AIによる低品質な記事が量産されるので、最近はポッドキャストをまたよく聴くようになった。AIが原稿を作るということもなくはないが、大抵はそんなことはないので。

"DevOpsの土台があって初めて効果を発揮" はまさに。CI/CDやテストなど、ここが整ってたらもっとAIの恩恵を受けられるのにと思うことがよくある。 2026年のソフトウェア開発を考える（2026/07版） / Agentic Software Engineering 2026-07 Findy Edition https://speakerdeck.com/twada/agentic-software-engineering-2026-07-findy-edition?slide=18

GPT-5.6は、Solに計画させてLunaに実装させるのがよく、Terraは中途半端らしい。 ep210 Monthly Ecosystem 202607 | https://mozaic.fm/ https://mozaic.fm/episodes/210/monthly-ecosystem-202607.html

その前提で、テンプレとなるスキルをまず導入するのってどうなんだろうって最近考えている。はじめの一歩はありもののスキルを入れることで敷居を下げ、それから育てていくイメージ https://twitter.com/t_wada/status/2079845013610205541

これは考えたことなかった、、！ "朝7時のpingで5時間制限を業務時間に揃える(ルーチン)" Claude Codeが化けた。今使っている3つのプラグイン 標準機能の活用法 https://zenn.dev/sonicmoov/articles/8712598f532b18

耳が痛いやつ...。けど、今後は今まで以上に大事になってきそう。 "現場を知らずに作ったものは、どれだけ速く作っても刺さらない。" PdMをやめて、"プロダクトビルダー"という働き方に変えました｜shikichee https://note.com/shikichee/n/n0bc06a50e66f

👀 qmdで始めるローカルAI検索 — ハイブリッド検索の仕組みからClaude Code連携まで https://note.com/timakin/n/nbaa645e013c5

これ良い。 "AI に任せていると、それらしい理由をつけて手を抜くことがあります。その「あるある」を具体的に潰しておくことで、Claude が逃げる経路を塞ぐわけです。" 有名エンジニアの .claude/skills 公開ラッシュから学ぶ、良い Claude Code Skills の書き方 https://note.com/ai_eng_tech/n/n1ef4d57df219

どんだけ技術的にすごいことをしてても、問題を解決できてないと成果にならない。だからこういうスタンスが大事なんだろうね。 "物事を前に進めるために自分が何をするべきか、何ができるかをとにかく考えて行動してる。" 組織で目立つ人は何をしているか - Konifar's ZATSU https://konifar-zatsu.hatenadiary.jp/entry/2026/07/11/091254

"Claude系は丁寧に探索して開発者の意図を拾うのがうまい一方、複数要求のタスクで一部の要件を落とすことがある" "GPT系は、要求をそのまま実装し、既存の規約を守るのが得意" SFから持ち帰ったAIエンジニアリングの現在地 〜AI Engineer World's Fair 2026 参加レポート〜 https://note.com/r_kaga/n/n12bc279182d6

最近 `/review <pr>` の挙動がしょっちゅう変わってる、、？ https://twitter.com/oikon48/status/2074314531720040704

"要件を書く人と作る人の分業は、実装が高価だった時代の最適化である。 実装に何週間もかかるなら、その手前で要件を文書に固め、専門の書き手と専門の作り手に分けたほうが効率がよかった。" AIで実装コストが低くなった今、エンジニアは上流に行くべきか？｜いしい https://note.com/danimal141/n/neeb219bbc03f

めっちゃわかる。コストコが販売してるなら買って間違いないって思うし、実際に品質が高いものが多い。 "この絞り込まれた品揃えは、消費者が微細な違いに悩む時間を省くという独自のサービスとして機能している" https://twitter.com/iwashi86/status/2073549849199607872

"・効いたのは、なぜを残す・小さく割る・仕様とテストを人間が握る、の3つだけ ・保守性は、足しては買えない。AIは足す方向に流れるので、意識して引く" AIに8割書かせたコード、半年運用の答え合わせ。効いた3つと、腐った3つ https://zenn.dev/rapls/articles/7a1bac83df8b21

たしかに "プログラミングでライブラリやフレームワークを使うときに、それらの中身のコードを、隅々まで理解してから使う人はあまりいません。もちろん、いざとなれば読んだりしますが" 「理解してから働く時代」が、そろそろ終わるのかもしれない、という話｜けんすう https://kensuu.com/n/nab3eb1959ef2

気になる👀 Microsoft Research、エージェントスキルを最適化するSkillOptを紹介 https://gihyo.jp/article/2026/07/msftr-released-skillopt

有用そうだけど勇気も必要そうな取り組み。 "私たちのチームでも毎日1時間エンジニアを中心に同期の時間をとりコミュニケーションを行っています。" 爆速なAIエージェント事業立ち上げから学ぶ、これからのプロダクト開発で「あえて」やるべき3つのこと https://note.com/applism_118/n/n52f478bb9a9a

ほとんどの場合、プルリクエストの説明文を自分で書いている。なぜなら、LLMは説明が過剰で、変更の「核心的なアイデア」をうまく表現できないからだというの、めっちゃ分かるなあ。 How I use LLMs as a staff engineer in 2026 https://www.seangoedecke.com/how-i-use-llms-in-2026/

前提を揃えるところからと言うのは最近感じたなあ。 "この議論はだいたい噛み合いません。理由は単純で、デザインツールに何を期待しているかが人によってまるで違うからです。私は独立してからAIを実務で使って開発とデザインの両方をやっていますが、それでもツールへの期待は一つではない。" https://twitter.com/kgsi/status/2071447847640478096

処理時間、消費トークン量、スキルが意図通り起動するかの評価がメインだった。 エージェントスキルを評価する仕組みを作ってみる | フューチャー技術ブログ https://future-architect.github.io/articles/20260622a/

"任意のAIモデルを用いてレビューを実行可能で、既存のエージェントと比べてトークン使用量を5分の1に抑える" AIコードレビューツール「Open Code Review」、既存のAIに各種ルールを設定してレビュー能力を底上げ可能＆Alibabaグループで100万件のコード欠陥を検出済み https://gigazine.net/news/20260607-open-code-review/

便利そう。GitHubがソースコードのレビューをやりやすくしたように、ドキュメントレビューのプラットフォームが出てきそうな予感。 設計資料をHTMLで回す — 生成・レビュー・社内共有のワークフロー｜Masaki Kubota https://zenn.dev/rehabforjapan/articles/html-design-doc-workflow-claude-code-202605

1レビュー毎のコストが気になる。 "最初は4観点/4エージェントでしたが、AIコーディングでよく起きるミスや、自分が見たい観点を見つけるたびに追加していき、現在は12観点/12エージェントまで増えました。" AIコーディングではコードではなく検証プロセスをレビューする https://zenn.dev/mkj/articles/56245f7a34539c

claude codeのDynamic Workflowsで、これまで時間なくてできなかった大規模なアップグレードやリファクタリングができるようになって楽しい。トークン消費エグいけど…

Zedの名前を聞く機会が増えてきてて、気になり度が増している👀 いま一番好きなエディタ、Zed - エムスリーテックブログ https://www.m3tech.blog/entry/2026/06/24/165633

"観点が言語化されると、それは AI が読み取れる入力になります。十分なルールと観点を AI に渡せば、定型化できる観点については、人間が毎回目で追うより安定してレビューが回ります。" 「コードレビューは人間がやるべき」 という、最後の幻想 https://newspicks.com/news/16930133/body/

短く簡潔にまとめ直すことで自分の理解も深まるし、読んでもらう相手にも親切なので、書き直すの大事だなと。 あと、差分から学習させるのやった方がいいと思いつつサボりがち。ちゃんとやらねば…！ 自分が詳しくない領域でAIを使う #プロヒス2026 https://speakerdeck.com/konifar/zi-fen-gaxiang-sikunailing-yu-deaiwoshi-u?slide=20

これはありそう。 "今後の仕事の見積もりには人月の見積もり以外に、「AIの予想トークン数」も見積もる、みたいな話が出てくるんじゃないかと思っています。" エージェントスキルを評価する仕組みを作ってみる | フューチャー技術ブログ https://future-architect.github.io/articles/20260622a/

技術広報の評価だけでなく、他の横断組織も使えそう "半期ごとに連携部門のリードへヒアリング。「課題が起きたとき、技術広報に相談するか」という問いに、2部門以上でYesが出れば信頼関係ができている" 技術広報チームのマネージャーに贈る、経営層に説明できる評価軸 https://blog.kushii.net/archives/2026/06/15/163726

便利そう。ただ、こういうのは公式に組み込まれるか、公式がスキルを提供してくれたらなぁと思ったりもする。 AIエージェントが自律的に自己改善する self-improvement スキルが良い https://zenn.dev/stak22/articles/3ea03d0e3ca025