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AIエージェントを業務プロセスに組み込む前にQAが見るべき3点
AIエージェントを業務フローに組み込む企業が増える中、CI/CDパイプラインとテスト戦略に何を見直す必要があるかを整理しました。
社内AIツールの「野良化」問題、フロントエンドエンジニアが確認すべき3点
AIで作られた社内ツールは公開後に持ち主が消えることがあります。CODEOWNERSやSSO連携の棚卸し手順を解説します。
Codex×GPTで自治体AI開発、QAはどう変わるか 生成AI導入の品質観点
自治体向けAI基盤にCodexを使う事例を題材に、AI生成コードのテスト戦略・eval設計・CI/CDでの品質担保のポイントを整理しました。
AIコーディングで開発コスト8割減？チーム体制の落とし穴を点検する
AIコーディングエージェントで開発コストが急減する中、レビュー・セキュリティ体制が置き去りになる落とし穴と、その確認・対策手順を整理しました。
LiteLLM v1.100系のリリース頻度から考える、依存OSSの運用体制
LiteLLMのdev版リリースを題材に、依存OSSのバージョン追随をスプリント運用や見積もりにどう組み込むかを整理しました。
LangChain 1.4.0a2のMCPアダプタをCIでテストする手順
LangChain 1.4.0a2のMCPアダプタをインストールから動作確認、CIでの安定運用まで手順化。フレーキーテスト対策も解説します。
OpenAI組織再編でCodex連携が壊れる前に確認すべき3つの設定
OpenAIの組織再編報道を切り口に、Codex・OpenAI SDKに依存するCI/CDが受ける影響と、バージョン固定・フォールバック設計などの確認手順を整理しました。
MCP新ロードマップとは。CI/CDで確認すべき変更点3つ
MCPの新ロードマップをQA・CI/CDの観点で解説。HTTP統一やエージェント対応がテスト設計に与える影響と、今日確認できる手順を整理しました。
AIコーディングエージェントにテスト実行を任せる前に確認すべき4点
AIエージェントにpytestを実行させる運用の落とし穴を、トークンコスト・隔離性・失敗履歴の3軸で整理し、導入判断の基準を示します。
GPT-5.6 in Kiro登場、AIコーディングのCI/CD組み込み方を検証する
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AIコーディングで作ったFastAPI+Docker構成、本番投入前の落とし穴3つ
AIツールが生成しがちなFastAPI+Next.js+Docker構成の落とし穴を、FFmpeg依存・非同期処理・CI/CD設定の3点から確認する方法を解説します。
SKILL.md運用で見落とすトークン予算とCI落とし穴の確認法
SKILL.md検証ツールskillcheckの修正から、CIのトークン予算誤判定やクラッシュの落とし穴と確認・対策手順を解説します。