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LiteLLM v1.107系RC運用で起きる落とし穴とスプリント計画への影響
LiteLLMのRCタグが本番環境に紛れ込む仕組みと、スプリント見積もりやCDパイプラインで防ぐための具体的な確認手順を整理しました。
サンプルコードのTODOコメント、AIエージェント時代は廃止すべきか
サンプルコードのTODOコメントはAIエージェント時代に弊害を生みます。判断軸と代替パターンの選び方、確認手順を整理しました。
Ollama v0.40.14のリリース頻度から考える、依存ツールの更新運用
Ollama v0.40.14-rc0のリリース内容から、OSS依存ツールの更新をスプリント運用や見積もりにどう組み込むかを整理しました。
AIエージェントの自己改善ループ、失敗履歴を捨てるか残すか
AIエージェントの自動改善で、失敗した提案を消すか残すか。再現性・コスト・評価設計の観点から判断基準を整理しました。
MVPのフロントエンド構成はSPAかサーバーレンダリングか
MVP開発でフロントエンドをSPAにするかNext.jsにするか迷う方向けに、判断軸と選び方を整理しました。
分類AIか生成AIか 開発タスク別の選び方を判断軸で整理
分類AIと生成AIの違いを開発タスクの観点で整理し、出力形式・コスト・検証負荷・MCP連携の4軸でどちらを選ぶか判断できるようにしました。
Claude Opus 5.5時代の内製ツール開発、外注すべきか判断する基準
AIによるアプリ生成が新段階に入った今、ツール開発を内製すべきか外注すべきかの判断軸をIT部門向けに整理しました。
Claude Code v2.1.311、長時間セッションの中断不能問題を解消
Claude Code v2.1.311でエージェントの中断不能問題が修正。見積もりや技術的負債の運用にどう効くか整理しました。
複数のAIコーディングエージェントを並走させる前に確認すべき4つの軸
複数のAIコーディングエージェントを並走させると進捗管理が崩れがちです。BeadsというCLIツールを軸に、導入すべきかを判断する4つの軸を整理しました。
AIコード生成の落とし穴とフロントエンド技術的負債の見分け方
ビル・ゲイツ氏のAI激動論を手がかりに、フロントエンド開発でAI生成コードが技術的負債化する仕組みと、その確認方法・対策手順を整理しました。
ローカルLLMでファイル整理を自動化する仕組みをOllama実装から読む
ローカルLLMとOllamaでファイルの中身を読み分類するツールの仕組みを、AI駆動開発の観点から段階的に解説します。
バイブコーディングをチーム導入すべきか判断する4つの軸
バイブコーディング（AIにコード生成を任せレビューを省く開発）をチームに導入すべきか、4つの判断軸と比較表で整理しました。