「Claude Code、使いこなせてる？開発現場の最適解とは？」～【ai】今週の人気記事TOP5（2025/11/30）

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【2025/11/30】「Claude Code、使いこなせてる？開発現場の最適解とは？」今週の人気記事TOP5（2025/11/30）

「AIに先にテストを全部書かせる」はTDDじゃない。でも、それもアリだよね。

ログラスのテックブログ記事の要約です。

記事では、AIを活用してテストを事前に一括作成する方法と、従来のTDD（テスト駆動開発）との違い、それぞれの使い分けについて解説しています。TDDはテストを先に記述し、それに合わせて実装を進める開発手法です。一方、AIによるテスト事前作成は、実装前にAIがテストコードを生成するものです。状況に応じて両者を使い分ける判断基準が述べられており、組み合わせることで開発効率の向上が期待できるとしています。

AIアプリケーション開発を体系的に学ぶ 『AIエンジニアリング』全章紹介

AIアプリケーション開発を体系的に学ぶ「AIエンジニアリング」の全章紹介記事です。

本書は、AIエンジニアリングの基礎から応用までを網羅し、基盤モデルの理解、評価、プロンプトエンジニアリング、RAG、エージェント、ファインチューニング等の適応技術、データ、最適化、アーキテクチャまでを解説します。特に、評価の重要性や、実践的なシステム構築、データフライホイールによる評価サイクルを回し続ける点が強調されています。

仕様書駆動開発で一番いいAIモデル&エージェント検証 11/23版

仕様書駆動開発におけるAIモデルとエージェントの検証結果です。AIGemini、Claude、CodeCodexなどのモデルを対象に、仕様書自体の検証と、それに基づく実装結果を評価しました。実装力を中心に比較検証を行い、各モデルの得意分野や課題を考察しています。

Claude Code スキル・サブエージェント攻略ガイド

Claude Codeでスキルが発火しない問題に対し、権限拒否が原因であることを特定し、allowed-toolsで許可することで解決。サブエージェントからのスキル参照を可能にするため、CLAUDE.mdに起動条件を記述する方法を提示。技術スタック選定、コーディング規約、ドメイン知識などでのスキル実効性を検証し、最終的な構成と推奨ディレクトリ構成を提示。スキルの発動率を上げるコツとして、公式ドキュメントにない事項もまとめている。

Claude Codeを使い倒して完成した俺流のバックエンド開発スタイル

Claude Codeを活用したバックエンド開発スタイルを紹介。FastAPIとClaudeを組み合わせ、Slack通知、MCP導入、ultrathink利用を徹底。CLAUDE.mdを育成し、指示出し、修正、PR作成、レビュー、mergeを効率化。プロンプト作成では指示の具体性を重視し、AIとの連携を最適化する。

【2025/11/23】「AI開発、ローカルLLMとSDD、次はどう攻略する？」今週の人気記事TOP5（2025/11/23）

600ファイル5000箇所の多言語対応を半日で終わらせた話

600ファイル5000箇所の多言語対応（中国語）を、AI活用とAST解析で効率化した事例。ファイル単位でAIに処理させると非効率だったため、「抽出」「翻訳」「適用」の3工程に分割。ts-morphでAST解析を行い、翻訳対象テキストを抽出、AIで一括翻訳後、再度AST解析でコードに適用。コンテキストを分割し、AIに必要最小限の情報のみ渡すことで、処理時間と精度を大幅に改善。当初50時間を見積もっていた作業を6時間で完了。

ローカルで稼働するOpen Notebook を実際に使ってみた

ローカルで稼働するOpen Notebookを試用した記事。機密情報保護のニーズに応え、Docker環境で簡単に構築可能。OpenAI APIキーを設定し、gpt-4o-mini等のモデルを使用。ソース追加後、チャットや検索機能で情報を取得。複数ソースをBookとして管理することでLLMの効率的なデータ参照を促す。セキュリティ面で自社サーバー展開の検討が必要。OllamaとGGUF版モデルによるローカルLLM化も示唆。50MBを超えるファイルの扱いに課題。

Claude CodeにおけるClaude SkillsとSubAgentsの使い分けと併用を理解する

ClaudeのSkillsとSubAgentsは、Claudeエージェント構築における重要な要素。Skillsは再利用可能な専門知識（学習教材）、SubAgentsは独立したタスク実行環境（専門チーム）。公式推奨は、SubAgentからSkillsを呼び出すパターン。Skillsは段階的開示によりコンテキスト効率に優れ、SubAgentの独立性を活かせる。これにより、タスク実行と専門知識を分離し、効率的で保守性の高いエージェントシステムを構築可能。最近、SubAgentsにSkillsの自動ローディング機能が追加された。

SDD(仕様駆動開発)と仕様について再度振り返る

AIコーディングエージェントの登場で、仕様駆動開発(SDD)が再注目されています。SDDは仕様をSSoT(Single Source of Truth)とし、AIが仕様に基づきコードを生成することで、Vibe Codingの課題を解決する可能性を秘めています。

仕様は「仕様定義書」「技術設計書」「実装計画書」等で構成され、実行可能かつ検証可能であることが重要です。Kiro, cc-sdd, GitHub Spec Kitといったツールも登場しています。

しかし、SDDは仕様作成コストや学習コスト、モデル依存性、オーバーエンジニアリングのリスクも伴います。プロジェクトの特性に応じて柔軟な適用が求められます。

Claude Skillsで簡単にApple風デザインを自動生成！AIっぽいデザインから脱却する方法

Claude Code Skillsを活用し、AIにApple風デザインを自動生成する方法を紹介。
記事では、まずClaude Skillsの仕組みと利点を解説し、デザインルールを定義した「apple-design」スキルを、スキル作成スキル「claude-skill-creator」を利用して作成。
スキル適用有無でUIデザインを比較した結果、適用時は一貫性・統一感のある高品質なApple風デザインが生成されることを確認。
より詳細なデザインシステムを構築するために、referencesフォルダで詳細ルールを整理する方法も解説。

【2025/11/16】「AI駆動開発、あなたのチームはどこまで進化してる？」今週の人気記事TOP5（2025/11/16）

仕様駆動開発（SDD）を採用したAI駆動開発の実態と課題

AI駆動開発における仕様駆動開発（SDD）の実践例として、要件定義からPRまでの各フェーズでのAI活用と課題が共有されました。

特に、miroによる開発フロー可視化、モック早期作成による要件検証、API設計書の重要性などが強調されています。
実装フェーズでは、バックエンドでテスト駆動開発、フロントエンドで分割方針書によるコンテキスト管理を行い、PRフェーズではJira連携やClaudeによる一次レビューを実施。
課題として、作業スコープの肥大化とセルフレビュー負荷が挙げられ、暗黙知の言語化、ドキュメント改善、コンテキストウィンドウ管理などが今後の改善策として示唆されました。

AIの質問を『選択肢+推奨度+理由』にしたら、意思決定の質と速度が圧倒的にあがった

ログラスの松岡氏が、AIへの質問時に「選択肢+推奨度+理由」を提示させることで、意思決定の質と速度が向上した事例を紹介。
メリットとして、

1. 意思決定速度の向上（選択肢と評価の叩き台提示）
2. 意思決定の質の向上（理由に基づいた議論、新たな視点の発見）
3. 学びの機会の創出（選択肢の背景知識獲得）
   を挙げています。
   このテクニックは様々なAIツールで利用可能で、開発や記事執筆など幅広い場面で応用できるとしています。

チームのCLAUDE.mdが勝手に育つ - Hook機能での自動化

フルスタックエンジニアのチームが、Claude CodeのHook機能を活用して、CLAUDE.mdの自動更新システムを構築。セッション終了時とコンテキスト圧縮前に会話履歴を分析し、CLAUDE.mdへの追記提案を自動生成する。これにより、チーム全体の知識蓄積を促進し、コマンド実行忘れや新規メンバーへの情報共有不足といった課題を解決。環境変数による無限ループ対策、ターミナルでの実行、ログファイルへの保存などの工夫が盛り込まれている。

もっと気軽にDocDD(SpecDD)でAI駆動開発したい

DocDDは、AI駆動開発を効率化するDocument-Driven Development手法です。YUMEMIが確立したもので、標準化された11フェーズの開発プロセス、Kiri等のMCP活用、7種類の専門エージェントが特徴です。技術ドキュメント、ADR、UI/UXデザイン等をAIで管理し、調査から実装、テスト、デプロイまでを支援。既存プロジェクトへの導入は簡単で、GitHubで公開されています。Next.js環境での動作確認を自動化する機能もあります。

わいの生成AIがカスコードばっか出してくるんやが

生成AIでのコーディング品質はプロンプトの具体性に大きく依存する。抽象的な指示では品質の低いコードが出力されやすく、具体的な指示（要件、フレームワーク、認証、ページネーション、エラー処理などを明示）で保守性の高いコードを生成できる。重要なのは、生成されたコードを理解し、セキュリティリスクやバグを見抜く能力。基礎知識の学習を通してAIを補助ツールとして活用し、レビューや品質判断、修正能力を高める必要がある。

【2025/11/9】「LLM開発、あなたも「文脈設計」重視してる？」今週の人気記事TOP5（2025/11/09）

AI Agentフレームワークを使うべきなのか？

LayerXのKenta Watanabe氏の記事では、AIエージェント開発におけるフレームワークの利用について考察されています。

フレームワークは複数LLM対応、抽象化、Workflow/RAG、UI連携、Durable Engine連携等のメリットがある一方、Context Engineeringによる安定化の際に、メッセージ履歴操作、Agentの動的な切り替え、Toolの出力制御等で制約となる場合があります。

海外ではシンプルな実装が推奨される傾向も踏まえ、プロダクトとチーム構成に応じて、抽象度の低いフレームワークを選び、必要な拡張を行うのが現実的なオプションであると結論付けています。

なぜタスク管理をNotionからGitHub Projectsへ移行したのか - AI時代の開発効率を最大化する選択

PIVOTのプロダクトチームは、タスク管理ツールをNotionからGitHub Projectsへ移行。AI活用が進む中、Notionではタスク起票時の転記作業がボトルネックとなっていた。GitHub Projectsはgh CLIによる操作性でAIとの連携が容易であり、起票コストを削減。開発ワークフローもGitHub上に統合され、開発効率が向上した。PdM/QAEの起票ハードルも低下。AIを前提としたツール選定の重要性が示唆された。

AIを賢く動かすのは「指示力」ではなく「文脈設計力」

LLM利用時、プロンプトの詳細化だけでは限界があり、重要なのは「コンテキストエンジニアリング」という考え方です。LLMは確率で動作し、会話が長引くと「コンテキストの腐敗」や「Lost in the Middle問題」が発生し、コンテキストウィンドウの制約から重要な情報を忘れてしまいます。対策として、不要な情報を削除し、本当に必要な情報に絞り込む「引き算」のアプローチが有効です。タスクが変わる度に会話をリセットする、プロジェクトルールやMCPツールを見直す、関係ないファイルを除外するなどが具体的な対処法として挙げられます。

使い捨てできるGPUクラウド Runpodを使おう！

NTTデータ岸川氏によるGPUクラウド「Runpod」の紹介記事です。Runpodは、手軽にGPU環境を利用できる従量課金サービスで、アカウント作成から環境構築まで10分程度で完了します。

大手クラウドと比較して学習コストが低く、機械学習に必要なツールがプリインストールされたテンプレートが利用可能です。VS Codeとの連携も容易で、ローカル開発と同様の操作感を実現します。

利用後はPodの停止・削除を忘れずに行うことで、コストを最適化できます。研究者や機械学習初学者、Kagglerなど、GPU環境を一時的に必要とするユーザーに特におすすめです。

[Anthropic推奨] 安定したLLM出力を得るプロンプト設計

Anthropic推奨のプロンプト設計として、XMLタグによる構造化でLLMの出力を安定させる手法が紹介されています。重要なのは指示、データ、ルールの明確な区別です。4つの実践パターンとして、<output-format>による出力形式制御、<examples>による暗黙学習、<content>タグによるRAGの境界線明確化、<thinking-instructions>によるCoT(Chain of Thought)での複雑な推論タスクの品質向上が挙げられています。位置バイアスを意識し、重要な指示をプロンプトの最初と最後に配置することが推奨されています。

【2025/11/2】「AIエージェント開発、次はどんな進化が？」今週の人気記事TOP5（2025/11/02）

GitHub × Obsidian × ChatGPT で “知識アシスタント” をつくる方法

Obsidianで作成したノートをGitHubで管理し、ChatGPTと連携させて「知識アシスタント」を構築する方法を紹介。
GitHub連携により、ChatGPTがノートを自然言語で検索・要約・整理し、ナレッジの活用を促進。
カスタムプロンプトでChatGPTに役割を与え、Markdown形式での構造化された出力を指示することで、議事録や記事作成を効率化。
ノート構造の統一、範囲指定、AI出力のチェック、定期的な整理が運用上の注意点。

コードは書ける、でも"AIを理解してない"エンジニアが増えている現実😭

AIアプリエンジニアが増加する中、OpenAI APIやLangChainなどのツール利用スキルは高くても、AIの挙動や構造を理解せずに開発するケースが増えている。その結果、動くものの実用レベルに達しない、または限定的な活用に終わる事例が多い。原因は、AIをブラックボックスとして捉え、モデル構造、プロンプト設計、データセット設計など、チューニングに必要な知識が不足しているため。課題解決には、AIの基礎理解を深め、評価軸を明確にし、小さく検証・定量化・改善のサイクルを回すことが重要。

Vue SFC のカスタムブロックと AI 駆動開発の相性が良い理由

Vue SFCのカスタムブロック<spec>を使ったAI駆動開発のアプローチが、仕様駆動開発の導入障壁を下げるという内容です。<spec>にコンポーネント単位で仕様を記述することで、AIは正確なコード生成が可能になります。仕様とコードが同一ファイルに存在することで、AIのコンテキスト維持、仕様の更新忘れ防止、レビュー効率化に貢献します。Vue SFCの構造が、AI時代の開発に最適であると結論付けています。

Cursor 2.0で何が起こった？ 新LLM「Composer」と新UIを徹底解説

Cursor 2.0は、独自開発の高速コーディングモデル「Composer」と、マルチエージェント中心のUI刷新を特徴とする大型アップデートです。Composerは、コーディングに特化し、圧倒的な処理速度を誇りますが、複雑な思考は苦手です。UIはエージェントモードとエディターモードを切り替え可能で、複数モデルの並列実行、内蔵ブラウザでのUIテスト、ボイスコーディングが可能です。ユーザーからはComposerの性能は評価される一方、UI変更への戸惑いや価格設定への不満も出ています。

Claude Code on the Webの仕様を徹底解剖

Claude Code on the Webの仕様調査（2025/11/01時点）。
ブラウザ上で動作するClaude CodeのSandbox環境はgVisorベースで、Ubuntu 24.04 LTS、4コアCPU、8GBメモリ、9.8GBディスクを搭載。GitHubリポジトリをcloneして実行。グローバル設定は固定だが、プロジェクト設定は持ち込み可能。ghコマンドは禁止されている。CLAUDE.md、Hooks、Subagentsは利用可能だが、Slash Command、Skillsは制限がある。モデルはSonnet 4.5に固定。リポジトリに差分がある場合、commit+pushを促すHooksが設定されている。