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開発手法ガイド：アトミックデザイン編 — AI に粒度を指定して UI を量産する
AI 駆動開発でアトミックデザインが効く理由。2025 年は「Design Tokens + Atomic」が主流。AI に Atom / Molecule と粒度を指定することで、影響範囲の閉じた UI を高速に量産できる。
Terraform IaC 実践ガイド：準備編 — WIF キーレス認証・bootstrap・Secret Manager 設計
Terraform でインフラを構築する前に必要な準備事項。クラウドアカウント設計、WIF キーレス認証の attribute 設計、サービスアカウントの役割分離、bootstrap（鶏と卵）問題、Secret Manager での変数集約、State 管理、組織ポリシー対応まで、失敗しないための事前設計を実プロジェクトの落とし穴つきで解説する。Terraform IaC 実践ガイド第 2 回。
開発手法ガイド：CES アプローチ編 — AI に長期トランザクションを任せる設計
AI 駆動開発で CES（Command-Event-Saga）が必要な理由。集約・サービスを跨ぐ長期トランザクションを明示的にモデリングすることで、AI が成功/失敗シナリオを自動で認識できる。
開発手法ガイド：イベントソーシング編 — AI にバグ再現と What-if を任せる
AI 駆動開発でイベントソーシングが効く理由。状態ではなくイベント列を真実とすることで、AI にバグ再現・仕様復元・What-if 分析を任せられる。イベント DB（Event Store）の選び方も解説。
開発手法ガイド：CQRS 編 — AI に複雑クエリを任せても壊れない設計
AI 駆動開発で CQRS（コマンド・クエリ責務分離）が必要な理由。書き込みモデルと読み取りモデルを分離することで、AI に複雑な画面クエリを任せてもドメインロジックが汚染されない。
開発手法ガイド：テスト技法編 — レベル別・技法別の網羅戦略
AI 駆動開発で必要なテスト技法の体系。単体・結合・E2E・UAT の使い分け、限界値分析・同値分割・条件網羅、テストダブル、テストピラミッド／トロフィーまでを 1 本で俯瞰。
開発手法ガイド：TDD 編 — AI エージェント時代の「superpower」
AI 駆動開発で TDD（テスト駆動開発）が再評価される理由。Kent Beck の Canon TDD、AI エージェントと TDD の相性、テスト網羅性チェックリストを解説。
開発手法ガイド：DDD 編 — AI に「何を作るか」を正確に伝える力
AI 駆動開発で DDD（ドメイン駆動設計）が必要な理由。ユビキタス言語・Bounded Context・集約を整えることで、AI への指示が短く正確になり、生成コードの品質判断も容易になる。