読了約23分
AIに仕事を任せても学習の循環まで手放してはいけない ナデラとSkillOptに学ぶ能力の蓄積
サティア・ナデラのトークン資本論とSkillOptの研究を手がかりに、AI活用を一回限りの効率化で終わらせず自社の能力へ蓄積する設計を考えます。実行履歴の選別、検証を通した手順の最適化、モデル交換に耐える評価基準と組織の主導権を保つ実践アプローチを整理します。
ai-development#ai-agent#agentic-infra#enterprise-ai
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Next.js、Cloudflare Workers、AI Agent、Laravelを中心に、実装判断・障害対応・運用設計を検証結果から整理した技術記事の一覧です。個人開発と本番運用で実際に確認した事実と再現手順だけを継続的に公開しています。
01 - ARCHIVE - 全 9 記事
読了約74分
Agent Skillsの作り方 履歴から設計して評価する
CodexとClaude Codeの履歴からAgent Skillsの候補を見つけ、SKILL.mdと補助資産へ分け、Skillなし・旧版と比較して評価する作り方を解説します。共通仕様と両者で違う配置・起動・設定、安全設計、複数AIエージェントへの配布、差分履歴を使った運用まで整理します。
ai-development#ai-agent#agentic-infra#software-engineering
読了約16分
AI Digestの生成と編集における自動化と人間による公開判断
AI Digestでは、情報収集から下書き生成までは自動化し、公開の判断は人間が行います。形式を固定したJSON、同じ入力から同じMDXを生成する変換処理、公開前の事実確認を通して、n8nとCodexが担う処理と、人間による公開判断、訂正、撤回の責任範囲や現在の限界を紹介します。
ai-development#software-engineering#governance#evaluation
読了約14分
Graph EngineeringはLoop Engineeringの次に何を設計するのか
Prompt Engineeringから積み上がったAI Agent Engineeringの系譜をたどり、次に現れたGraph Engineeringで新たに設計対象になる範囲を整理します。2026年7月時点で標準化されていない段階の限界も明記します。
ai-development#ai-agent#software-engineering#agentic-infra
読了約9分
OpenNextとCloudflare Workersのキャッシュ経路とビルド順序
OpenNextでCloudflare Workersへ配信する際の、Static Assets・Worker・Workers Cacheの経路を解説します。run_worker_firstの設定、ビルド順序、deploy後のpurge境界を本番検証から整理します。
infrastructure#cloudflare#software-engineering
読了約16分
Next.jsとCloudflare WorkersをSSG-firstで設計した理由
管理画面やDBを持たない個人サイトで、Next.js SSGとCloudflare Workersを選んだ理由を解説します。認証もコンテンツDBも持たず、リクエスト時に実行する処理を3本のAPIへ絞り込み、管理対象と攻撃対象領域を減らした設計判断と運用境界を整理します。
infrastructure#cloudflare#software-engineering
読了約15分
PostgreSQLで1時間半超のCSVと待機中DDLが後続SELECTを止めた
管理画面のCSV出力が1時間半以上続き、正常完了を示す記録も残らなかった本番障害を、PostgreSQLのロック寿命から振り返ります。外側トランザクションと待機中のALTER TABLEが後続SELECTまで連鎖的に止めた仕組みを、記録と再現結果から解説します。
infrastructure#software-engineering#safety
読了約11分
AIレビューへの返答までAIへ投げると人間がMiddlewareになる
AIレビューへの返答をAIへ投げ直されると、人間はAI同士を仲介するMiddlewareになってしまいます。往復を止めるため、Reviewへ命令を紛れ込ませる前に、判断材料とRuleをRepositoryへ残し、Context Engineeringで先回りする設計を解説します。
ai-development#claude#software-engineering#governance
読了約24分
AI Agent 時代のエンジニアは何を設計する人になるのか
AI Agentがエンジニアの仕事を代替する時代に、人間が設計すべき領域は何かを考えます。AIが間違えても止まる範囲、Tool呼び出しの境界、人間へ戻す条件を、AgentCore・Strands・Cloudflareの実行基盤から整理します。
ai-development#ai-agent#software-engineering#agentcore
