#検証

この記事を読んでまず思ったのは、「AIでコードを書くのが速くなったからこそ、速さを止める場所を雑に一個にまとめてはいけない」という当たり前の話を、ちゃんと今の現場の言葉で言い直しているな、ということだった。ここが妙に腑に落ちた。人間が書くコードでも、全部を同じ厳しさでレビューするわけではない。なのに agent が出した変更だけを一律に同じ gate に通そうとすると、たぶん詰まる。小さな修正と、権限を触るような変更と、設計を揺らす変更は、そもそも疑うべきポイントが違う。 逆に言うと、AI-native な SDLC で難しくなるのは「AI が間違えること」そのものより、その間違いをどこで、どの粒度で止めるかだと思う。この記事の見方はそこが面白い。コード生成がボトルネックではなくなっても、verification（検証）が消えるわけではない。むしろ、どの変更にどの検証を当てるかの設計が前に出てくる。ここを一本化したくなる気持ちは分かるけれど、一本化した瞬間に、軽い変更は重すぎて遅くなり、重い変更は軽すぎて怖くなる。 その不均衡は、たぶん人間より agent のほうが露骨に見せるんじゃな

Claude Code を使うとき、つい「いいプロンプトを書けば何とかなる」と考えがちです。私もその感覚はよくわかります。1回きりの質問なら、それで十分なことも多い。でも、同じような作業を何度も回す、途中の結果を確認する、前回の状態を覚えておく、となると話は変わります。そこで必要になるのが、単発の指示ではなく「loop」という考え方です。 元記事は、Youssef Hosni氏が Medium の Level Up Coding に書いたもので、Claude Code を使った agentic automation、つまり「AI にある程度の自律性を持たせて作業を進める仕組み」をどう設計するかを扱っています。面白いのは、AI をいきなり全自動にするのではなく、まずは安全で नियंत्र可な形で回し、少しずつ賢くしていく発想にあると思います。 この記事の主題は、Claude Code を「1回答えるAI」ではなく「繰り返し動く仕組み」として使うこと loop は、実行のきっかけ、読むべき文脈、できること、検証方法、状態の保存場所、停止条件まで含めて設計する 最初は `TASK.md`、