glob-ability(配置予測可能性): ファイル構造を予測可能に保つ。エージェントがファイルを確実に配置・発見・リファクタリングできるようにする アーキテクチャ境界: クロスレイヤーのインポートをブロック。ドメイン固有のallowlist/denylistで依存方向を強制 セキュリティ/プライバシー: 平文シークレットのブロック、入力スキーマのバリデーション強制、e
【まとめ】2025年の学び年間サブスクは罠。AI情勢はすぐ変わる 「最強モデル1つ」より「適材適所」 「入り口」で体験が大きく変わる 魔改造は無駄になる。「軽さ」こそ正義 Gitを制する者がAIコーディングを制す ログとTDDだけで8割の問題は解決する 雑にしゃべり、AIに整理させると効率いい 「AIは賢いから大丈夫」は危険 拡張機能を詰めすぎると低脳に AIコーディングは「ディレクション」 2025年は「AIコーディング元年」と言っても過言ではないくらい、大きな変化がありました。Claude Codeの登場により、AIが自律的な作業をおこなえるようになり、非エンジニアでもかなりコーディングがしやすくなりました。 私自身、非エンジニアではありますが暇さえあればAIコーディングで何かを作るように。もはや「これなしでは考えられない」くらいの存在です。 この1年を振り返り、AIコーディングをより
(追記) 自動ログイン機能が利用規約に抵触していたらしく、マーケットプレイスより削除されました。 GitHubにAPIを使ったものは残っているので、知識があれば動作させられるかと思います。（自己責任） これを使った再配布等の行動はトラブルの元なので控えた方がよいでしょう。 ChatGPT いいよね 最近一番メッセージやりとりしてるのChatGPTだし、なんなら1日にしゃべる量よりChatGPTと話してることの方が多い可能性まであります ChatGPTのチャットツール自体はこちらから参加して試せるわけですが、プログラムを書くときに使ったことのない言語やライブラリを開拓する際ここまで有難い存在はありません． このようにネット上を探し回ると地味に時間のかかる情報もチャット形式で手に入ります． さて、今回の話題ですが、我が愛しのテキストエディタ「Visual Studio Code」のChatGP
｢AIを使えばアプリが作れる｣ってホント？文系が10ヶ月やってみた2026.04.18 21:0057,367 かみやまたくみ AIを使えばプログラミングがわからなくてもアプリが作れる。 生成AIが登場してそう言われるようになり、2026年の今もその流れは続いているかなーと思います。 プログラマーやエンジニアじゃなくてもアプリが作れる。 それってホントなんでしょうか？ というわけで、10ヶ月ほどAIを使ってAIアプリを作り続けてみました。自分の仕事は編集者。テクノロジーを扱ってはいますが技術職ではなく、企画を考えたり文章を書いたりと文系的なお仕事をしています。学生時代にやってたのも哲学や文学です。 ｢非エンジニアでもアプリが作れる｣はまぁホント｢AIアプリを作ってみたいけど、勉強はしたくないなぁ｣ 自分がAIを使ったアプリ制作に手を出したのは、そんな思いがあったから。 勉強にはとにかく時間
開発現場で急速に広がっているOpenAIのCodex（コーデックス）。本記事では、OpenAI Dev Dayで公開された実践的な活用事例を、具体的なプロンプトやノウハウとともに詳しく解説します。 ▼公式セッション動画 1. Codexとは？シニアエンジニア級のAIチームメイトCodexはOpenAIが開発したAIソフトウェアエンジニア。開発チームのTibo氏はこう表現します： 「Codexは人間のチームメイトのようなもの。一緒にペアプログラミングしたり、タスクを委任したり、明示的な指示なしに仕事を進めてもらえます」 2024年8月からわずか数ヶ月で利用者が10倍に増加。開発業界で「バイブシフト」と呼ばれる変化が起きています。 1-1. GPT-5 Codexの特徴最新のGPT-5 Codexがユーザーから「本物のシニアエンジニア」と評価される理由： 「褒め言葉が少なく、悪いアイデアには反
Claude Codeに実装させた後、毎回自分でコードレビューして突っ込みを入れるのが大変だった。そこで、実装後に自動でセルフレビューと修正をする仕組みを作ったので紹介する。 課題: Claude Codeで出力されたコードの品質が自分の基準を満たさない Claude Codeで一気に実装ができるようになった反面、出力されたコードの品質が自分の基準を満たさないことが多かった。そのため、変更のたびに毎回ツッコミを入れていて、かなりの手間がかかっていた。プランモードで事前にちゃんと設計したとしても、コードレベルでは満足いかないことが多かった。 じゃあサブエージェントやCodex CLIで先にレビューして直し切ってもらってから確認すれば良いのでは？と思ってやってみた。しかし、AIのレビュー指摘には的外れなものや過剰なものも混じるため、全部対応させるとかえってコードが散らかってしまうこともあった。
皆さん、AIコーディングやっていますか？CursorやClaude CodeやCline/Roo Codeのようなコーディングエージェントを使えば、AIがコードを書いてくれるアレです。バイブコーディングとも言いますよね。 筆者は、Claude Codeが定額で使えるようになった5月末からClaude Max で Claude Codeを使ってきたんですが、とにかくストレスがたまることが多かったのと、プラン改悪や、相次ぐClaude Codeの性能劣化で、ClaudeおよびClaude Codeから抜け出したい！と思って、ここ一ヶ月Codexを試してきました。 また、Vibe Kanbanというツールを使って、こちらも運用してきました。 結論からいうと表題の通り、Vibe Kanban + Codex の組み合わせが、Claude Code を使っていた頃より遙かに快適です！ 実際に、業務を
概要 OpenAIは2025年5月16日、新たなAI搭載のコーディング支援エージェント 「Codex」 を発表しました。これは従来のコード補完モデル（旧Codex API）とは異なり、 クラウド上で動作する自律型のソフトウェア開発エージェント です。Codexは並列に複数のタスクをこなすことができ、コードの新機能実装、コードベースに関する質問への回答、バグ修正、プルリクエストの提案など、様々な作業を代理で実行してくれます。各タスクはクラウド上の独立したサンドボックス環境で実行され、ユーザーのリポジトリがあらかじめ読み込まれた状態で処理が行われます。 Codexの頭脳となっているのは 「codex-1」 と呼ばれる最新モデルで、OpenAIの高度な大規模言語モデル「o3」系列をソフトウェア開発向けに最適化したものです。このモデルは実際のコーディングタスクを用いた強化学習（実環境で試行錯誤させ
連載目次 AIによるコード生成（AIコーディング）が急速に普及している。Claude CodeやOpenAI CodexなどのAIコーディングツールを使えば、開発者はこれまでよりも楽にコードを書けるようになった。皆さんも既に日常的に利用しているのではないだろうか。 その一方で、AIコーディングは後から開発が苦しくなることがある。「コードを書く速度は上がったが、後からの修正や機能追加が難しくなる」といった問題が指摘されている。こうした問題を説明する言葉として、最近のソフトウェア開発コミュニティーでは「理解負債」という概念が注目されている。 現在、ソフトウェア開発でよく知られているのは技術負債（Technical Debt、技術的負債とも呼ばれる）である。これは、設計の妥協や品質の低いコードによって、将来の修正コストが増えてしまう状態を指す。短期的には開発を速く進められるが、後になって大きな手
2025年9月15日に出たCodex（GPT-5-Codex）めっちゃいいですよね。Claude Codeと併用を始める人も多いのではないでしょうか？ しかしいくら性能が良くても、日本国内ではClaude Codeの方がツールや知見が整っているのが現状です。 そこで、これさえ知ってればすぐに快適なCodexライフを始められる、最低限のおすすめ設定&リンク集をまとめました。 「Codex使うけど、おすすめの設定知りたい！」という方、ぜひご覧ください。 前置き そもそもCodexそんなにいいの？って方は、こちらの比較記事をどうぞ。 業務でも使ってますが、コード品質は確実にCodexの方が上です。 インストール、使い方 こちらの記事がわかりやすいと思います。 ChatGPTのサブスクで使えます。 MCP Context7系はよっぽどの理由がない限り導入必須です。 Serenaについてはお好みで導
はじめに OpenAIによって開発されたChatGPTが話題になっています。特に、2023年3月14日に公開された最新モデルであるGPT-4は、これまで私達がAIに持っていた認識を根底から覆したのではないでしょうか？ 私は、「普通に人間とやりとりしているのと変わらんやん…」と率直に驚きました。 エンジニアの業務の中でも、自動コーディング支援、技術的課題の壁打ち相手、ドキュメント自動生成、学習支援等さまざまな用途に活用する可能性を皆さん検証している段階です。私もその波に乗っている真っ最中です。 そこで今回は、ソースコードリーディングをChatGPTをメンターにしたら爆速にできるのではないか？という仮説を検証してみました。 そしてどうせやるなら、ソースコードリーディングのハードルの高さナンバーワン（個人調べ）の「Linuxカーネル」を題材にしてみました。 なお、使用したモデルはGPT-4です。
2025年10月20日の僕が考えるAIコーディング（バイブコーディング）プロセスです。 個人的な結論としては、1ミリでも気に食わないコードを生成してきたら、そのタスクは最終的には破棄すべきというものです。「このコード気に食わない」「この設計気に食わない」の直感がAIコーディングで品質を維持する生命線です。 バイブコーディング時代ではコードレビューのお局ビリティが鍵です。 レビューに全時間を割こう。レビューに時間がかかりすぎるというより、レビューに時間をもっとかけるくらい 1ミリでも知らないことをなくそう 断片的なAIコーディングでいえば1年弱、本格的なコーディングエージェントを使い始めて半年以上の僕がたどり着いた結論です。 よろしければ、皆さんのTipsや感想も知りたいです。アップデートしていきたいところです。 前提 僕は実装だけじゃなくて、設計もさせることが多いです Codex使いましょ
以下のツイートに反響があったので、どういう感じで作っていったかと感想をメモ 要約 この記事ではAIのChatGPT（GPT-4）を使用して、JavaScriptでぷよぷよを作成する手法について紹介しています。最初の依頼は「JavaScriptで動くぷよぷよのコードを書いて」とされており、最初に生成されたコードは不完全であったとのことです。 その後、AI側からは、1.ぷよの衝突検出、2.プレイヤーの入力によるぷよの操作、3.ぷよの回転の順に実装するように指示があり、徐々に改善を施していきました。 短時間で開発を終えることができるため、エンジニアとしてのスキルや要求、不具合の言語化能力があれば有効だとされています。現時点では優秀なプログラミングのアシスタントとして機能しています。 エンジニアが直面するストレスや不安を軽減できる可能性があります。一例として、短期間で開発を終えることができるため、
ChatGPTにコーディング能力でも敗北しました この前、ChatGPTに文章能力で敗北したというブログ記事を書きました。 今回は、文章に続いてコーディング能力でも完全敗北したという話です。 きっかけは、以下の妻の「複数ページのPDFを1つずつ別ファイルで保存する作業を自動化するプログラム」のお願いです。 単純作業が辛いから、アレをあーしてこーしてくれるプログラム書いて😥と思いついちゃったので、いつもなら @karaage0703 先生に言うんだけど、絶賛社畜中で毎日遅くて可哀想なので、仕事増やしても良いかしらと一応気を遣っています。でも私も(確定申告しんどすぎて)発狂しそう笑。— ねこじすた (@necogista) March 9, 2023 いつもなら、妻に尊敬してもらうために頑張ってプログラム作るのですが、その日は仕事のトラブルで帰宅が11時過ぎ。ご飯食べてお風呂入ったら深夜1時
背景 Claude Codeサービス提供以来ずっと下記の理由で大好きでMaxプランを利用して、一緒にたくさんの価値を創りました。 Claude Codeを好きな理由 1. Default状態でアウトプットの質が高い 依頼Prompt以外、何にも用意しない状態で相談することで、専門家レベルの議論ができます。 Knowledge-baseやCLAUDE.mdちゃんと用意すれば、意図した通りcodingができます。 2. 仕事が早い thinkがあっても体感的に速い動きができています。 3. モデル性能と機能面最先端 Sonnet3.5から今最新の4.5までcoding領域のモデル性能が最強。 機能面もMCPからSubAgent、最新のSkillまで業界の提案者であり、豊富でした。 一方、最近自分自身とチーム全体でClaude Codeの利用からCodexに移りました。 その理由と過程及び（現状
Copilot をオープンベータ直後から長く使っていて、また補助的に ChatGPT も使いながらコードを書いていて、なんとなくコツがわかるようになってきた。 自分は生成モデルのことは表面的な理解しかしてない。雑にバックプロパゲーションの実装の写経したり、Transformer の解説とかは読んだが、にわかの域を出ていない。 あくまで利用者として生成モデルから吸い出したプラクティスになる。 基本的に TypeScript と Rust での経験が元になっているが、他の言語にも適用できる話ではあると思う。自分は TypeScript はかなり得意だが、 Rust はあんまり書けるわけではなく、Rust の学習で ChatGPT を頼ろうとして失敗しているというステージ。 Copilot / ChatGPT とどう付き合うか まず、前提として ChatGPT も Copilot も、コード生成
先月、東京AI祭 ハッカソンで、スマホでバイブコーディングして、賞金20万円を獲得しました。 何をどんな仕組みで作ったのか実践知を共有したいなと思います。 東京AI祭 ハッカソンは、CoreWeaveさんが公式サポーターで、GMOさんのサポートもあったようでした。Weights & Biasesについて気軽に質問したり、H100などのGPUを自由に使い倒すことができる環境でファインチューニングしたり、とても楽しい時間でした。 ハッカソンのファイナリストでは、普段から刺激をもらっている npakaさん や 元木さんを目の前にピッチできることは特別な経験でした。 改めて運営・スポンサーの皆様に感謝したいと思います。 現場検証から生まれたバイブコーディングの発想 現場の声から始まった 「JR新宿駅は工事に伴い、凹凸のマットが敷かれ、白杖で点字ブロックを探しても感触がわかりにくい」 「時間帯次第で
私自身が忘れてしまうので、Claude Code / Codex / Gemini CLIのSkillsについてまとめる。 共通の背景：Agent Skills オープン標準 3ツールとも Agent Skills というオープン標準（agentskills.io）に準拠している。元々は Anthropic が提唱し、OpenAI Codex・Gemini CLI・Cursor など複数ツールが採用。コアのフォーマットは共通で、SKILL.md ファイルを中心としたディレクトリ構成を取る。
この記事は 実践で フル AI コーディングするための考え方とノウハウを凝縮したものです。筆者が持ってるノウハウはほぼ全て書いたつもりです。 Algomatic アドベントカレンダー 12/8 です。 この記事は、必要となる前提知識・考え方と、実践ノウハウと、AI デトックスについての三段構成になっています。 注意事項: この記事は、実践で、本格的なプロダクト開発をフル AI コーディングするためのものです つまり、メンテナンス性がとても重要です フル AI コーディングとは、コーディングエージェントなどの AI のみでコーディングすることです。一部人間がちょっとした手直しをすることもあるかもしれませんが、基本的には AI に書かせます LLM とは何かを知ってる人向けの記事です Claude Code や Codex や gemini-cli などをコーディングエージェントと呼ぶことを知
こんにちは、とまだです。 AIエージェントを使い始めたけど、「動くコードは作ってくれるけど、品質が心配...」と感じたことはありませんか？ 私も最初はそうでした。 Claude CodeやCursor、Codexを使っていると、確かに素早くコードを生成してくれます。 ですが、そのコードが本当に「良いコード」なのか不安になりますよね。 Zenn でこちらの記事が注目を集めているように、多くの方がコードの品質を気にしているようです。 そこで、AI駆動開発でより良いコードを書くための「共通ルールファイル」をご紹介します！ ここでいう「ルールファイル」とは、AIにもっと品質の高いコードを書いてもらうための指示を書いたファイルです。 Claude Code などでは「メモリファイル」とも呼ばれていますが、パッと見でわかりやすいよう「ルールファイル」と呼ぶことにします。 そして、これらはプロジェクトご
Get StartedUse Pulumi AI to generate programs, answer questions about the cloud ecosystem, or ask for advice.
はじめに 皆さんはもう AI コーディングツールを使っているでしょうか。Claude Code や GitHub Copilot、Cursor など、さまざまなツールが登場して、「AI がコードを書いてくれる時代」がやってきました。 私も例に漏れず、その恩恵に預かろうと意気揚々と AI コーディングを始めました。これまでの生活はプログラミングと家事の二本柱。 AI がコードを書いてくれるなら、プログラミングの時間が圧縮されて、自分の時間が増えるはず。溜まった洗い物や洗濯物を片付ける余裕が生まれるはず。そんな期待を胸に。 ところが現実は違いました。 AI がコードを書いている間、私は画面の前に張り付いていたのです。AI の出力をチェックし、軌道修正し、承認し、またチェックする。気づけば一日中 AI の相手をしていて、洗い物は溜まる一方。プログラミングに費やしていた時間が「AI のお世話」に置
はじめに Claude Codeの相棒としてCodex CLIを併用する運用を続けてきましたが、MCPでの連携には大きな課題がありました。 本記事では、MCPからSkillへの移行で得られた改善について共有します。 対象読者 Claude Codeを日常的に使っている開発者 複数のAIツールを組み合わせて使いたい方 MCP（Model Context Protocol）の運用に課題を感じている方 環境 Claude Code Codex CLI なぜCodexと連携するのか Claude Codeは非常に優秀ですが、複雑な問題や長時間の調査が必要なタスクでは、別の視点からのアプローチが有効な場合があります。 Codexをサブエージェント的に活用することで、実装方法の相談や、Claude Codeが行き詰まった問題を解決できることがあります。 MCPでの連携の問題点 当初、CodexをMCP
皆さまこんにちは、株式会社ベースマキナの代表取締役社長を務めております高橋（@__timakin__）です。 2025年12月18日、AnthropicがAgent Skillsをオープンスタンダードとして発表しました。MCPに続く標準化の動きとして注目を集めています。 面白いのは、発表からわずか数日でOpenAIがCodex CLIとChatGPTに同規格を採用し、GitHub Copilotも対応を発表したこと。Anthropicが仕様を公開し、競合が追従する——MCPで見た流れが再び起きています。さすがAnthropicという感じで、一気に業界標準となりつつありますね。 この記事では、発表から約2週間で話題になっているスキルを厳選して紹介します。 この記事でわかることAgent Skillsの概要 カテゴリ別おすすめスキル10選 インストール方法と注意点 Agent Skillsとは
OpenAI、AIコーディングエージェントをガイドするための「AGENTS.md」サイトを公開 OpenAIは2025年8月20日、AIコーディングエージェントをガイドするためのシンプルなフォーマット「AGENTS.md」を案内するサイトを公開した。OpenAI Codexのほか、Amp、GoogleのJules、Cursor、Factory、Roo Codeといったエージェントやツールの開発チームと協力して作ったという。 AGENTS.md The https://t.co/uop4XiFxan microsite is live! Think of it as a README for agents: a simple, open format for guiding coding agents. It’s been awesome to work alongside peers
何かが失敗したとき、「もっと頑張る」では解決しない。問いかけるのは常に「何の能力が欠けているのか、それをどう読みやすく・強制可能にするか」だった。 ここがおもしろい エンジニアはプロンプトでシステムとやり取りし、タスクを記述し、エージェントを走らせ、PRの作成を許可する。レビュー作業すらエージェント間で回す方向に進んでいる。実質的に「Ralph Wiggumループ」（Codexが自分のPRを自分でレビューし、満足するまで修正を繰り返す）で動いているという表現が原文にある。 つまり、コードを書く力よりも、「何を作るか」「なぜ作るか」を言語化する力の方が重要になる。コーディングスキルが不要になるわけではないが、重心が明確に移動している。 2. エージェントに「目」を与える 何が起きたか コードの処理量が増えるにつれ、ボトルネックは人間のQA能力になった。エージェントがコードを大量に書いても、人
こんにちは、mayaです！ 最近、Claude Codeでボリュームの大きいタスクを実行していると、途中でAuto Compactが発動してコンテキストが圧縮され、それまでの経緯をClaude Codeが見失ってしまう問題に悩まされていました。 せっかく良い流れで進んでいたのに、突然とんちんかんな作業を始めるあの絶望感、分かる方も多いのではないでしょうか😭 そんな中、Codex CLIがMCPに対応したという情報を見つけて試してみたところ、これが予想以上に良い体験でした！ Claude Codeがタスク管理役、Codexが実行役という役割分担により、コンテキストウィンドウをほとんど消費せずに大規模なタスクを自律的に完遂できるようになりました。 この記事で分かること / 対象読者 Claude Codeのヘビーユーザー向けの内容です コンテキストウィンドウ問題の実践的な解決方法 Claud
この記事は、すでにCodexやClaudeCodeなどのAIコーディングツールを実際に使い始めているエンジニアに向けて書いている。「期待ほど効率が上がらない」と感じている人や、運用の型を模索している個人開発者を想定している。導入方法や基礎理論は扱わない。ひとりのエンジニアが数ヶ月間Codexと向き合って得た、実践的な運用知見を語る。 数ヶ月で変わったこと まず、ここ数ヶ月でAIコーディングツールの使い方が大きく変わったという話からしたい。 数ヶ月前のClaudeCodeガードレール戦略全盛期と比べると、隔世の感がある。あの頃は、AIが暴走しないように制御する、余計なことをさせないようにガードレールを張り巡らせることに頭を悩ませていた。Kiroが登場したときも、その延長線上にあった。 しかしGPT-5-Codexの登場で、その流れが変わった。 コンテキスト詰め込み時代の終わり 何が変わったの
この記事は2025年9月16日時点の情報です。 OpenAI以外のプロバイダー・モデルの使用は考慮していません。 こんにちは、ラクです！ 最近、開発者の間でOpenAIの「Codex CLI」が話題になっていますね。 Codex CLIは今年の4月に公開されたばかりの歴史の浅いツールですが、短いサイクルで改善・アップデートが続いています。 現時点ではClaude Codeに比べて未実装の機能もありますが、その差は急速に縮まりつつあります。 ただし公式ドキュメントのようなものはなく、現時点ではリポジトリを直接見に行くしかありません。 本記事ではリリースノートやPRを読んで、私が実際に使って便利に感じた設定や機能を紹介していきます。 なぜ今、Codex CLIが話題なのか？ ChatGPTのサブスクリプションで利用できるようになった GPT-5の公開（2025年8月7日）以降、ChatGPTの
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 生成AIを使った開発手法がいろいろ出てきましたね。 私は普段、Webアプリケーション（TypeScript で client/server）、MCP Server on Cloud Run、バッチ処理（Python）などを作ることが多いです。そんな私が現在やっている「生成AIを使った開発方法」を共有します。最適解は人それぞれですが、参考になれば幸いです。 ※ たぶん3ヶ月後にはまた違うやり方になっている気がします。 私の開発方法の変遷 2025年初め: Claude Code をメインに使用 2025年8月頃: Spec Dr
CodeRabbit のAIコードレビューが NVIDIA Nemotron をサポート開始AI Code Reviews now support NVIDIA Nemotronの意訳です。 TL;DR: フロンティアモデルとオープンモデルを組み合わせることで、コスト効率が向上し、レビューが高速化されます。NVIDIA Nemotron は、CodeRabbit のセルフホスト利用者向けにサポートされています。 CodeRabbit は、AIコードレビューで使用する大規模言語モデル（LLM）の構成において、NVIDIA Nemotron ファミリーのオープンモデルをサポートしたことをお... 2025年は「AIスピード」の年、2026年は「Ai品質」の年になるでしょう2025 was the year of AI speed. 2026 will be the year of AI qua
数年前にAIを離れ現在はフロントエンドをやっているのですが、半年くらい前に思い切り引き戻されました。画像生成AIにおけるmidjourneyとstable diffusionの登場です。noteのCTO深津さんが記事を出したと思ったのも束の間、急速に進化を果たしました。 絵柄の固定・ポーズの指定・マシンスペックなど、日々さまざまな問題を解決しながら新たな技を身につけています。 しかし、同等かそれ以上に話題になっているのは大規模言語モデル(Large Language Model)かもしれません。ChatGPTが話題になった思ったら、BingやPerplexity,You.comなど大規模言語モデルを交えたサービスが次々と登場しました。 活用方法もたくさん見つけられており、私は特に以下の二つの記事が好きです。 「感情回路」の記事に入力(プロンプト)でここまで変わるのかと感動したことを覚えてい
【PMBOK準拠】実務で使える！Cursor or CodexではじめるAI駆動PM（プロジェクトマネージメント）スターターKitも無料公開！ AI駆動PM（プロジェクトマネージメント）を実現する――これは、プロジェクトマネージャーの業務を劇的に変える挑戦です。 従来のプロジェクト管理ではドキュメント作成やスケジュール作成、リスク検知といった定型業務に多くの時間が費やされてきました。これらに対してAIを活用することで作業時間を大幅に効率化し、PMが本来集中すべき「意思決定」や「ステークホルダーとの調整」などにより多くの時間を割けるようになります。 本記事では、CursorやCodexを用いてPMBOK準拠のAI駆動PMを実現する実践方法をハンズオン形式で詳しく解説します。AI駆動PMの基本概念から具体的な環境構築手順、実務での活用例まで、入門編として必要な情報を網羅的に共有します。 ※本記
AGENTS.md は「AIコーディングエージェント向けの README」です。 リポジトリにこのファイルを置くことで、Codex CLI・Cursor・GitHub Copilot など多くのツールが共通の指示を読み取れます。ただし、ツールごとに対応状況や読み込み条件には差があります。 この記事では、AGENTS.md が生まれた背景、ツールごとの対応差、実践的な導入ノウハウまでを体系的に解説します。 1. なぜ AGENTS.md が必要になったのか ツールごとに設定ファイルが分断された現実 AIコーディングエージェントの普及に伴い、各ツールが独自の設定ファイルを要求するようになりました。 ツール 設定ファイル
はじめに 特に、OpenAIのCodexに代表される「大規模なコードコンテキストを理解するAIモデル」のポテンシャルを最大限に引き出すため、各フェーズで使用するプロンプト、AIの予想出力、そしてコンテキスト管理の方法を具体的に紹介します。 この記事で学べること Codex等のコード生成モデルを「単なる補完」ではなく「開発パートナー」にするプロンプト術 AI駆動開発の各フェーズにおける具体的なプロンプトの書き方 UIワイヤーフレームをAIに生成させる方法 コードベースだけでなくJSONを用いたプロジェクト進捗・コンテキスト管理 小規模Webアプリ開発に最適化されたワークフロー 目次 プロジェクト概要 Phase 0: プロジェクト構想 Phase 1: プロジェクト初期化 Phase 2: 要件定義・ドメインモデリング Phase 3: アーキテクチャ設計・技術スタック選定 Phase 4:
この記事では、複数のAIエージェントを組み合わせた開発フローと、それを支える環境構築のTipsを紹介します。 私はClaude CodeやCodexといったAIエージェントを毎日使っています。ただ単体で使っているとどうしても「このAIの判断、本当に正しいのかな？」と不安になることがあります。 そんな課題を解決するために試している「Claude CodeからCodexを呼び出してクロスチェックする」というフローを紹介します。 Claude Codeは非常に優秀で、実装からレビューまでこなしてくれます。ただ同じセッションで繰り返し確認を求めても、同じ視点からの回答になることはありませんか。 ここに課題があります。 毎回、何回聞いても同じ視点からの回答になる 局所解に落ちても気づけない 違う視点が欲しくなる 人間の開発でも、自分で書いたコードを自分でレビューするより、別の人にレビューしてもらった
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、とまだです。 Claude CodeとCodex、どちらを使うべきか迷っていませんか？ そこで今回、同じ要件定義のToDoアプリを両ツールで作成し、コード品質を5つの観点から徹底比較してみました。 結果から言うと、それぞれに明確な強みがあることが分かりました。 今回はその比較結果をお伝えしていきます！ なお、この収録を行っている時点では、Claude Codeの性能が一時的に低下していると言われています。 公平な比較ではない可能性があるので、修正されたら改めてチェックしてみようと思います。 忙しい人のために要約 同じToDo
1. Codex「Codex」はクラウドベースのソフトウェアエンジニアリングエージェントです。「バグ修正」「コードレビュー」「リファクタリング」「ユーザーからのフィードバックに基づいたコード修正」などに利用できます。実世界のソフトウェア開発向けに最適化されたo3を搭載しています。 OpenAIでは、開発者が自ら主導権を握り、面倒な作業をエージェントに委任する未来を信じています。「Codex」が独自の環境で動作し、リポジトリでプルリクエストを作成していることから、この未来の兆しが見えています。 2. GitHubの接続「Codex」エージェントにGitHubリポジトリへのアクセスを許可するには、GitHubアプリを組織にインストールしてください。必要な権限は、「リポジトリのクローン作成」と「プルリクエストのプッシュ」の2つです。アプリは、ユーザーの許可なしにリポジトリに書き込みを行うことはあ
This guide can also be used for GPT-5.1-Codex and GPT-5.1-Codex-Mini, we recommend to keep the same prompts and harness for GPT-5.1-Codex and GPT-5.1-Codex-Mini as GPT-5-Codex Important details about GPT-5-Codex and this guide: This model is not a drop-in replacement for GPT-5, as it requires significantly different prompting. This model is only supported with the Responses API and does not suppor
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