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「Issueを切って、あとはAIに任せる」を試して、思ったより上手く回らなかった人向けの本を書きました。
issueから始める。ループエンジニアリング GitHub Issueを起点に、コーディングエージェントを安全に回す型をまとめています。
zenn.dev/redamoon/books/issu…
#AI駆動開発 #loopengineering
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やばそうなのが出てる。
ubuntu.com/security/CVE-2026…
zenn.dev/redamoon/articles/a…
久しぶりにzenn記事を書いた。
コードの解析だったり仕様を整理するためのスキルを作った。汎用的に使いたいので言語は色々。
あと画面から仕様抽出できるのも実験的にやってみた。
ものによっては結構時間はかかるけど。精度は普通になげるよりもよかった。
最近トークンの消費を減らなくなったけど（作業量が多ければ消費するけども）、一個のタスクが重たいという表現の言語化がでてきなかったけど、一つの答えとして横断的にコードを解析するような仕組み化するとトークンを圧倒的に消費するということがわかった。小さいOSSコードで検証してみたけど、１タスクで30%くらい消費することがわかった。なるほどねー全体にまたがる系はやはり消費を抑えれない。
推奨としてはGH_TOKENらしいけど面倒なんでシェルかなー
zenn.dev/herp_inc/articles/s…
AIで手は速くなったのに、承認待ちでチームが止まる。
『管理ゼロで成果はあがる』を読んで、承認を3つに分けました。 ・捨てられる変更は承認なし ・社内に影響するものは周知 ・本番公開と外部発信は承認
読書メモ👇 note.com/redamoon/n/nbb6e69e…
どこまで承認なしで進めていますか？
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ハーネス設計入門 〜 基礎知識の整理から実務へのステップアップ 〜 buff.ly/5VH4FzA
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【新刊】2026年11月30日発売『マーケティングサイエンスの理論と実装』本体3,200円+税，和山弘 著，「課題 → 理論 → Python実装」で理解するgihyo.jp/book/2026/978-4-297…
最近思うこととして、自分の個人の端末と会社の端末で、AIに文章を書く質は圧倒的に個人の端末のほう優れていることがわかった。
圧倒的に書いてるメモの量が違うからだと思うけど、会社の端末にもガンガンメモとして調べ物はストックするように心がけたほうがよい。その知識がSKILLの質に影響する。
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電脳会議編集部さまにて『AI×アーキテクト』のご紹介記事を作成いただきました！本書の内容がまとまっておりますので、気になっている方はぜひチェックしてみてください！
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『マイクロフロントエンド 第2版』
