くるしば | ソフトバンクよりReact本発売中

Claude Codeを作ってるチームが、自分たちのコードレビューの回し方を「How the Claude Code team does code review」でそのまま公開してた コードの約90%をClaudeが書いてるチームなので、AIが書いたPRが大量に来る前提 全部人がレビューしてたら追いつかないので、レビュープロセスもAIで極限まで効率化してある 効率化のやり方が具体的で「そこまで決めてるんだ」ってなったところ ・人が見る量を変更の中身で決める。ドキュメントや文言の修正は自動チェックが通れば人の承認なし、普通の機能変更は1人、一番危ないところだけ2人 ・AIレビューは、複数のエージェントが同時にバグを探したあと、別のエージェントたちが「これは本当に直す必要があるバグか」を投票する。十分な数が同意した指摘だけがPRに載る ・AIレビュアーには、REVIEW.mdで「このリポジトリでの失敗とは何か」「細かい指摘は何件まで」「見なくていいファイル」などの情報を先に渡しておく ・エージェントに書かせたPRは、そのエージェントに指示した本人がレビュアーに必ず入る PRのテンプレなども公開されてて、すぐ真似できる形でまとまってるのがありがたい

AIエージェントに書かせたコード、動くけど中身はよくわからない…という人にちょうどいい「学習モード」をClaude Codeに追加しよう Anthropic公式のプラグイン「learning-output-style」を入れると、Claudeがコードを全部書くんじゃなくて、要所の5〜10行だけをこっちに書かせてくれる 例えば認証の仕組みはClaudeが用意したうえで 「セッションは操作中に延長する？固定にする？セキュリティと使いやすさのトレードオフだから、handleSessionTimeout() を実装してみて」 みたいに、考えどころの関数だけを渡してくる ・定型コードや設定、単純なCRUDはClaudeがそのまま書く ・人間にかかせるのは処理の中身・エラー時の対応・データの持ち方みたいな、コードの意味がつかめてくる部分 ・なぜその書き方にしたか、コードのどこにどんなパターンがあるかを「★ Insight」で2〜3点ずつ解説してくれる 教材を別に用意しなくても、いつもの開発の流れのまま数行ずつ自分で書くことになるので、読める・書けるが少しずつ増えていきそう 全部任せると速いけど、中身がわからないままだとエラーが出たときに自分で直せない AIに作らせたコードが読めなくてモヤっとしてるなら、まずこれを入れて、数行ずつ書くところから始めてみるのが良さそう

Docker公式が、AIにDockerfileを書かせるときのスキル集を無料で公開してた 「Docker Skills」はClaude CodeやCursor、GitHub Copilotで使えて、Dockerfile・Compose・サンドボックスなど5領域11スキルが入ってる 「イメージがでかい」「ビルドが遅い」って言うだけで自動で読み込まれて、Docker公式のやり方でDockerfileを書いてくれる ・依存のインストールを先、ソースのコピーを後にして、ビルドが速くなる順番に改善する ・npmやpipのキャッシュを、ビルドのたびに使い回す ・rootじゃなく、専用のユーザーで動かす ・削除系のコマンドは、docker system pruneの前に何が消えるかを説明して確認を取る Dockerのようなインフラ系のファイル、AIに書かせるのは不安という人も多いと思うので、公式が提供しているスキルがあるのは嬉しい

GitHubが無料で公開してる「Spec Kit」、AIとの開発の進め方をそのまま型にしてくれてて良さそう AIに「〇〇作って」といきなり投げるんじゃなくて、何を・なぜ作るかを先に仕様書にしてから実装させる「仕様駆動開発」のためのツールキット Claude CodeやCopilot、Codexなど、38種類のAIエージェントで使える 流れはこんな感じ ・最初に1回だけ、テストやコードの品質など、プロジェクトで守る原則を決める ・作りたい機能を普通の言葉で伝えると、仕様書にまとめてくれる ・使う技術を伝えると、設計の計画に落としてくれる ・計画を、順番つきの作業リストに分けてくれる ・作業リストの順に実装する ・最後に仕様と実装を突き合わせて、足りない部分があれば作業を足してくれる 各段階でできた仕様書や計画が次の段階の材料になるので、作り始める前に「思ってたのと違う」に気づけるのが嬉しい AIに頼むたびに作り直しになってる人、僕だけじゃないはずなので、READMEにある写真整理アプリの例をそのままなぞってみるのがおすすめ