#software_engineering

ClaudeがClaude Codeに dynamic workflows という新機能を追加しました。ざっくり言うと、1つのAIが順番に考えるのではなく、たくさんの“子エージェント”を同時に動かして、最後に結果をまとめる仕組みです。 これ、かなり面白いです。AIエージェントの話は最近よく聞きますが、ここまで「並列処理」と「検証」を前面に出しているのは印象的だと思います。単に“速い”というより、大きくて面倒な仕事を、壊れにくい形で進める方向に踏み込んでいるのがポイントです。 Claude Codeに dynamic workflows が追加された 1つのAIではなく、10〜100規模の並列 subagents を使って作業する 結果をチェックしてからユーザーに返すため、精度重視の作業に向く バグ調査、セキュリティ監査、大規模移行、長いレビュー作業などで強い research preview として提供され、Max / Team / Enterprise などで利用可能 **通常のClaude Codeより多くのtokensを消費

GitLabが、「agentic era（AIエージェント時代）」に備えるための再編を発表した その一環として、人数の削減（レイオフ）が行われるが、対象人数はまだ明かされていない CEOは、解雇の進め方を「openly（オープンに）」行うと説明し、希望退職の受付期間も設けた 組織はフラット化され、管理職の階層を最大3段減らす R&Dは約60の小さなチームに再編される 社内業務にはAI agentsを組み込み、レビューや承認、引き継ぎを自動化していく これは単なる人員削減ではなく、ソフトウェア開発の未来像に合わせた会社の作り替えだとGitLabは位置づけている GitLabがまた、テック業界でおなじみのあの重いニュースを持ってきました。 レイオフです。しかも今回は、ただ人数を減らすだけではなく、会社の構造そのものを組み替える「再編」とセットになっています。 Business Insiderによると、GitLabは「agentic era」に向けた対応として、6月1日までに人員削減を含む再編を進めると発表しまし

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*

AI-generated code は、最初の実装スピードをぐっと上げる ただし本当に見えにくいのは、あとから発生する cleanup cost（片づけ・修正コスト） その負担は、会社の大きさや開発体制によって誰が背負うかが変わる 個人開発者は「自分で直せばいい」で済むように見えて、実は積み上がる保守負担が重い ソフトウェア全体としては、AIで増えたコードが技術的負債を増やす可能性がある この記事のタイトルはかなり本質的です。 「AI-generated code の片づけコストは、速度ばかり語る話の中では見落とされがちだ」という主張ですね。 最近は、AI coding assistant を使えば、ちょっとした機能や画面、API呼び出しの雛形まで一気に作れます。 たしかにこれは気持ちいい。書き始めるまでの面倒くささが減るし、「まず動くものを出す」までが速い。ここは本当に革命っぽいです。 でも、この記事が釘を刺しているのはその後です。 速く作れたコードは、速く保守できるとは限らない。 むしろ、急いで作ったぶんだけ、あとで見直し・修