#development

What makes this story interesting from a Claude / Claude Code perspective is less the headline and more the direction of travel: the tooling stack around LLM development is becoming more “platform-like,” and Docker is clearly trying to sit closer to where developers already work. For Claude users, that matters because the fastest path from prompt to production often runs through containers, reproducibility, and deployment workflows. The source points to Docker quietly positioning itself as an AI

Radicleは、Gitを使った分散型のコード協業基盤です GitHubのような中央集権型サービスと違い、ひとつの運営者に依存しないのが大きな特徴です コードだけでなく、issuesやdiscussion、code reviewのような周辺情報もGit上で扱えるのが面白いところです local-firstなので、インターネットがなくてもある程度使える設計です CLI、Web、TUI、Desktopなど、複数の使い方に対応するモジュール構成になっています Linux、macOS、BSD系で利用可能で、インストールはかなり手軽です Radicleの紹介文には、`sovereign code infrastructure` という言葉が出てきます。直訳すると「主権的なコード基盤」ですが、要するに自分たちのコード管理を、特定企業の都合に握られたくないという考え方です。 これはかなり重要だと思います。 GitHubやGitLabのような便利なサービスはたくさんありますが、中央のサービスが止まったり、規約が変わったり、アカウントが制限されたりすると、

vibe coding は、短い指示を投げて AI に実装させる、いわば「ノリで作る」開発スタイル ただし、複数人開発や大きめのプロジェクトでは、後から破綻しやすい そこで注目されているのが spec-driven development（SDD） SDD は、先に仕様書を作り、何を作るか・なぜ作るかを明文化してから実装に進む この記事では、著者が fitness app を実際に作りながら、SDD の流れを4.5時間の実践として紹介している 個人的には、AI時代の開発で一番大事なのは「コードを書く速さ」より「判断を残すこと」だと思う 元記事はまず、AI時代の開発スタイルの変化から話を始めます。 最近よく聞く vibe coding とは、ざっくり言うと「こんな感じでお願い」とAIに伝えて、出てきたコードを見ながら微調整していくやり方です。 たとえば、 「このWebアプリにDAUチャートを追加して」 ちょっと動かしてみる うまくいかなかったら、またAIに直してもらう という流れですね。 これは小さな試作ならかなり強いです。正直、**“とりあえず形にする” 速度はものすごく速い*