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AI駆動開発（AIDD）のチーム運用｜証跡からSkill・Ruleを継続改善する
AI駆動開発（AIDD）をチームで継続改善する実践方法を解説します。Claude Code・CodexのHooksによる証跡収集、Skill・Ruleの改訂、Git feature flowで開発ブランチを汚さない同期、週次レポートと数週間後の効果確認まで、実装と運用を紹介します。
ai-development#ai-agent#agentic-infra#enterprise-ai
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AI駆動開発（AIDD）をチームで継続改善する実践方法を解説します。Claude Code・CodexのHooksによる証跡収集、Skill・Ruleの改訂、Git feature flowで開発ブランチを汚さない同期、週次レポートと数週間後の効果確認まで、実装と運用を紹介します。
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。
