AI駆動開発の1年 — 個人のアウトプットが9倍になるまでにやったこと
Fable に1月から取り組んだLLMを使った自動化の成果をまとめてもらいました。結構面白い内容だったので記事にしてもらいました。ではどうぞ。 Unityモバイルゲームのクライアントエンジニアとして、この1年のAIコーディングエージェント（Claude Code / codex ほか）の利用ログを棚卸ししてみました。手元に残っていたセッションログ約3,100件と、git・GitHub・Linearの1年分の履歴から「何をして、何がどう早くなったのか」を再構成した記録です。 結論から言うと、この1年は 「AIに作業を頼む」から「AIが回る工場を作る」への移行 でした。マージされるPRは月...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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構造化データ（schema.org）は、AI検索に効くのか
FAQ PageやArticleといった構造化データ（schema.org）を入れれば、AI検索に引用されやすくなるのか。仕組みと、当社が実際に測った範囲での結果を正直に整理します。効いたと断言できない部分は、断言できないと書きます。
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毎朝動いているはずのAI自動化41本を5.3日ぶん数えたら、最大91%が発火すらしていなかった
社内で動かしているcron自動化41本の実行履歴1,425件を全数調査しました。「動いている」と思っていたジョブの多くが、そもそも起動していませんでした。メディア更新系は最大91%が抜け、完全に沈黙していたジョブも5本ありました。原因の切り分けまで、都合の悪い数字をそのまま載せます。
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