面接官に聞かれた。「AIはあなたの100倍の速さでコードを書けます。それでも、会社があなたを雇う理由は何ですか？」
AIが人より速くコードを書く時代に、会社がプログラマーを雇う理由はどこにあるのか。技術面接で交わされた対話を読み物として描き、最後に実務で意識したい点をまとめます。
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AIにコードを書かせて半年、衰えを感じた5つの力
AIコーディングを半年続けて感じた、基礎知識、設計、コード読解、デバッグ、品質判断の変化と、能力を維持しながらAIを使う方法を整理します。
Claude Codeの開発効率を上げるSkillsとMCPの使い分け
Claude Codeの開発効率を上げるために、SkillsとMCPの違い、用途別の最小構成、権限管理、導入順序を解説します。
ChatGPT Images 2.0で「5枚生成」がコラージュになりやすい挙動を調査する
ChatGPT Images 2.0で複数枚の独立画像を依頼したつもりが、1枚のコラージュとして出力された挙動を、プロンプト、呼び出し単位、モデルの解釈から整理します。
CodexのSkills・Plugins・MCP・AGENTS.mdの違いを整理する
Codexで見かけるAGENTS.md、Skills、Plugins、MCPの役割を、ルール、手順、まとめる単位、外部接続という観点で整理します。
経験5年で差がつくフロントエンドエンジニアの価値――AI時代に伸ばすべき4つの力
実装速度だけでは差がつきにくいAI時代に、データ設計、障害への備え、作らない判断、安定したデリバリーがなぜ重要になるのかを整理します。