日々の実装で出会った技術的トピック。
TypeScript、Next.js、クラウド、LLMまわりの実践メモを実務目線でお届けします。
LLMを組み込んだシステムの本番運用で、トークンコスト・レイテンシ・品質劣化に気づくための監視設計を解説します。本記事では、何をログ・メトリクスとして残すべきかと、OpenTelemetryのGenAIセマンティック規約を使った計装の実例、experimental仕様の扱いを整理します。
Vibe Coding（AIコーディング）を受託開発に取り込むには、品質保証・工数見積もり・顧客説明の建て付けを受託向けに再設計する必要があります。本記事では、AI生成コードの品質担保、見積もりモデルの見直し、契約上の責任範囲の設計を、2026年の実装事例と仕様駆動開発の観点から解説します。
Claude Fable 5とMythos 5の違いを、ベンチマーク・料金・フォールバックの観点で比較します。本記事では料金がOpus 4.8の約2倍になるFable 5を、開発業務のどのタスクで使うべきか判断軸を解説します。（2026年6月リリース時点）
Claude Code hooksを使い、フォーマットや機密ファイル保護をClaudeの判断に依存せず必ず実行・ブロックする方法を解説します。本記事ではPreToolUse/PostToolUseのsettings.json設定例、exit code 2とJSON出力の使い分け、暴発させないスコープ設計をエンジニア向けに整理します。
GitHub Trending で話題の OSS AIコーディングエージェント（OpenCode・Aider・Cline 等）は、受託開発の本番案件で使えるのでしょうか。本記事では、機密コードの送信先・ライセンス・保守性・運用の4軸でツールごとに検証し、BYO-API やローカルモデルで機密を守りながら案件に組み込む設定と進め方を解説します。
GitHub Trending で話題の AI 開発ツールを受託案件に入れる前に、隔離した検証環境の構築・評価メトリクスの取得・構造化 PoC・検証ログの記録という4ステップの検証手順を解説します。話題性ではなく再現可能な検証で採否を判断する方法がわかります。
AIエージェントの認証・セキュリティを、OAuth2のフロー選択・スコープ最小化・トークンエクスチェンジ・委任承認・監査ログまで実装視点で解説します。本記事では自律エージェントに権限を安全に渡し、本番で事故を起こさないための設計パターンと判断軸を整理します。
Claude Codeを使った業務自動化の実装手順を解説します。対話モードから`-p`ヘッドレス実行への移し方、`--allowedTools`での安全な権限設計、cron・GitHub Actionsへの組み込み、本番運用の落とし穴までエンジニア向けに整理します。
Claude Codeで受託開発の生産性を高める実践方法を解説します。工程別のワークフロー組み込み、CLAUDE.mdによるチーム標準化、品質を守るレビュー設計、生産性の測定と見積もり・採算への反映、客先での利用確認まで、品質と納品責任を守りながら導入する手順を整理します。
受託開発の技術選定の進め方を、与件の固定・評価軸の重み付け・比較表での点数化・検証・言語化の5ステップで実演します。本記事ではそのまま使える決定マトリクスの記入例と、点数だけで決めないための最終判断の勘所を解説します。
GitHub Trending で話題の AI 開発ツールは、受託開発の本番案件で本当に使えるのでしょうか。本記事では、話題性に惑わされない評価軸と、ライセンス・セキュリティ・品質・契約を確認する採用前チェックリスト、PoC から段階導入する進め方を解説します。
受託開発のインフラ・DB選定は、納期・予算・運用引き継ぎ・利益率という制約から逆算してクラウド・データベース構成を決めます。本記事では案件タイプ別に「なぜこのクラウド・DBを選んだか」を実例で解説し、提案書に書ける判断軸を整理します。
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