• 12 Factor Agents
• 2025 年の AI コーディングのトレンド：エージェントによる 10 倍の生産性増幅の下で広がる「粪围」
• 2025年のアウトプットふりかえり
• Copilot のコードレビューは 6,000 万件を突破し、なお増加中
• Claude Code チームの Cat と Thariq とのファイアサイドチャット
• FunctionGemma のファインチューニングガイド
• 大規模言語モデルによるバイブコーディングのサーベイ
• 真の AI エージェント型コーディングツール「Claude-Code」
• ACP プロトコル＋複数の AI コーディングエージェント：企業の研究開発のための新たな生産性プラットフォーム
• コーディングエージェントのための高度なコンテキストエンジニアリング
• コーディングエージェントの実行過程を検証する Agent as a Judge をフィードバックループに導入する
• 「エージェント」はついに、有用な専門用語となるほど広く合意された定義を持つに至ったのかもしれない
• Copilot Applied Science におけるエージェント駆動開発
• エージェントフレームワーク、ランタイム、ハーネス――なんてこった！
• エージェントハーネスエンジニアリング
• エージェントミドルウェア
• Agent Plugins でスキルやツールなどをパッケージ化する
• エージェントのプルリクエストはあらゆるところにある。そのレビュー方法を紹介する
• Agent Skills
• Claude Code Agent Skillsを活用したTECH BLOGレビュー ── AIで推進するレビュー自動化
• Agentic AI インフラ実践経験シリーズ（9）：コンテキストエンジニアリング
• エージェント自律性レベル
• エージェント時代のコード品質
• エージェント型コードレビュー
• エージェント型コーディングのフック：決定論的な AI ガードレール
• 仕様駆動開発によるエージェント型コーディング：AI エージェントがコードを書く前に構造を必要とする理由
• エージェント型デザインパターン #1：ツール呼び出し
• エージェント型デザインパターン パート 3：ツール利用
• Zalando におけるエージェント型エンジニアリング：現状のスナップショット
• エージェント型エンジニアリング：AI エージェントの群れはソフトウェアエンジニアリングをどう再定義しているか
• Agent Platform の Agents CLI：作成から本番環境までを 1 つの CLI で
• AI エージェントのガードレール：LLM が回避できないルール
• AI-assisted Coding と開発生産性の向上（副題：シリコンバレーの開発者から見た AI 生産性ツールと開発方式の変化）
• 「AI Code Agents祭り」成功の裏側：大企業でAIコードエージェントを浸透させる7つのテクニック
• AI コードレビューのさらなる進化：AutoDev のマルチエージェント協調アーキテクチャ徹底解説
• AIコードレビューの理想と現実 ─ Devinをチームに導入して気づいたこと
• AI コーディング 2025 総括：中国製モデルは「能力で追いついた」が、中国製コーディングツールはまだ「情緒的な寄り添い」にとどまる
• 2026年のAI Coding Agent活用 ── スピードと安全性を両立させる
• AI コーディングエージェント：導入の動向
• AI プログラミングツールの進化とバイブコーディングについて
• AI駆動開発を2コマンドで組織標準に ── Claude Code × Codexで設計からテストまで
• AI フレンドリーなアーキテクチャ：DevOps プラットフォームとプラットフォームエンジニアリングで AI 自動プログラミングを後押しする
• 要件策定から本番環境への展開までの完全自動化を目指して96プロダクトのAI活用力を強化した話｜プロダクトのキーパーソン向け施策『AIナレッジ共有会』
• AI はコードを速く書く。それが動くことを証明するのは依然としてあなたの仕事だ。
• ハーネスエンジニアリングの解剖学：AI コーディングエージェントをどう評価し、反復し、守るか
• AI をリファレンスアプリケーションにつなぎ留める
• エージェントとのコーディングにおける内部品質の評価
• AutoDev Remote 编程智能体：你何必只让 AI 在白天分析需求、设计方案
• GitHub Agentic Workflows でリポジトリのタスクを自動化する
• Claude Code でセキュリティレビューを自動化する
• コーディングガイドライン運用をAIで自動化し、レビュー知見を資産化する
• パーミッションプロンプトを超えて：Claude Code をより安全かつ自律的にする
• より良い AI エージェントを構築する：Agent Bake-Off から得た開発者向けの 5 つのヒント
• 新しいエージェント型開発プラットフォーム Google Antigravity で構築する
• 非同期コーディングエージェント Jules で構築する
• 構文だけでなく意図を判断するゼロトラスト AI エージェントを構築する
• 並列に動く Claude のチームで C コンパイラを構築する
• Claude Agent SDK でエージェントを構築する
• 効果的なエージェントの構築
• Claude のためのセーフガードの構築
• はじめての MCP サーバー構築:カスタム機能で AI ツールを拡張する方法
• AI-Nativeという選択 ー 正解のない時代に、メルカリが選んだ指針
• Claude Code for web：Anthropic の新しい非同期コーディングエージェント
• Claude Code フック完全ガイド - ツールライフサイクル全体にわたる決定論的な強制
• Claude Code のスウォーム
• Claude Code のトークン節約ガイド：1M コンテキストは慎重に使え、新しいセッションを開かないのも常に開くのも正しくない
• Agent Skills で知識のギャップを埋める
• コードエージェント・オーケストラ：マルチエージェントのコーディングを機能させるもの
• MCP によるコード実行：より効率的なエージェントを構築する
• プラットフォームとしての Codex：オープンなエージェントハーネスの上に構築する
• 理解の負債：AI 生成コードの隠れたコスト
• Conductor のアップデート：自動レビューの導入
• コーディングエージェントのためのコンテキスト効率の良いバックプレッシャー
• エージェントのためのコンテキストエンジニアリング
• コーディングエージェントのためのコンテキストエンジニアリング
• 実践における Continuous AI：エージェント型 CI で開発者が今日自動化できること
• Crush、おかえり
• 単発のプロンプトからワークフローへ：GitHub Copilot CLI でカスタムエージェントを使う方法
• Codex のカスタム Code Review ルール
• DeepSWE：RL のスケーリングによる、完全にオープンソースの最先端コーディングエージェントの訓練
• AI エージェントの評価をわかりやすく解説する
• プロンプトインジェクションから LLM エージェントを守るためのデザインパターン
• エージェント的ループの設計
• プロンプトインジェクションに耐える AI エージェントの設計
• 流れの摩擦を設計する：AI ネイティブなチームの中核能力
• AI エージェントプロトコルのための開発者ガイド
• スキルを使った ADK エージェント構築のための開発者ガイド
• Devin の 2025 年人事評価：職場で働くエージェントの 18 か月から得た学び
• Devstral
• AIに渡す指示書の役割分担: AGENTS.md/SKILL.md/DESIGN.mdと仕様駆動開発の現在地
• 本当にすべてのループに人間が必要か？
• マルチエージェントを構築するな
• AI エージェントのための効果的なコンテキストエンジニアリング
• 長時間稼働エージェントのための効果的なハーネス
• 効率的なエージェント型コーディング
• 並列コーディングエージェントのライフスタイルを受け入れる
• セキュアな Devin 管理によるメルカリでの AI 活用の実現
• 2028年「開発プロセス完全自動化」を見据えた、エンジニア組織の構造改革
• ソフトウェア 3.0 時代を迎えて
• Agent Skills でエージェントを現実世界に対応させる
• DevOps の規範と実践を融合した、進化的な AI 支援コーディングの構築
• 仕様駆動開発の進化：Conductor が Antigravity に対応
• LLM を基盤に構築する際は注意を払え
• ファクトリーモデル：コーディングエージェントはソフトウェアエンジニアリングをどう変えたか
• 5 分の会話で概念実証を 1 つ - AI 支援コーディングと仕様駆動開発による私たちの AI 実験
• AI が作ったコードがアドミンになるまで
• アイデアから PR へ：GitHub Copilot のエージェント型ワークフローのガイド
• バイブコーディングから仕様駆動開発へ：制御を失わずに AI エージェントを導く方法
• エージェント型コーディングの未来：指揮者からオーケストレーターへ
• GitHub Copilot coding agent 101：GitHub でエージェント型ワークフローを始める
• GitHub Copilot：新しいコーディングエージェントの紹介
• GitHub のエージェント型セキュリティ原則は AI エージェントをいかに可能な限り安全にしているか
• AI エージェントのための良い仕様の書き方
• AIコードレビューを「単一責任の原則」で育てた話
• 長時間稼働するアプリケーション開発のためのハーネス設計
• コーディングエージェントのユーザーのためのハーネスエンジニアリング
• マルチエージェントシステムをどのように、いつ構築すべきか
• コード生成における AI の自律性はどこまで推し進められるか？
• StrongDM の AI チームはコードを見ることすらせずに本格的なソフトウェアをどう構築しているか
• エージェントプリミティブとコンテキストエンジニアリングで信頼性の高い AI ワークフローを構築する方法
• 私たちはマルチエージェントのリサーチシステムをどう構築したか
• 私たちは製品全体で Claude をどのように封じ込めているか
• 私たちは Yandex Code Assistant に、開発者のコード作成を手助けし、開発者を幸せにすることをどのように教えたか
• より少ないツールで GitHub Copilot をより賢くする取り組み
• 人間は意図、AIは実装：Codexが導く「要件を伝えるだけ」のAI駆動開発ワークフロー
• ソフトウェアエンジニアリングのループにおける人間とエージェント
• 2026 年のソフトウェアエンジニアリングの最先端に AI が与える影響
• AI エージェントのための効果的なガードレールの実装
• ハーネスエンジニアリングによる Deep Agents の改善
• クラウドと IDE のエージェントの統合：ツールの断片化を解消し、AI による全工程の自動コーディングを実現する
• Claude Developer Platform における高度なツール利用の紹介
• Agent HQ の紹介：あらゆるエージェントを、あらゆる働き方で
• Agent Skills の紹介
• All Hands AI の紹介
• Codex の紹介
• 初の AI ソフトウェアエンジニア Devin の紹介
• 紹介：Devstral 2 と Mistral Vibe CLI
• Google Antigravity の紹介：AI 支援ソフトウェア開発の新時代
• Antigravity SDK におけるローカル AI モデルのサポートの紹介
• 仕様から書くAI駆動開発へ ― cc-sdd 入門
• エージェント型 AI はシンプルに：ソフトウェア開発のための実践的ワークフロー
• コンテキストエンジニアリング
• AI が生成したコードの検証を学習する
• 本当に「ポチッ」で全部できるのか？ — 保守的な開発者が AI エージェントでプロダクトをリリースして気づいたこと
• 長時間稼働エージェント
• ループエンジニアリング
• ループエンジニアリング実践：プロンプトチューニングをClaude Codeに任せてみた
• AI に t-wada の TDD を頑張らせる
• AI にチームのルールを守らせる方法
• Agent 評価の考え方で AI Coding を管理する —— 31 万行のコードの AI リファクタリングの実践
• Claude Developer Platform におけるコンテキスト管理
• 仕様駆動開発：AI で開発するときに Markdown をプログラミング言語として使う
• このコードをすべてレビューすべきではないのかもしれない
• Jules Tools の紹介：Google の非同期コーディングエージェントのためのコマンドラインコンパニオン
• mercari-pm-agent の設計 — Claude Code Skills と MCP で PM のワークフローを自動化する
• エージェント環境における間接 AGENTS.md インジェクション攻撃の緩和
• ソフトウェアエージェントにおけるプロンプトインジェクション攻撃の緩和
• ブラウザ操作におけるプロンプトインジェクションのリスク緩和
• コードレビューだけではない
• 2026 年に向けた私の LLM コーディングワークフロー
• 新しいソフトウェアライフサイクル
• AI 支援型プログラミングのすべてがバイブコーディングではない（でもバイブコーディングは素晴らしい）
• AI ピアプログラマーのオンボーディング：GitHub Copilot coding agent を成功に導くためのセットアップ
• OpenHands の 1 年：オープンソース AI 開発の歩み
• より効率的な AI エージェントのための OpenHands のコンテキスト凝縮
• 大規模な AI コードレビューのオーケストレーション
• AI 時代における開発チームの組織化 - Part II.2
• AI 時代における開発チームの組織化 - Part III
• アウターループを自ら担え
• シニア以上のエンジニアのための、LLM とのピアプログラミング
• pj-double: メルカリの開発生産性向上に向けた挑戦 — AI-Native化が辿り着いたASDDとプロセス変革の全貌
• Claude Code を活用した予測可能なバイブコーディング戦略
• コードを書かない人のためのプログラミング：VibeCraft の仕組み
• プロンプトインジェクションとジェイルブレイクは同じものではない
• ロール混同としてのプロンプトインジェクション
• GPT-3 に対するプロンプトインジェクション攻撃
• エージェント型コーディング評価におけるインフラストラクチャノイズの定量化
• Software 3.0 時代、Harness による組織生産性の底上げ
• 「ソフトウェアエンジニア」としての Ralph Wiggum
• コミット数2倍でもレビュー品質を維持！AI時代のコードレビューフロー再設計
• Managed Agents のスケーリング：頭脳を手から切り離す
• Unityクライアント環境におけるSDD活用事例 ── アンチパターンとその改善
• LLM システムをプロンプトインジェクションから守る
• 自己改善するコーディングエージェント
• Sequoia Ascent 2026 のまとめ
• 複数チームで1つのClaude Codeプラグインマーケットプレイスを育てる ── 共同運用で直面した5つの課題と対策
• Shell + Skills + Compaction：実際の仕事をこなす長時間稼働エージェントのためのヒント
• Shift Left & Right：AI 統合はいかにコーディングを超えて広がるか
• Skill Issue：コーディングエージェントのためのハーネスエンジニアリング
• AI エージェント時代のソフトウェア開発
• ソフトウェアエンジニアリング：神話を打ち破り、バイブコーディングを迎え入れよう！
• 仕様駆動開発：AI ネイティブ・エンジニアリングへのスペックファーストなアプローチ
• Spec駆動開発におけるコンテキストエンジニアリングとCustom Slash Commandsのベストプラクティス
• AI による仕様駆動開発：新しいオープンソースツールキットを使い始める
• 仕様駆動開発：AI エージェントの時代における仕様の復権
• Claude Code の舵取り：CLAUDE.md、スキル、フック、サブエージェントをいつ使うか
• AGENTS.md に /init を使うのはやめよう
• 「バイブコーディング」をやめ、新世代のソフトウェアエンジニアリングを受け入れよう
• 構造化ツール
• メルカリ Web モノレポでエージェントを飼いならす
• AIエージェント時代に、テスト駆動開発（TDD）は「ガードレール」になる【t_wada×やっとむ対談】
• Evals で Agent Skills を体系的にテストする
• TUI ベースのコーディングエージェント Crush を試す（ちなみに neovim で）
• エージェントハーネスの解剖学
• AI エージェントにとっての致命的な三要素：プライベートデータ、信頼できないコンテンツ、外部との通信
• ソフトウェア開発の新時代：バイブコーディングからエージェント型エンジニアリングへ
• AI の新しいスキルはプロンプティングではなく、コンテキストエンジニアリングである
• 「コンテキストエンジニアリング」の台頭
• バイブコーディングについての不都合な真実
• VibeSec の清算
• 3層エージェントオーケストレーションで実現する高精度AIコードレビュー
• LangChain によるツール呼び出し
• Toss チームが AI の波に向き合う方法：AI Surf Day
• 重要なお知らせ：Gemini CLI から Antigravity CLI への移行
• 信頼できるエージェントの実践
• エンジニア2人 × AI で回すプロダクト開発 — “開発プロセスの半分以上をAIが主導的に行う” 体制の実践
• 2 つの出版社と 3 人の著者が「バイブコーディング」の意味を理解していない
• 仕様駆動開発を理解する：Kiro、spec-kit、Tessl
• 最近の Claude Code の品質に関する報告についての最新情報
• スキルを使って OSS のメンテナンスを加速する
• AIエージェント向けコーディングルールをArchUnitで機械的に検証する運用
• バイブコーディングとエージェント型エンジニアリングが、望む以上に近づいている
• バイブコーディングのベストプラクティス：見逃してはいけないこと
• バイブエンジニアリング
• オープンソースの「終わらない九月」へようこそ。メンテナーのために私たちが計画していること
• AIが教えてくれたコードレビューの本質　― 意図共有という学び ―
• 「ハーネスエンジニアリング」（Harness Engineering）とは何か？
• 仕様駆動開発とは何か？ 実践者のためのガイド（と、使わないほうがよい場合）
• 良い CLAUDE.md の書き方
• Agentic Engineering Patterns（エージェント型エンジニアリングのパターン）について書く
• エージェントのための効果的なツールを書く — エージェントとともに
• エージェントに必要なのはフレームワークではなくハーネスである
• AI コーディングエージェントにはマネージャーが必要だ
• あなたの仕事は、動くことを証明したコードを届けることだ
• あなたの並列エージェントの上限