コーディング、AIに任せられる？
この記事で分かること
コーディングをAIに任せられるかどうかを考察する記事。AIによるコード生成の現状と限界を整理し、どのようなタスクなら任せられるか、どのような場面で人間の判断が必要かの判断基準が得られる。具体的な比較軸や注意点がタイトルからは読み取れないが、導入検討時の参考になる。
関連ニュース
Visual Studio Code、従量課金制になったGitHub Copilotの使用料を表示可能に
Visual Studio CodeでGitHub Copilotの従量課金制における使用料を確認できる機能が追加された。これにより、開発者はエディタ上で直接、現在の課金状況を把握できるようになり、コスト管理が容易になる
「GitHub Copilot」アプリがすべてのプランに開放 ～無料プランでも利用可能に／「BYOK」で他社製クラウドモデル、ローカルモデルの接続も可能
無料プランでもGitHub Copilotアプリが利用可能になり、さらにBYOK機能で他社製クラウドモデルやローカルモデルを接続できるようになった。無料でコード補完を受けられる点と、自前のモデルを組み込める柔軟性が実務で
建築設備×AI 〜電気設備CADを自作する〜 #2 モックでAIと認識を合わせる
電気設備CADを自作する過程で、AIとの認識合わせにモックを活用する方法が得られる。具体的には、設計段階でモックを使ってAIに意図を正確に伝える手順と、認識のズレを早期に発見するポイントを押さえられる。
AIに自分のリポジトリを触らせる前に決めておく5つのルール
AIに自分のリポジトリを操作させる前に決めるべき5つのルールが得られる。アクセス権限の範囲や、変更の承認フロー、ログの保存方法など、セキュリティと運用の観点から事前に合意すべき項目を把握できる。
AIが書いたSwiftUIコード、そのまま出荷して大丈夫？
AIが生成したSwiftUIコードをそのまま本番出荷してよいかどうかを検証した記事。コードの品質やセキュリティ、保守性の観点から、AI生成コードをそのまま使うリスクと判断基準が示されている。実際のプロジェクトでAIコード
Claude Code と Codexを混ぜたら強かった
Claude CodeとCodexを組み合わせることで、それぞれの強みを活かした開発効率向上を検証した記事。両ツールの連携方法や、混在利用による具体的な効果が比較軸として示されている。コード生成やエージェント活用の実践的