エンジニアリングスライドあり
AIエージェントの作業記録：何を残せば後から調べられるか
誰も見ていないところで動くエージェントには、足跡を残させる必要があります。お店の防犯カメラのたとえで、残すべきこと、残してはいけないこと、簡単なJSON Lines形式、秘密情報の隠し方、記録から時系列を組み立てる方法を解説します。25件の操作で実際に動かしたスクリプト付きです。
エンジニアリング Engineering
技術的なアイデア、アーキテクチャ、開発手法、ツール、問題解決のアプローチ。
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コードの中の秘密：APIキーはどこから漏れ、15分でどう入れ替えるか
コードからAPIキーを消しても、gitの履歴には残ります。偽のキーを使った実際の実験、キーが漏れたときの正しい順番（先に入れ替え、あとで掃除）、pre-commitフックと.gitignoreで漏れを防ぐ方法、AIエージェントと働くときの習慣を解説します。
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AIの請求書の読み方：トークンとは何か、なぜ費用が膨らむのか、予算内に収める3つの方法
AIによるコーディングは、トークン単位で課金されるケースが増えています。身近なたとえでトークンを説明し、会話が長くなるほどターンごとに高くなる理由を、実際に動くスクリプトで確かめます。短いセッション、日常作業には安いモデル、上限と監視という3つの抑え方も紹介します。
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クリックからデータベースまで：1つのリクエストの旅
1回のクリックは、住所の検索、接続、暗号化、リクエスト、アプリ、データベース、返信の7つの区間を通ります。荷物のたとえ、curlで区間ごとに測る方法、答え付きの演習、遅いページをAIに直してもらうときの取り違えを解説します。
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探偵のようにバグを追う：AIに聞く前の5つのステップ
再現、縮小、仮説、git bisectでの二分探索、確認。自分でできる5つのステップと、その後でAIに渡すバグ報告の書き方を解説します。実際に動かした20コミットの練習用リポジトリ、答え、報告テンプレートつきです。
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データベースのインデックスを図書館のたとえで学ぶ
クエリが遅くなる理由、クエリプランの読み方、複数列インデックスで列の順番が大事な理由、インデックスが逆効果になる場面を解説します。数字はすべて10万行のSQLiteで実際に測った結果で、再実行できるスクリプトと解答つきの練習問題も付けています。
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AIエージェントを使う人のGit入門：ブランチ、小さなコミット、元に戻し方
エージェントはコードをとても速く直し、ときには速く間違えます。ゲームのセーブポイントにたとえて、Gitの使い方を解説します。作業ごとにブランチを分け、コミットを小さくし、受け取る前に差分を読み、安全に元へ戻す方法を、練習用リポジトリで実際に動かした結果とともに紹介します。
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コンテキストウィンドウ：エージェントが忘れる理由と、やり直すタイミング
AIエージェントの記憶は無限ではありません。いま扱っているものはすべて、広さが決まった机の上にあります。長い会話でなぜ精度が落ちやすいのか、いつ整理し、要約し、やり直すのかを、身近なたとえ、計算例、引き継ぎメモのひな形、チェックリストで解説します。
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AIの結果に自分で証明させる：証拠を求める5つの方法
AIがやったことを毎回自分で一から確かめる代わりに、確かめやすい証拠を一緒に出してもらいましょう。開ける出典、実行できるテスト、小さな変更、実行済みかどうかの仕分け、他の人が再実行できる手順の5つです。そのまま使える文例、時間の計算、明日から使えるチェックリストつき。
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存在しないパッケージ：スロップスクワッティングと、エージェントに闇雲にインストールさせない方法
AIコーディングツールは、存在しないライブラリ名をでっち上げることがあります。攻撃者はその名前を先に登録してマルウェアを仕込めます。身近なたとえ、研究の数字、実際の事例、明日から使えるインストールの習慣を解説します。
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AIが書いたコードのテスト：いつも緑のテストを避ける
AIはコードと、そのテストの両方を書くので、テストは書いたばかりのコードをただ確認するだけになりがちです。この記事は、緑のテストでは足りない理由を説明し、50万の境界の例を示し、テストの価値を保つ7つの方法を挙げます：仕様から書く、先に赤を見る、自分でコードを壊す、ミューテーションテスト、プロパティベーステスト、境界値の表、実際に動かす。
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AI機能のための評価を書く：実際の30件から始める
多くのチームがAI機能を作りますが、測るチームは少数です。この記事は、実際の30件を読み、失敗を分類してから評価（evals）を書く方法を、ハメル・フセインとシュレヤ・シャンカールの手引きに沿って示し、記録シート、3回の午後の計画、よくある間違いを添えます。
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仕様駆動開発：AIに任せる前に仕様を書く
仕様駆動開発とは、作るものを先に書き出し、AIにそれに沿って作らせることです。この記事は、3つの段階、マーティン・ファウラーの分析によるKiro、Spec Kit、Tesslというツール、役に立つ場面と立たない場面、今日使える軽い5項目の仕様ひな形を説明します。
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AIアプリのOWASP Top 10：身近なたとえで説明する
大規模言語モデルを使うアプリのOWASP Top 10（2025年版）は、初めての人には読みにくいものです。この記事は、AIのホテルの受付係のたとえで各項目を説明し、OWASP自身のページにある対策、優先順位、10問のチェックリストを示します。
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MCPとは何か？コンセントで説明する
MCPは、AIアプリがツールやデータにつながるための共通の規格で、たくさんの家電が使う共通のコンセントのようなものです。この記事は、MCP以前の問題、MCPサーバーが提供する3つのもの、動き方、セキュリティ上のリスク、つなぐ前のチェックリストを、コンセントの絵で説明します。
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AI向けの手引き（AGENTS.md）：短く、正しく、役に立つ書き方
AGENTS.mdやCLAUDE.mdは、あなたのプロジェクトについてAIに伝えるファイルです。この記事は、それが何か、結果が食い違う2つの研究、入れたい6つの項目、良い例と悪い例、コピーできる雛形、ファイルを正しく保つ方法を、このプロジェクト自身の実例とともに説明します。
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AIが書いたコードのレビュー：差分を読む人のための15項目チェックリスト
AIはコードを速く書くので、ボトルネックはレビューに移ります。この記事は、4つのグループに分けた15項目のチェックリストを示します。各項目に、よくある兆候、確認方法、根拠があり、PRの説明テンプレートと、AIを最初のレビュアーとして鵜呑みにせず使う方法も添えます。
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AIを鵜呑みにしてはいけない理由：推測の仕組みを知り、検証すべき場面を見極める
AIは流暢に書きますが、事実を確かめてはいません。もっともらしく聞こえる答えが間違うのはなぜかを日常の例で解説し、AIと働くときに実際に起きた事例を紹介し、信じる前に確認する方法を示します。