AIがコードを書く時代に、なぜWebエンジニアは必要なのか

別会話でAIレビューを実行しても、独立した確認にはならないという検証結果が得られる。6ラウンド同じ穴を見逃した事例から、同一系統のレビューに偏るリスクと、視点を変えて確認する必要性が分かる。

4つのサービスを組み合わせてAI駆動開発に取り組む連携構成の例が得られる。ChatGPT、Claude Code、Codex、Notionの役割分担を参考に、自分の環境へ置き換えて試せる。

AIレビュー指摘を修正前に「観察・影響・修正案」へ分解して判断する方法が得られる。142件の却下事例から、指摘をそのまま受け入れずに本当に直すべき項目を見極める視点が分かる。

企画をClaude、実装をSolar Pro4が担う分担で、漢字音しりとりゲームを開発する流れが分かる。モデルごとに役割を分ける進め方として、AI開発の初期構成の参考になる。

Cursorを軸にAI駆動開発を回すとき、品質を保つための契約・検証・一貫性の運用方針が得られる。生成物の受け入れ基準を決め、検証手順を組み込み、同じ品質を維持する流れを確認できる。

AI開発が進む中で、ドキュメントの蓄積方法と既存システムの更新に起きる新旧の課題を整理して捉えられる。Markdown管理の負債とレガシー脱却の壁を、エンジニアが向き合う優先度の判断材料にできる。