1指摘 = 1ファイル ルールは ~/.claude/feedback/<topic>.md に1つずつ置きます。実際に運用している tdd.md はこうなっています。 --- name: tdd description: 実装前にテストを書くTDDアプローチを必ず取ること type: feedback count: 6 enforce: - event: pre_edit path: '**/*.go' absent_sibling: '{stem}_test.go' message: 'TDD: 実装ファイルを書く前にテストファイル(Red)を先に書くこと。' severity: ask - event: pre_edit path: '**/*.ts' absent_sibling: '{stem}.test.ts' message: 'TDD: 実装ファイルを書く前にテストファイル

テストを設計する／既存テストをレビューするための手法カタログと選定ワークフロー。 対象(機能、モジュール、API、PR 差分)から「テストすべき振る舞い」を網羅抽出し、 各振る舞いに適切なテスト手法を割り当て、必要な reference だけを読みに行く。 ユーザーが「テスト設計」「テストケースを洗い出す」「テスト観点」「テストレビュー」 「どんなテストを書くべき」「どうテストする」「テストしにくい」「カバレッジ」「テスト戦略」 「単体テストの考え方」「TDD」「テストファースト」と言ったとき、 または「テストが甘い／薄い／足りない」「テストが脆い／壊れやすい／実装を変えると壊れる」 「テストが flaky ／不安定／たまに落ちる」「リファクタ前にテストで固めたい」と困っているとき、 あるいは手法名(同値分割、境界値、デシジョンテーブル、ペアワイズ、property based、mutat

I'm Building Agents That Run While I Sleep I Have No Idea If What They Ship Is Any Good I've been building agents that write code while I sleep. Tools like Gastown run for hours without me watching. Changes land in branches I haven't read. A few weeks ago I realized I had no reliable way to know if any of it was correct: whether it actually does what I said it should do. I've run Claude Code works

はじめに：AI開発ツールの「落とし穴」 AI開発アシスタントを使っていて、こんな経験はありませんか？ 要求を投げると大量のコードが生成されるが、実行すると エラーだらけ ビジネスロジックが不完全で、結局人間が大幅に修正 前日に書いたコードと今日書いたコードで一貫性がない これらの問題の根本原因は、現在のAI開発ツールが「素直すぎる」ことにあります。つまり、立ち止まって考えることなく、機械的にコードを生成してしまうのです。 この課題を解決する注目のプロジェクトが、2026年1月にGitHub Trendingを席巻し、29,000+ Starを獲得したSuperpowersです。 Superpowersとは？ Superpowersは、Claude Code向けのプラグインで、AIに**「ベテランエンジニアの作業フロー」を強制的に組み込む**ツールです。 驚異的な成長：数ヶ月で29,000+

Anthropicハッカソン優勝者が10ヶ月以上かけて実際のプロダクト開発で使い込んだ everything-claude-code というリポジトリが公開されていたので、内容を読み解いてみました。 この記事の要約 Anthropic x Forum Venturesハッカソン優勝者 が公開した本番環境で使えるClaude Code設定集 agents, skills, hooks, commands, rules, MCP設定 の6種類のファイルで構成 コンテキストウィンドウは 200kから70kまで縮小する可能性 があるため、MCPの有効化は10個以下に抑える TDD（テスト駆動開発）を中心 にしたワークフローで、カバレッジ80%以上を必須とする /tddや/planなどの スラッシュコマンド で素早くワークフローを呼び出せる hooksによる自動化 でフォーマット実行やconsole

【まとめ】2025年の学び年間サブスクは罠。AI情勢はすぐ変わる 「最強モデル1つ」より「適材適所」 「入り口」で体験が大きく変わる 魔改造は無駄になる。「軽さ」こそ正義 Gitを制する者がAIコーディングを制す ログとTDDだけで8割の問題は解決する 雑にしゃべり、AIに整理させると効率いい 「AIは賢いから大丈夫」は危険 拡張機能を詰めすぎると低脳に AIコーディングは「ディレクション」 2025年は「AIコーディング元年」と言っても過言ではないくらい、大きな変化がありました。Claude Codeの登場により、AIが自律的な作業をおこなえるようになり、非エンジニアでもかなりコーディングがしやすくなりました。 私自身、非エンジニアではありますが暇さえあればAIコーディングで何かを作るように。もはや「これなしでは考えられない」くらいの存在です。 この1年を振り返り、AIコーディングをより

最近は、CursorとDevinを使いこなしてVibe codingしてます。ある程度の開発経験を経た上での学びを言語化しました。 TDDの基本をおさらいTDD（Test Driven Development）は、機能を実装する前にまず「失敗するテスト（＝Red）」を書き、それを通すための最小限のコードを書き（＝Green）、その後に設計改善やリファクタリングを行う（＝Refactor）という開発サイクルです。 この「仕様→実装→改善」の小さなループを高速に回すことで、安全かつ持続可能なコードベースを築くアプローチです。 テストは単なる“品質確認”ではなく、「ソフトウェアに何を求めているか」を明文化する設計の起点でもあります。TDDは、その意味で“書き方”というより“考え方”に近い開発手法です。 業務でVibe codingをする上での難しさ私たちがプロダクトを作っているのは、PoCでも社

AI に自分のスタイルでコードを書かせたい。 自分のコーディングスタイルを端的にまとめると、たぶんこう。 TDD でミニマルにはじめるのが好き でも DDD で段階的にドメインモデリングもしたい 実装は関数型ドメインモデリングに寄せる これをAIに叩き込みたい。資料を読ませてプロンプトを作って、それにそって実装させる。 エヴァンスのDDDと軽量DDDの2つでやらせてみる。 コードはここ 自分のコーディングスタイルに合わせたプロンプトを作成する MCPエージェントで検索とURL展開を使える状態で次のように指示をした。(自作ディープサーチみたいなもの) インターネットでDDDについて調べさせる インターネットで関数型ドメインモデリングについて調べさせる インターネットでTDDについて調べさせる プロンプトとして使えるように要点を圧縮しろ 端的に圧縮しろ もっと圧縮しろ で、でてきたのがこれ。こ

.cursorrules � ;ƪ� # .cursorrules # Development Steps for CLI Application in Go ## 1. Overall Design - Define the purpose and scope of the CLI application. - Identify the target audience and their needs. - Outline the main features and functionalities. - Create a high-level architecture diagram. - **Improve Specifications/Features:** - Enhance the design from a UX and beauty perspective. - Conside