AIコーディングに関する記事のリンク集 (2025年1月〜4月上旬)

読んでみて参考になった、AIコーディングに関する記事のリンク集


# 一般
## [AIエージェントの地上戦 〜開発計画と運用実践 / 2025/04/08 Findy W&Bミートアップ #19 - Speaker Deck](https://speakerdeck.com/smiyawaki0820/08-findy-w-and-bmitoatupu-number-19)
AIエージェント開発における「小さな技術課題に丁寧に向き合う」「改善サイクルを継続的に循環させる」「高品質なガードレールを作る」の3つの重要ポイントを紹介。業務代行を目指すための長期的なロードマップと多層防御によるガードレールの重要性が強調されている。

## [1週間、人力コーディング禁止→結果は"成果半減"　それでも「やってよかった」とCTOが言い切るワケ](https://www.itmedia.co.jp/aiplus/spv/2504/07/news064.html)
AIスタートアップ企業エクスプラザが1週間の「人力コーディング禁止」実験を実施した結果、通常時の仕事の成果が半減。しかしCTOは、参加者が「AIでここまではできる/できない」という肌感覚を体験できたという点で実験は成功だったと評価している。

## [ウェイ・ジャン他「AIの力が増すにつれて労働時間は増えている」（2025年３月28日） – 経済学101](https://econ101.jp/ais-power-grows-so-does-our-workday/)
AIに触れる機会が多い職種ほど労働時間が長くなる傾向が示されている。AI接触度合いが25％から75％に増加すると週あたり労働時間が2.2時間増加し、この関係は近年になるほど強まっている。AIが生産性を向上させることで長時間労働のインセンティブが生まれる可能性が指摘されている。

## [「AIがあるんだからもっと安く早く作れるでしょ？」と非エンジニアに言われた時に読む（読んでもらう）記事 #ビジネス - Qiita](https://qiita.com/ku_suke/items/577bdb839b411fe75e44)
AIによるプログラミングの実態と誤解について説明している。AIは新規開発のPoCでは強力だが、既存の大規模システムの一部修正は苦手であることを比喩で説明。また開発工程は全体で200工程ほどあり、その一部だけをAIで効率化できても全体の生産性は劇的には上がらないと現実的な視点を提供している。

## [The End of Programming as We Know It](https://www.oreilly.com/radar/the-end-of-programming-as-we-know-it/)
AI時代はプログラマーの仕事を終わらせるのではなく変革するだけで、新しいツールやパラダイムを取り入れる開発者が高い需要を得る。プログラミングの本質は人間がコンピュータに指示する方法であり、それが人間の言語に近づいていることは祝福すべきことだ。

## [「完全自律型」AIエージェント至高論への違和感〜ワークフロー構築という現実解](https://zenn.dev/pharmax/articles/d1d3695e4114c0)
AIエージェントの「完全自律型」という概念に対して疑問を投げかけ、実用的なワークフロー構築という現実解を提案している。PharmaXでは自動化・半自動化のためにフェーズごとに処理パターンやプロンプトを切り替える「Agentic Workflow」を実装し成果を上げている。

# AIコーディングのノウハウ
## [AI Blindspots](https://ezyang.github.io/ai-blindspots/)
LLMを使ったAIコーディング時に気づいた盲点をまとめたサイト。「Stop Digging」「Black Box Testing」「Stateless Tools」などの多数のトピックを通じて効果的なAI活用法を提案している。

## [Exploring Generative AI](https://martinfowler.com/articles/exploring-gen-ai.html)
最新のAIコーディングアシスタントは開発者の作業を大幅に改善するが、生成されたコードには品質の問題があり開発者のレビューと介入が不可欠である。信頼性の高いチーム文化とコード品質監視ツールの導入が、AIツールのメリットを最大化しながらリスクを軽減するために重要である。

## [AIを用いた開発の効率を最大化させるためにやっていることを全部書く](https://zenn.dev/ks0318/articles/4b201527b383fa)
AIを用いた開発を効率化するためのTips集であり、PRD作成、README.mdの配置、丁寧なプロンプト、TDDなどが重要である。また、技術スタックの固定化、必要なファイルの網羅的な参照、Rulesファイルの作成と見直し、否定形の命令を避ける、AIの常時監視、実装前の計画策定などが挙げられている。

## [TIPS: コーディングエージェントの活用時、高速目grepで消耗しないために重要なタイムリープ戦術](https://zenn.dev/erukiti/articles/2504-coding-agent)
コーディングエージェント使用時のエラーや設計ミスは「タイムリープ戦術」で解決できる。AIが失敗したら作業を中断し、情報を追加してからリトライすることで、履歴汚染を防ぎ効率的に開発を進められる。

## [$100燃やして分かったClineのTips](https://zenn.dev/watany/articles/50665ee40f4948)
Clineを使った開発で$100使った経験から、Plan/Actモードの適切な使い方やコスト削減テクニックを紹介している。Planは細分化して必ずファイル出力し、Actで頓挫した時に再開しやすくするセーブポイントを作るべきだと提案している。

## [CLINEに全部賭けろ](https://zenn.dev/mizchi/articles/all-in-on-cline)
CLINEはプログラミングの変革をもたらす真のイノベーションであり、JSONの型推論など複雑なタスクを5分程度で実装できる強力なツールだ。従来のプログラマーは淘汰されるリスクがあり、新しいプログラミングパラダイムを受け入れることが今後のキャリアで重要となる。

# MCP
## [社内デザインシステムをMCPサーバー化したらUI実装が爆速になった - Zenn](https://zenn.dev/ubie_dev/articles/f927aaff02d618)
UbieのエンジニアがデザインシステムをModel Context Protocol（MCP）サーバー化し、コンポーネント情報やデザイントークンをAIに提供できるようにした事例。この取り組みにより、テキストだけの指示でデザインシステムに準拠したUI実装が約1分で完成するなど、開発効率が飛躍的に向上した。

## [Playwright MCP を使って、自然言語で E2E テストを実行してみた #Claude - Qiita](https://qiita.com/ore88ore/items/106c851e56631045fe25)
デスクトップ版Claudeと@playwright/mcpを組み合わせて、自然言語指示だけでE2Eテストを実行する方法を解説している。TODOアプリを対象に新規タスク作成や編集などのテスト例を紹介。画面設計が変わってもテストコード更新の必要がなくなる点に大きな可能性を感じつつ、エラー発生時の動作も確認している。

# その他のツール
## [なぜ、Difyなのか](https://tech.algomatic.jp/entry/2025/03/31/192241)

従来のLLMアプリ開発ではプロンプトがコード内にハードコードされ非エンジニアが変更できなかったが、Difyを導入することでドメインエキスパートが直接プロンプトを編集でき、CSや営業メンバーも開発に参加できるようになった。

## [Thoughts On A Month With Devin](https://www.answer.ai/posts/2025-01-08-devin.html)
Answer.AIのチームがAIコーディングアシスタント「Devin」を20以上のタスクでテストした結果、NotionからGoogle Sheetsへのデータ移行などの単純なタスクでは成功したが、複雑なコーディングや研究タスクでは過剰に複雑な解決策を提案したり、技術的な行き詰まりに陥るなどの問題が見られた。

# 論文
## [How is Google using AI for internal code migrations?](https://arxiv.org/abs/2501.06972)
GoogleでのLLMを用いたコード移行の経験を報告している。LLMの活用によりコード移行に必要な時間が大幅に削減され、移行プログラムの開始と完了のハードルが下がったことが示されている。

## [Evaluating Agent-based Program Repair at Google](https://arxiv.org/abs/2501.07531v1)
Googleでのエージェントベースのプログラム修復の実現可能性を探るため、Googleの課題追跡システムから収集した178件のバグを評価セットとして調査している。実装したPasserineエージェントはGemini 1.5 Proを使用して、機械報告バグの73%と人間報告バグの25.6%に対して妥当なパッチを生成することができた。