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複数AIエージェント運用で障害対応が崩壊する落とし穴と防止策
複数のAIエージェントを並行稼働させる開発現場で起きる権限・ログ欠如の落とし穴と、SRE視点での確認方法・対策手順を整理しました。
AIコーディングエージェントのAPIゲートウェイ、自社導入すべきか判断する4つの軸
複数のAIプロバイダーとツールが乱立し始めた開発現場向けに、AIゲートウェイ導入の判断軸をOneHopとClineの連携例から整理しました。
Lighthouse 13.3のAgentic Browsingとは何か 導入判断の4つの軸
Lighthouse 13.3のAgentic BrowsingとVercel/Oraのis-agentic.comを比較し、AIエージェント最適化の導入判断を4つの軸で整理します。
Lighthouseで測れないUX課題、Vision AIで検出する仕組みとは
Lighthouseでは検出できない視覚的UX課題を、マルチモーダルAIで座標検出する仕組みを技術的に解説します。
Claude Fable 5.1公開、思考ブロック検証が本番運用に与える影響とは
Claude Fable 5.1公開で変わった思考ブロックの保持ルールとツール制御の仕様を、SREの視点でSLO・IaC運用への影響として整理しました。
バッチ処理の再開機能が3ヶ月動かなかった理由と4つの落とし穴
再開機能付きバッチが3ヶ月動かなかった事例から、エラー握りつぶし・判定ロジック重複・状態誤読・ロック競合の4つの落とし穴と確認手順を解説します。
LLMエージェントの監視ツール導入後、評価基盤をどう選ぶか
LLMエージェントの監視導入後に必要になる評価基盤の判断軸を、業務システムの保守運用の観点から整理しました。
社内AIツールの「野良化」問題、フロントエンドエンジニアが確認すべき3点
AIで作られた社内ツールは公開後に持ち主が消えることがあります。CODEOWNERSやSSO連携の棚卸し手順を解説します。
MCP公式レジストリとは何か 業務システム導入前の確認手順
MCP公式レジストリからサーバーを導入する手順を、業務システムの保守運用視点で整理しました。検索結果の読み方や接続方式の選び方が確認できます。
監視自動化エージェントがGitHubトークンを漏らす落とし穴と防ぎ方
AIエージェントに監視・自動化を任せる際の権限設計の落とし穴を、GitHub連携の実例から分解し、確認手順と対策をまとめました。
Codex×GPTで自治体AI開発、QAはどう変わるか 生成AI導入の品質観点
自治体向けAI基盤にCodexを使う事例を題材に、AI生成コードのテスト戦略・eval設計・CI/CDでの品質担保のポイントを整理しました。
Macula徹底解説: Erlang/OTP製メッシュ基盤はVPNの代替になるか
Erlang/OTP製メッシュ基盤MaculaをQUIC・DHT・SWIMなどの技術要素から解説し、既存のサービスメッシュ・VPNとの違いと導入判断基準を整理しました。