AI時代の「無知の知」──「青信号で止まるAI」を作らないために【生成AIストリーム】

Claude CodeとCodexを併用する際の設計判断基準が得られる。CLAUDE.mdの役割設計、スキル定義の分離、MCPの連携方法という3つの軸で、両ツールの境界を整理している。特に、プロジェクト設定ファイルの記述

G検定、生成AIパスポート、AWS AI Practitionerの3つのAI資格を比較し、目的に合った選び方が分かる。試験範囲やコスト差、取得後の活用シーンを比較軸として判断できる。

デザインスキルを3種類に分類し、それぞれの実務での有効性を検証した結果が得られる。どのスキルがどのようなプロジェクトやフェーズで効果を発揮するのか、比較軸とともに判断できる。スキル習得の優先順位を決める際の参考になる。

匿名感想フォームを自作する具体的な手順と、その動機を理解できる。特に、既存サービスを使わずに自作した理由と、実装上の工夫点が参考になる。

AIが生成した日本語の不自然さは、語彙の選択よりもリズム（文のテンポや間）に現れるという知見を得られる。7つのモデルを使い406本の記事を実測したデータに基づき、自然な日本語を書くためのAgent Skillの設計方法と

記録をためるだけで終わらせず、経験を資産に変えるためのGitHubとMarkdownを使った仕組みづくりが分かる。具体的には、日々の記録を構造化して蓄積するテンプレート設計と、蓄積したデータから振り返りや意思決定に使える