🤖 AI駆動開発
AI コーディングツールを活用した開発手法、AI との協働プラクティス、Gemini など生成 AI を組み込んだアプリケーション開発まで。
AI 駆動開発が積み上げる技術的負債：短期最適化バイアスと、DDD・SOLID・Atomic Design が崩れる構造
GitClear・METR・DORA など最新実証研究と Kent Beck / Addy Osmani / ThoughtWorks Technology Radar の警鐘を引きながら、AI が大規模リファクタを避け DDD・SOLID・Atomic Design を崩す構造的理由を解説。ステアリング駆動開発（実践編）の序章。
ステアリング駆動開発とは：AI コーディング時代の新しい開発ワークフロー
Claude Code など AI コーディングツールを本気で業務投入するための開発手法「ステアリング駆動開発」の全体像。壁打ち・規模判定（S/M/L）・ステアリング作成・実装・完了までの統一フローを 9 本シリーズで解説する導入編。
壁打ち・規模判定編：ステアリング駆動開発のファーストステップ
ステアリング駆動開発における「壁打ち（背景/目的/スコープ/既存資産/代替案の 5 観点）」と「S/M/L 規模判定」の実践手順。brainstorm.md の書き方、ADR 昇華の基準、L 規模シグナルのチェックリストまでを CTS-EC の運用例で解説します。
ステアリング作成編：M/L 規模のドキュメント設計と TDD タスク分解
ステアリング駆動開発における M 規模 4 ファイル・L 規模 8 ファイル構成の書き方、参照実装テーブル、TDD 2 ステップ分解のタスク粒度、タスクリストの運用ルールを CTS-EC の運用例で解説します。
実装・完了編：TodoWrite 連携と tasklist.md 同時更新、アーカイブ運用
ステアリング作成後の実装フェーズで必須となる TodoWrite と tasklist.md の同時更新、Phase 完了時の検証ゲート、tasklist-archive.md への移動、/steering-complete によるアーカイブまでの運用を解説します。
コンテキスト設計編：AI に渡すコンテキストを最適化する skills と prepare-context
ステアリング駆動開発におけるコンテキストエンジニアリングの実装。Prompt Cache 5 分 TTL を意識した skills 設計、context-preparer による Iterative Retrieval、strategic-compact による compact タイミング判断を CTS-EC の運用例で解説します。
品質ゲート編：doc-reviewer、テスト品質チェック、受入テスト
ステアリング駆動開発の 5 段品質ゲート。doc-reviewer / design-reviewer の 2 段レビュー、型別テスト網羅性チェック、implementation-validator の 7 観点、Stryker.NET によるミューテーションテスト、Evidence Gate、pre-push 統合ゲートまでを CTS-EC の運用で解説します。
Claude Code ベストプラクティス：CLAUDE.md・hooks・skills 統合運用
ステアリング駆動開発を支える Claude Code の .claude/ 構成。CLAUDE.md の 10 必須ルール、hooks による自動品質ゲート、commands の責務分割、skills の when-to-use 設計、rules 層を skills に統合した運用を CTS-EC の実例で解説します。
Agent Teams 編：12 体のサブエージェント構成とマルチエージェント並列協調
ステアリング駆動開発を支える Claude Code サブエージェント 12 体の責務分割、並列起動パターン 5 種、実験的機能 Agent Teams（tmux split-pane）の DevContainer 前提の安全運用、bypassPermissions の使い所までを CTS-EC の実例で解説します。
Claude Code リモートコントロール：CLI セッションをスマホ・Web から操る
Claude Code v2.1.51+ で追加された Remote Control 機能の実践ガイド。claude.ai/code と iPhone / Android アプリから、ローカルで動いている Claude Code セッションを監視・指示・承認できる。長時間タスク中に席を外すためのセキュリティモデル・設定・制限事項を解説します。
Google AI Studio 入門 — 課金の仕組み・APIキー取得・料金体系の全体像
Gemini を業務投入する前に押さえる Google AI Studio の課金構造、Free Tier から Tier 3 のレート制限、APIキー発行と漏洩対策、料金体系と請求確認、予算アラート設計までを実務目線でまとめる。シリーズ「Gemini AI プラットフォーム活用」第 1 回。
Gemini モデル選定とマルチモーダル活用 — Flash / Pro / Flash-Lite と画像・動画・音声・PDF 入力
Gemini 2.5 Flash / Pro / Flash-Lite と 3 Pro の用途別選び方、画像・動画・音声・PDF のマルチモーダル入力、1M トークンコンテキストの使い分け、Embedding 次元削減まで実装目線で解説。シリーズ「Gemini AI プラットフォーム活用」第 2 回。
Batch API で Gemini を 50% 安く使う — 非同期バッチ処理とマルチモーダル対応
Gemini Batch API は通常の 50% オフで動く非同期バッチ。インライン / JSONL の 2 方式、マルチモーダル対応、Context Caching との併用可否、Flash-Lite × Batch の最強コスパ構成を実装例つきで解説。シリーズ「Gemini AI プラットフォーム活用」第 3 回。
Python で Gemini を扱う実装ガイド — テキスト生成・Embedding・Vision・モデル切替
Gemini API を Python から呼ぶ実務コードを総まとめ。認証、テキスト生成、Embedding、PIL / Base64 / File API での画像入力、構造化出力、リトライまでを実装テンプレで提示。シリーズ「Gemini AI プラットフォーム活用」第 4 回。
Vertex AI 移行ガイド（基本編）— AI Studio からエンタープライズ運用への橋渡し
Gemini を AI Studio から Vertex AI へ移す基本編。`vertexai=True` の SDK 切替、IAM / VPC-SC / SLA 差分、Provisioned Throughput の判断、移行チェックリストまで（Batch API は Part 6）。シリーズ第 5 回。
Vertex AI Batch API 編 — GCS 経路で書き直す覚悟と二系統運用パターン
AI Studio Batch（Files API）と Vertex AI Batch（GCS）は同名ながら別物。JSONL スキーマ差分、IAM 落とし穴、Embedding 二系統運用、SAGA 設計を実装目線で整理。シリーズ第 6 回（最終回）。
Gemini API モデル移行ガイド：2.5 → 3 への備え
Google Vertex AI の Gemini 2.5 モデル廃止スケジュールと Gemini 3 への移行戦略。料金変動、思考シグネチャ対応、Provisioned Throughput の更新手順など、実務で必要な準備をまとめます。
Claude Code 7層ハーネスエンジニアリング：Opus 4.7 新機能の最適化
Claude Opus 4.7 の 1M context / Adaptive Thinking / Server-side Compaction / Prompt Caching を、Claude Code の7層ハーネス（CLAUDE.md / Skills / Agents / Settings / Hooks / Memory / Steering）でどう運用ルール化したかの実践録。
Claude Code + Claude Design 連携ワークフロー：handoff bundle から Astro 実装を自動化
Anthropic が 2026-04-17 にリリースした Claude Design の handoff bundle を Claude Code で Astro コンポーネントへ変換する連携手順。agent / skill / slash command を組み合わせ、UI 生成から実装・最適化までを一気通貫で自動化するための運用ルール。
Claude Code を Opus 4.7 → 4.8 に移行する：ハーネスの差し替えポイント
Claude Opus 4.8 へのアップグレードで 7層ハーネスのどこを差し替えたかの実践録。effort 既定の変更（xhigh→high）の落とし穴・fast mode・最小キャッシュ 1,024・dynamic workflow を運用ルール化する。