
Advertise on podcast: AI駆動開発部の日常
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67 episodes
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JapanesePublisher
AI駆動開発部の日常Explicit
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2025/10/04
Latest episode
2026/10/22
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35 min.
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7 days
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こんにちは、「AI駆動開発部の日常」へようこそ。 このポッドキャストは、日々AI駆動開発を行う、起業家の山本とエンジニアの阿部が、AI駆動開発のリアルを、ゆるく語り合う番組です。 【配信サービス】 ▼Spotify https://open.spotify.com/show/5b4x1u0M2f0Kmr1Xnv1Z7r?si=12580ee9ade0414e ▼Youtube https://youtube.com/@ai-nichijo-fm ▼Apple Podcasts https://podcasts.apple.com/jp/podcast/ai%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA%E9%83%A8%E3%81%AE%E6%97%A5%E5%B8%B8/id1843990202 ▼amazon music https://music.amazon.co.jp/podcasts/4fd4926b-a654-4dc7-a858-01ff5e0e8c25/ai%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA%E9%83%A8%E3%81%AE%E6%97%A5%E5%B8%B8 ▼stand.fm https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f ▼LISTEN https://listen.style/p/ai-nichijo-fm?xtIZk9qq
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67【サイトを止めるか、止めないか?】PHPの重大な脆弱性と緊急対応の裏側
2026/10/22
今回は、10月21日に前倒しで修正版が公開されたPHPの重大な脆弱性を起点に、その夜に阿部さんが何を見て、どう動いたのかを聞きました。
世界中のWebシステムを支える言語そのものに穴が見つかり、しかも攻撃の手がかりが公表前に漏れてしまった今回の件。僕が真っ先に気になったのは、サーバーが踏み台にされないか、一斉アップデートそのものが狙われないかという点でした。これに答えると共に、阿部さんが語ったのは、Dockerのimageが届くのを深夜まで待ち続けた現場の様子と、Xserver、さくら、お名前.comのようなレンタルサーバーでは事業者の対応を待つしかないという事情です。
サイトを止めるか、止めずに守り切るか。システムごとに判断は分かれ、阿部さん自身も、あの夜の判断が正しかったのか、まだ迷いを残しています。サポートの切れた古いPHPを使い続けることの危うさも、改めて考えさせられる回になりました。
終盤では、AIが攻撃を加速させている現状にも話が及びます。OpenAIが関わるPatch the PlanetのようにAIが脆弱性の発見を後押しする動きもあるなか、守る側も組織ぐるみでAI駆動開発に取り組まざるを得ないのでは、という話にまで広がっていきます。
【関連リンク】
▼Today's PHP Security Release, and How We're Strengthening PHP Security(The PHP Foundation)
https://thephp.foundation/blog/2026/10/21/todays-php-security-release-and-how-were-strengthening-php-security/
▼PHPの脆弱性対策について(IPA)
https://www.ipa.go.jp/security/security-alert/2026/alert20261022.html
▼PHP2Shell: AI uncovers critical RCE vulnerabilities(Wiz Blog)
https://www.wiz.io/blog/php2shell-php-rce
▼Introducing Patch the Planet(Trail of Bits Blog)
https://blog.trailofbits.com/2026/06/22/introducing-patch-the-planet/
▼OpenAI協調開示ページ
https://openai.com/ja-JP/index/coordinated-disclosure-of-critical-vulnerabilities/
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66【何がそんなにすごい?】CloudflareとAIエージェント
2026/10/15
今回は、Cloudflareの何がそんなにすごいのか、全体像をつかみきれていない僕の疑問を起点に、阿部さんとインフラ選びの話をしています。安さは気になるけれど、それだけでアプリを動かす環境を決めてよいのか。普段使っているサービスの裏側を、改めて確かめてみました。
Cloudflare WorkersやDurable Objectsの話を入り口に、AIエージェントの処理や状態の扱いをたどります。一方で、僕らのアプリ本体をCloud Runで動かしているのはなぜなのか。実際の開発でぶつかった制約や、サービスが動き始めるまでの時間も、気になる比較の軸です。
後半は、予約システムや複数人で使うAIを例に、どんな仕組みが必要になるかを考えました。身近な使い方とインフラの話がつながるにつれて、僕自身の疑問も、料金からアプリの構成へと広がっていきます。
【関連リンク】
▼Cloudflare Workers
https://developers.cloudflare.com/workers/
▼Durable Objects
https://developers.cloudflare.com/durable-objects/
▼Cloud Run
https://docs.cloud.google.com/run/docs/overview/what-is-cloud-run
▼Cloudflare Agents SDK
https://developers.cloudflare.com/agents/
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65【CIはGitHubの外で回す?】GitHub Actionsのコスト削減
2026/10/09
今回は、AI駆動開発で開発速度が上がるほど膨らむGitHub Actionsの課金を起点に、阿部さんが取り組んだCIコストの削減を掘り下げました。
コードを書いてこなかった僕でさえ3か月半で1万を超えるコミットを積む今、AIレビューと修正のサイクルが回るたびにCIの実行時間も伸びていきます。GitHub自身がインフラの再構築を打ち出すほどの流れの中で、阿部さんが選んだのはテストを減らす道ではなく、Mac miniで動かすセルフホステッドランナーへ処理を逃がす道。6月に一度撤退した構成に、Nixを携えてどう再挑戦したのか。
NixOSを諦めてUbuntuに落ち着いた経緯や、ランナーの空き具合で振り分け先を変える工夫まで、話は実務の細部へ。手元に余ったPCがない人向けには、Oracle Cloudの無料枠やUbicloudを組み合わせる「ケチケチ構成」も飛び出し、CIをどこで回すかという問いの奥行きに気づかされる回でした。
終盤では、CIに使っていない時間のMac miniでClaude CodeやOpenCodeのセッションを動かす、阿部さんの新しい試みにも触れています。
【関連リンク】
▼セルフホステッド ランナー(GitHub Docs)
https://docs.github.com/ja/actions/concepts/runners/self-hosted-runners
▼Nix & NixOS
https://nixos.org/
▼Oracle Cloud Infrastructure の Always Free リソース
https://docs.oracle.com/ja-jp/iaas/Content/FreeTier/freetier_topic-Always_Free_Resources.htm
▼Ubicloud(GitHub Actions)
https://www.ubicloud.com/use-cases/github-actions
▼Building Git infrastructure for agent-scale development(The GitHub Blog)
https://github.blog/engineering/architecture-optimization/building-git-infrastructure-for-agent-scale-development/
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64【判断30個、全部に答える?】AI駆動開発の認知負債と認知負荷
2026/10/03
今回は、阿部さんが抱える「AIからの質問に追われて、一つ一つに集中できなくなってきた」という悩みを起点に、認知負債と認知負荷との向き合い方を掘り下げました。
PMとして実際のコードを見ないまま進めてきた僕は、AIのおかげでむしろ負荷が減ったと感じています。対して、エンジニアとして手を動かしてきた阿部さんが重く感じるのは、AIが生み出す情報と判断依頼の量。同じ言葉を使っていても、負荷の正体がまるで違うことに、話しながら気づいていきました。
大量に届く判断依頼に、一つずつ丁寧に答えるのか、まず動かして直すのか。結論は一つに定まらず、AIが止まっている時間と自分の時間のどちらを「もったいない」と感じるかという、価値観の違いが浮かび上がる回になりました。
後半は、Anthropicが出したClaude Designでたたき台を作ってからお客さんと目線を合わせる話や、受託開発でお客さんの本音を引き出すヒアリングの話にも広がりました。
【関連リンク】
▼Claude Design(公式製品ページ)
https://claude.com/product/design
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63【圧倒的な速さ】DeepSeek-V4.1-Flashの実力
2026/09/17
今回は、阿部さんがフロント実装でGLM-5.3-Flashに二日かかったタスクを、DeepSeek-V4.1-Flashに置き換えたら半日で終わった、という体験を起点に、速さの差がどこから来るのかを掘り下げました。
僕はまず「とにかく速い」という体感から入ったのですが、阿部さんの手元では同じ物量のフロント実装で日数が半分以下になった。コスパはGLM-5.3-Flashの方がまだ上、という前提は共有しつつ、速さ側の使い勝手で見方が分かれるところです。
最後まで「どっちが正解」にはせず、画像まで読めるようになったことや、ローカルで回す夢と並列数の現実も残った回でした。DeepSeek-V4.1-Flashをメインに据え始めた、という実感だけははっきりしています。
後半はOpenCode Goの月10ドル枠と、招待コードの話も出ています。
【関連リンク】
▼DeepSeek-V4.1-Flash
https://www.deepseek.com/news/deepseek-v4-1-flash/
▼OpenCode Go
https://opencode.ai/go
▼GLM-5.3-Flash
https://docs.z.ai/guides/vlm/glm-5.3-flash
【招待コードはこちら】
https://opencode.ai/go?ref=X2E9R2YTCC
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62【GPT-6 Astraの実力は?】Claude Fable 5.1との比較
2026/09/10
今回は、OpenAIが出したGPT-6 Astraを触ってみて、少し前に取り上げたAnthropicのClaude Fable 5.1との使い分けを掘り下げました。
同じプロンプトでLPを作らせると、Claude CodeとCodex CLIは、素のままだとデザインの質に差がつきます。ところがClaude Designを挟んだ途端、評価がひっくり返る。知識のカットオフの違いが、エージェントやオーケストレーションのような新しい概念を扱う作業でどう表れるか、という見立ても出てきます。
阿部さんはGPT-6 Astraをオーケストレーターに据えた側。呼び出したサブエージェントを数秒おきに見に行くせいでトークンが燃える初期の問題、一週間分のリミットが30分で消えた体験、effortをLowに落としてからの落ち着き方まで、実際に起きたことが並びます。長いコンテキストで脱線しない粘り強さを買う阿部さんに対して、僕は指示に従いすぎるところが足かせにもなると見ています。
後半は、Anthropicのサブスクリプションで選べるモデルの顔ぶれと、上限に達したときに何が止まり何が残るのかという設計の違いへ。実力が拮抗した先で効いてくるのは、モデルそのものではないのかもしれません。
【関連リンク】
▼GPT-6 Astra(OpenAI公式ドキュメント)
https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra
▼Claude Fable 5.1(Anthropic公式発表)
https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1
▼Claude Design(公式製品ページ)
https://claude.com/product/design
▼Codex CLI(GitHub)
https://github.com/openai/codex
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61【調べるか、走らせるか?】進め方で変わるAI駆動開発の速度
2026/09/05
今回は、初めてやることだらけの仕事で、まず調べてから動くのと、AIに先にやらせるのと、どちらが速いかという僕の持論をテーマに、AIで仕事を速くするコツを語り合いました。
わからないことがあると徹底的に調べて、一番正解らしいものを選びたがるのが人間の癖。阿部さんは学校の勉強や料理に例えて、まず調べるのは訓練の結果だと言います。中途半端に知っているがゆえに、AIへの頼み方の選択肢が頭の中で狭まってしまう、という指摘も。
後半は、本番リリース後のデータベース設計が気になって仕事が遅くなるという阿部さんの恐怖感から、スタートアップCTOの離職が増えている話題へ。仕組みは、0から1を作るならプラスにしかならないという考え方や、お客さんとの期待値調整を実験店舗で回す発想にまで話が広がります。
高速で進める一方でバグも出しまくるAnthropicのClaudeを引き合いに出しながら、許容できるインパクトを生めるなら、とりあえず動かす側に回る方が全員幸せかもしれない、というところまで二人の前提が動いた回でした。
【関連リンク】
▼Claude Code
https://claude.com/product/claude-code
▼Claude
https://claude.com/pricing
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60【Claude Fable 5.1の実力】ファーストインプレッション
2026/09/03
今回は、昨日突然出てきたAnthropicのClaude Fable 5.1を起点に、ファーストインプレッションを本音で話しました。
ベンチマークは軒並み上がっているのに、僕の使用感はまだClaude Fable 5から大きく動いていない。阿部さんも感覚としては変わらないと言いつつ、リミットの減りが穏やかになった気もする、と数字との間で印象が割れる。
セーフガードの誤判定が減った話や、effortをLowにしてもClaude Fable 5のMaxを超えるという数字はある。それでもキャッシュヒットを1時間に伸ばすと単価が上がるのか、トークン効率は本当に良くなったのか、答えより問いが増えた回かもしれません。
後半は、デザイン力が上がったという声がClaude Code側のハーネスの話なのか、モデル単体の話なのかも掘り下げています。
【関連リンク】
▼Claude Fable 5.1
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59【GLM-5.3Flashの実力】コスパ最強の実行役
2026/08/28
今回は、OpenRouterでOx Alphaとして無料公開されていたモデルの正体がZ.aiのGLM-5.3-Flashだと分かったことをきっかけに、実行役としてどこまで任せられるかを本音で話しました。
僕は無料期間中にClaudeの200ドル枠を複数アカウント回すくらい使い倒した一方、阿部さんは本格投入の直前で無料期間が終わってしまい、同じモデルへの温度差がはっきり出ています。DeepSeek V4 Proより桁違いに安いのに、Claude Opus 4.8に並ぶベンチマークもある。Flashという名前が頭をバグらせる、という話にもなりました。
相談はClaude Fable 5、レビューはCodex、実行はOpenCode上のGLM-5.3-Flash、という役割分担が僕たちの現場ではもう回り始めていて、GLM Coding Planのキャッシュヒットもかなり良い。これが当たり前になれば、安い実行役の常識が変わりそうです。
動画や画像まで見られる点も気になっています。ポッドキャスト以外の動画編集ワークフローにどう効くかは、もう少し使ってからシェアできたらと思っています。
【関連リンク】
▼GLM-5.3-Flash(公式ブログ)
https://z.ai/blog/glm-5.3-flash
▼OpenRouter(GLM 5.3 Flash)
https://openrouter.ai/z-ai/glm-5.3-flash
▼GLM Coding Plan
https://z.ai/subscribe
▼【GLM Coding Planの招待リンク】
https://z.ai/subscribe?ic=4DJEHK6LNS
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58【AIの応答をあえて偏らせる】偉人の視点を借りるAI活用
2026/08/22
今回は、事業の相談をAIに持ちかけたときに残る噛み合わなさを起点に、AIにあえて最適解を出させない方法を掘り下げました。
競争環境を調べさせて打ち手を並べてもらうと、答えはどんどん収束していきます。ただ僕には飲食の現場感があって、その方向じゃないという感覚が残る。そこで使うのが、誰かになったつもりで考えてもらう頼み方です。イーロンマスクの名前を出した瞬間から、AIの振る舞いは明らかに変わりました。一方の阿部さんは、人物ではなく、その考え方の原理原則だけを切り出して渡していたそうです。
入り口は似ていても、行き着く先は違います。阿部さんが、自分は理論を先行させがちだったと振り返ったところから、話は名前が運んでくるものの正体へ進みました。テスラが実際にどの順番で動いたのか、その歴史ごと引き受けられるかどうか。
後半は、この頼み方がどこまで広がるかを試しています。請求書管理のシステムをショパンが考えたらどうなるか、好きな建築家にデザインを任せたらどうなるか。料理のオマージュと著作権の線引きにも話は及びます。最後は、自作のハーネスで複数のキャラクターに議論させたい、という宿題に着地しました。
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57【AI活用、何から始める?】まず触るのはManusかCodexか
2026/08/21
今回は、僕が知り合いからよく聞かれる「AIを勉強したいんだけど、何から始めたらいい?」という質問を起点に、阿部さんと答えを持ち寄りました。
阿部さんが真っ先に挙げたのはManusでした。LINEに画像を送れば中身を読んでくれるし、予定を伝えればGoogleカレンダーに入れてくれる。定期実行まで組めるので、ChatGPTやClaudeのような一問一答で終わらず、生活のほうに入り込んでくるそうです。開発者志望ならCodexやClaude Codeを入れてMCPを触ってもらう、という別の答えも用意していました。一方の僕は、「AIを勉強する」という言い方のほうに引っかかっています。
これに対して阿部さんが引き合いに出したのは、エンジニアに相談すると「あなたは何をしたいんですか」と返ってくるミーム。僕は、何ができるか分からないうちは何をしたいかも出てこない、という鶏と卵の話で返しました。「AI 何から始める」で検索すると出てくる本や勉強会、G検定、Transformerの仕組みといった定番の入口には、二人ともかなり冷ややかです。始め方は違っても、答えは最後に重なりました。
後半は、無料のままでいいのか課金すべきかという阿部さんの問いに移ります。ここは僕の中に明確な答えがあって、即答しました。最後は、Google Apps ScriptやClaude Artifactsで小さな道具を作ってみる、という話にまで広がっています。
【関連リンク】
▼Manus
https://manus.im/
▼Claude Code
https://claude.com/product/claude-code
▼Codex CLI(GitHub)
https://github.com/openai/codex
▼Google Apps Script
https://developers.google.com/apps-script
▼Claude Artifacts(Anthropic ヘルプセンター)
https://support.claude.com/en/articles/9487310-what-are-artifacts-and-how-do-i-use-them
【配信サービス】
▼Spotify
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56【知識は物差し?足かせ?】AIへの指示で僕らが意識していること
2026/08/14
今回は、阿部さんの「AIにどう指示を出せば、いい感じに動いてくれるのか」というテーマを起点に、普段プロンプトで意識していることを出し合いました。僕が挙げたのは二つ。具体例そのものだけでなく、その裏にある考え方まで渡すこと。そして、AIが今どのスコープで物事を見ているかを見極めることです。
阿部さんはあえて例を挙げないという手を使います。例を出した瞬間にAIの思考がそこへ寄ってしまうから、理想だけを掲げて広く考えさせる。懸念が当たっているか確かめたいときも、懸念という言葉は使いません。僕のほうは、考えが一方に寄ったセッションはそこで手放し、やり取りごと別のセッションへ渡して見直させます。二人の同時セッション数が倍ほど違う理由も、そこから見えてきました。
後半の論点は、AIへの指示の引き出しとして知識は多いほうがいいのか。原則やフレームワークの名前を持っているほど強いと言う阿部さんに、僕は、知っているほど調べなくなるのが罠だと返しました。人間がコードを書く前提で良しとされてきたDDDやオブジェクト指向の扱いにまで話は及びます。物差しという言葉が出たあたりから、僕自身の見方も変わっていきました。
終盤は、AI自身が抱えるバイアスの話に移ります。知識のカットオフがあるので調査には今日の日付を必ず渡し、GitHubのスター数のようなそれらしい数字は鵜呑みにしません。事実と推測をフォルダ単位で分ける阿部さんのドキュメント運用も紹介しています。
【配信サービス】
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55【賢さより愚直さ?】DeepSeek V4 Flash 0731の実力
2026/08/08
今回は、プレビュー版をGA版としてベータリリースする、という妙な発表で登場したDeepSeek V4 Flash 0731を起点に、この値段で実用に足るのかを掘り下げました。
100万トークンあたり入力2ドル・出力10ドルのClaude Sonnet 5に対して、こちらは0.09ドルと0.18ドル。ベンチマークではV4 Proプレビューを上回るとまで言われていて、どこかに落とし穴があるはずだというのが最初の見立てでした。
阿部さんは40画面・65フェーズのフロントエンド刷新を3日間走らせ続けています。僕のほうはワークフローで使うモデルをV4 ProプレビューからV4 Flashへ差し替えたところ、そのワークフローが動かなくなりました。ところが原因を追っていくと、犯人はモデルではなく自分の組んだ手順のほうだった。安いモデルへ乗り換えるだけのつもりでしたが、突きつけられたのは見えていなかった前提のほうです。
リーズニングを最大にすると思考のループから戻ってこなくなる挙動や、マルチモーダル非対応という弱点、中国製モデルをサービスへ組み込むときのデータ保護の考え方にも触れています。
【関連リンク】
▼DeepSeek V4 Flash(DeepSeek 公式)
https://deepseek.ai/deepseek-v4
▼Claude Sonnet 5 発表(Anthropic)
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5
▼Claude Fable 5 / Mythos 5 発表(Anthropic)
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
▼OpenRouter
https://openrouter.ai/
▼OpenCode
https://opencode.ai/
▼Claude Code(Anthropic 公式リポジトリ)
https://github.com/anthropics/claude-code
【配信サービス】
▼Spotify
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54【Fable 5と何が違う?】Claude Opus 5の使い心地
2026/08/01
今回は、少し出遅れましたがClaude Opus 5のリリースを起点に、Claude Fable 5と比べて実際に使えるモデルなのかを本音で話しました。ベンチマークはほとんどの項目でFable 5超え、クレーンの鉄球でビルを壊すシミュレーションを作れたのはOpusだけ、という前評判から入っています。
僕が引っかかっているのは、コンテキストウィンドウが逼迫してからの振る舞いです。50万トークンを超えたあたりで、「判断を誤っていました」とオーケストレーター自身が言い出す。阿部さんが挙げたのは、そこではなく調査の詰めの甘さでした。エフォートを上げると逆に品質が落ちるという噂の理由も、意外な角度から出てきます。
話は、自作のメディエーターに作っている見守り機能へ広がります。長時間の実行を見守る監視役を任せるのは、Codexなのか、Opusなのか。レビューを任せると元の方針までガラッと変わるという阿部さんの実感に、スキルづくりだけは任せられないという僕の線引きが並び、結論は宿題として残りました。
終盤は価格の話に移ります。100万トークンあたり入力2ドル・出力10ドルというClaude Sonnet 5の値付けを、OpenRouterの画面でDeepSeek V4 ProやKimi、GPT-5.6 Lunaと見比べました。Sonnetに求めていたものは何だったのかを考え直しています。
【関連リンク】
▼Claude Opus 5 発表(Anthropic)
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5
▼Claude Fable 5 / Mythos 5 発表(Anthropic)
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
▼Claude Sonnet 5 発表(Anthropic)
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5
▼GPT-5.6 Luna(OpenAI 開発者ドキュメント)
https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-luna
▼OpenRouter
https://openrouter.ai/
▼Codex(OpenAI 公式リポジトリ)
https://github.com/openai/codex
【配信サービス】
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53【毎晩3時に何が動く?】GitHubイシューとループエンジニアリング
2026/07/30
今回は、阿部さんの長期休暇中に僕が作った仕組みを起点に、AI駆動開発ではなく、AIに駆動される開発について語っております。帰ってきたら勝手に生えていた、と阿部さんがいうこの仕組みは、毎晩午前3時、AIがGitHubのイシューを1件選び、実装してプルリクエストまで出します。
さらに別のセッションが探索的なE2Eテストを回し、懸念を書き残します。
毎晩つながって回る輪は、ループエンジニアリングと呼ばれるものに近いのかもしれません。
なぜ今なのか。モデルが賢くなって、任せきりでも狙いを外さなくなったからではないか。そう見る阿部さんに対して、僕が挙げた決め手はもう少し手前にあります。賢さと道具立て、効いたのはどちらか。
そしてこの仕組みはどう効くのか。イシューを1件潰すたびに探索的なE2Eテストが次のイシューを連れてくる、という新たな悩みも生まれています。
面白かったのは、自動化に踏み切れずにいた阿部さんとのやり取りです。
レートリミットのギリギリまで使いたいので、寝る前にAIに大きな計画を渡したいという阿部さん。
今回の話をきっかけに、自動化を充実させ深夜の作業を肩代わりさせたいと、自動化に前のめりになったのは阿部さんのほうでした。
後半は、なぜ午前3時なのかという疑問から、レートリミットの話へ。
制限が解けた瞬間にセッションを再開させるメディエーターの復旧監視から、あと1週間で終わると言われ続けたClaude Fable 5に振り回された7月の顛末まで入っています。
【関連リンク】
▼Orca 公式サイト
https://www.onorca.dev/
▼Mastra Factory
https://factory.mastra.ai/
▼Claude Code 公式サイト
https://claude.com/product/claude-code
▼Claude Fable 5 / Mythos 5 発表(Anthropic)
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
【配信サービス】
▼Spotify
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▼amazon music
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