AI駆動開発ライフサイクル(AI-DLC)の教科書 —— 2-3人チームで大きなアウトプットを出す実践知
3人チーム開発の実案件で確立した AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle)。CC-SDD(仕様駆動実装)による大量タスク生成、共通レビュースキルのCI組込、タスク依存性分析によるコンフリクト率80%減、Playwright ストーリー録画で人間レビューを高速化する検証中のプロセスまで、生々しい実体験を全12章で体系化。少人数チームでも大きなアウトプットを出すための、AI時代の新しい開発ライフサイクル。
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AIエージェントに渡したAPIキーは回収できない ― 中小企業は「渡さない」を最初に選べるのか？
結論は「AIエージェントに平文のAPIキーを渡すのをやめる」です。個人開発のCLI「trustless」は、エージェントにキー名だけを知らせ、値は起動時にだけ注入する一点に絞った道具です。設定ファイル・プロセス環境変数・会話履歴の順に広がる漏洩面を、置き場所を1つずらすだけで減らせるのか。中小企業の視点で読み解きます。
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AIエージェントに会社経営を任せたら売上ゼロだった ― 中小企業が学ぶべきは「儲けた話」ではなく何か？
Claude Code に市場調査から事業計画まで自律実行させた実験の第1回が公開されました。結論は売上0円。ただし読むべきはそこではなく、AI量産が規約で締め出された時代に「人間の検証・一次情報」をどう組織へ埋め込むか、という設計の記録です。中小企業のAI導入に直結します。
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27億のモデルが270億級に勝った？──中小企業は「小さくて勘の良いAI」を業務に絞って持てるのか
DeepMind出身者のロンドンのラボInherentが、論文複製エージェント「Faraday」でClaude Opus 4.8とGPT-5.5に勝ったと発表しました。鍵はサイズではなく報酬設計で仕込んだ「研究のセンス」。特定業務に絞れば小さいモデルがコストと速度で有利になる、という話を当社の実測と突き合わせます。ただし成果は保証しません。
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