Claudeを飼い慣らす環境づくり
くらっちさん
https://speakerdeck.com/kuracchi_enj1/claudewosi-iguan-rasuhuan-jing-dukuri
- Skills
- ワークフロー型
- 複数ステップを段階的に
- 単発型
- 1つのタスクをスポットで
- 組み合わせてワークフローの中で単発を使っていく
- 単発はサブエージェントで
- 単発はcontext:forkで
- ワークフロー型
- ハーネスエンジニアリング
- やっていいこと/やってはいけないことをルール化
- やらかしたときに止める
- Hooksでのリスク制御
- 絶対実行されるものなのでブロックに使える
- gitの誤操作
- 変更してはいけないファイルの保護
- 絶対実行されるものなのでブロックに使える
Figma to CodeからCode to Figmaへ。~ Claude Codeを使いこなすデザイナーと高速で開発を進めている話。~
とつかさん
https://speakerdeck.com/totsukash/figma-to-codekara-code-to-figmahe
- デザインと開発の境界
- AI活用で認識齟齬を減らしたい
- コードを正にして開発を進めてる
- デザイナーがプルリクを出していくスタイル
- デザインとコードの橋渡しのskillsを整備していくといい
チームで育てるAI自走環境
福田さん
https://speakerdeck.com/fuktig/timudeyu-teruaizi-zou-huan-jing-20260409
AI環境整備はどのくらい開発生産性を変えうるか？〜Agentic Workflowのインパクトに迫る〜
- 組織的なAIの活用度
- 組織全体で半自律以上の活用をしているところはほゔぉない
- チームや個人で半自律や完全自律はある
プロダクトを育てるように生成AIによる開発プロセスを育てよう
もっちさん
https://speakerdeck.com/kakehashi/scaling-ai-native-workflows
- AIと人間の関係モデル
- どの段階を目指すか
- human on the loop
- 異常があったら人が入る
- 開発の流れの変化
- Storyを検証可能な小さなサイズに
- リファインメントで概要設計/タスク分割までやる
- この作業の中でチーム内のメンタルモデルを作る
- 小さくすることで認知負荷を下げる
- AIの使い方
- 実行計画の作成過程と結果を記録
- 完了の定義と検証方法も
Claude Codeで実装、Codexでレビュー、合わせて自走の企て
nikkieさん
https://ftnext.github.io/2026-slides/aidd-auto-pilot1/claude-codex-combined-loop.html
- feature-devプラグイン
- 開発ワークフローを7つの段階に区切る
- コーディングはClaudeCodeでレビューはCodexがいい
- takt
- コーディングエージェントに任せたいタスクの仕様書
- コーディングエージェントの動き方をプログラミングする
AIメタボリックメモリー
Ojigi_Fukushimaさん(Ojigi Films)
- メモリーエンジニアリング
- AIの記憶を管理する
AIが自走できるかは設計で決まる ― 重要なのは【良いコードを残し、悪いコードを入れさせない】こと ―
- 自走させるコツ
- Planを念入りに
- 複数案出させて比較
- AI自身に動作確認させる
- MCPでブラウザを操作させる
- レビュー指摘はメモさせる
- AIに覚えさせる
- 溜まってきたらそれをチェックするエージェント
- Planを念入りに
- 自走させやすい環境
- 既存の実装に沿ったコードを書かせたい
- 既存コードの質が全て
- 小さい段階からどれだけ整えられるか
- 自走させるために意識したいこと
- 設計が甘いと後から修正が必要でプルリクがどんどん増えていく
- パッチ的な対応が増えると品質が落ちていく
- 根本の設計はある程度事前に固めておく
- 影響が局所的なところは任せていく
