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“機能を作るな。楽して作るな。 （LayerX社内資料） Don’t Build Features. Don’t Take the Easy Way Out.” (485 users) htn.to/3zS7yhQBsv
めっちゃ響いた
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les dejo uno de los mejores papers que leí sobre Harness Engineering.
explica muy bien:
1) qué es un harness
2) cómo están construidos los coding agents actuales
3) qué patrones se repiten entre Claude Code, Codex, Gemini CLI, etc.
4) hacia dónde está evolucionando la categoría
5) qué recomiendan si querés construir uno
todo parte de una definición simple:
Agent = Model + Harness
como complemento, también pueden leer el artículo que escribí sobre el tema.
paper:
arxiv.org/pdf/2609.00006
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DESIGN.mdに全てのデザイン関連のガイドラインをまとめると重複や矛盾が増えるので「どんな問いに答えるか」でAI参照先ファイルを分ける。貴重な実践知。
デザイナーの思考フローをAIに渡す。カナリーのデザインシステム「NestUI」の参照設計｜株式会社カナリー note.com/canary_inc/n/n538ad…
ALT 「人間のデザイナー」と「AI システム」のデザインアプローチを比較した図。左側は人間のデザイナーが頭の中の引き出しから要件に応じた知識だけを引き出す様子（目の前の課題にフォーカスする）、右側はAIシステムが状況に応じて必要な知識やレイアウトをシステム外部から引き出す様子（知識を状況に応じて引き出す）が描かれており、下部には「AIに求めるのは『全知』ではなく、状況に合わせて適切な知識を選べること」というメッセージが記載されている。
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評価されるエンジニアのタイプ分類めちゃ良かった、これはおすすめ
分類の仕方としてとても納得感あるし、GAP分析に使えそう、特にAIで何が変わりそうかも含めて良い棚卸しになると思う
周囲から頼られ、「優秀だ」と評されるソフトウェアエンジニアの6つのタイプmtx2s.hatenablog.com/entry/2…
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MCPは今やそんなにいらないよ、って話だった。
・MCPは2024年11月にAnthropic社が公開した外部接続規格である
・当時はモデルの推論能力が低く、エージェントの自律動作も不安定だった
・普及に伴い、ツール定義で枠を圧迫するコンテキスト肥大化も発生していた
・もちろん肥大化を防ぐラッパーなど、MCP周辺に大掛かりな仕組みが作られてきた
・しかし、その間にモデル側の推論やコード実行能力が大幅に進化した
・今のLLMはスクリプトを自作する
・で、未知のAPIでも直接叩くことが可能になった
・さらに、モデル自身が--helpコマンドを参照してCLIの操作法を把握できる
・既存のAPIやCLIをラップしただけのMCPサーバーはもはや不要
・ターミナルを扱えるエージェントなら、直接APIを叩く方がはるかに柔軟
・ここまでを踏まえると、大半のMCPサーバーは削除してよいのではないか
・独自の専用規格ではなく、既存のHTTP APIや標準的な仕組みを使った方が良い
・例えばAccept: text/markdownヘッダーを使った取得などの動きもある
・MCPはモデルが賢くなかった時代の産物
・そろそろ役目を終えてもいいのでは
maharship.com/blog/why-mcp-w…
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社内でJev勉強会をしました！！50人以上参加して、Jevとは？の軽い共有から、使うとどんな機能が作れそうか？どんなユーザー体験が作れそうかをアイデアを出しあいました。
tech.layerx.co.jp/entry/2026…
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デザインシステムのレビュー59項目を、AIと人間でどう配分するか試した記録。
見えてきたのは「一度決めれば終わる仕事」と「決めても残る仕事」の線引き。自動化率100%を目指さない理由が分かります。
UIデザインは、Claude Codeに任せるほど仕事が減らない @dorisukeone
note.com/dorisukeone/n/n8f5e…
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【UIデザイナーが作って良かったSkill紹介 その3】
オブジェクトがどのように紐づいているのかを見たくて、
デザインデータと概念図とER図を同じキャンバスに乗せて、メニューひとつで行き来できるようにしました。
どちらも同じ出所のデータから描いているので、片方を直せばもう片方も追従できます。
見たいものを1つのツールにまとめると更新も楽で、良いツールが出来ている気がする...
デザイン業務自体を自分でアップデートできるのは良い時代...!!
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AIにUIを作らせると「機能は満たしてるけど、よくある画面」になりがち問題。
デザインシステムに沿わせるほど、合理的だけど必然性を感じないデザインになってしまう...
カナリーではUI生成の際に「デザイナーの人格」(何を考えてデザインしているか？)を学習させています。
それをアイディアを発散させるフェーズを挟むことで、リードデザイナーが作ったような必然性のあるデザインを生成する仕組みを作りました。
cocoda.design/varhirac/p/pe1…
最近公開したCanvas機能を設計している @varhira さんに記事をまとめていただきました
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DDR（Design Decision Record）というワードを知った。良さそう。
zenn.dev/softbank/articles/e…
#デザインハーネス2
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これはAIエージェント作ってる人には神資料。AIエージェントは「反省を繰り返せば賢くなる」わけではない。
見積書抽出の自己改善は90%で停滞。人手なら98〜99%。原因は知能不足ではなく、最初の設計に引きずられ、「プロンプトを1行足す」「文字列置換を増やす」しか出なくなること。改善というより、局所最適への増築だ。
この資料がうまいのは、自己改善を
・Training Data：実行ログを一般化
・Optimizer：編集量を絞り、未使用タスクで検証
・Search Strategy：設計の異なる候補を残す
・Evaluation：業務上の正解を定義
の4点でハーネス化したところ。
評価が弱ければ、反復3回で82.7%だった精度が、10回で78.0%まで落ちる。
エージェントに必要なのは「もっと考えて」ではない。間違った改善を採用しない仕組みだ。
speakerdeck.com/22mi/how-to-…
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PMの仕事は、WBSを引くことじゃない。
Zennで公開された
『プロジェクトマネジメントの教科書（内製チーム向け）』がかなり良い。
全42章、約27.5万字。しかも無料。正直、書籍で紙でほしい。絶対買うよ！
刺さったのは、この辺。
・計画は外れる前提で立てる
・要件を軽く扱わない
・「言われていないこと」まで扱う
・当たり前すぎて誰も言わないことを見る
・例外すぎて誰も言わないことを見る
・合意が崩れる瞬間まで設計する
・炎上、撤退、引き継ぎまでPMの仕事
特に、
「当たり前すぎて言っていないこと」
「例外すぎて言っていないこと」
を独立した章にしているのがいい。
プロジェクトが壊れるのは、
資料に書いてあることを管理できなかった時より、
“誰も書かなかった前提”がズレた時。
AI時代はコードも資料も一瞬で作れる。
だから逆に、PMの価値は
「作ること」から、
何が決まっていないかを見つけること
に寄っていく気がする。
最後が「それでも計画する価値」なのも良い。
zenn.dev/tan_go238/books/pro…
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AIエージェントに書かせたコードが、自分たちの決めたルール通りになってるか、どうやって保証するんだろうってずっと思ってた。
ZOZOのチームはArchUnitで機械的に検証する運用に落とし込んでいて、「レビューだけでは遵守を保証できない」という課題をそこで解決してる。これは現実的だな。
「AIに書かせる」が当たり前になると、次の問題は「意図通りに書かれたか」の確認コストなんだよね。
「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」
techblog.zozo.com/entry/veri…
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ジュニアの「AIが書いたコードが理解できない」問題の対応策 dlvr.it/TVMRbF #Qiita
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AI駆動開発を取り入れたプロダクト開発の現場で、各職能の役割分担がどのように変わり、どのような越境が起こったのか、デザイナーのふくしんさんがまとめてくださいました！ふくしんさんはDesignshipにも登壇させていただきます。お楽しみ！
AI駆動開発が動かした、PdM・デザイナー・エンジニアの境界
note.com/mfdesign/n/n48edb0e…
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👻
Product Engineering Conference 2026 で登壇します。こちら資料になります。
AIで実装は速くなった。なのにプロダクトは速くならない。職能の壁を越えて価値のフローを設計する
speakerdeck.com/nwiizo/ai-de…
#PdEConf
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本日PdEConf2026で話した「デザインハーネス」についての資料を公開しました！
AIが生成したデザインの妥当性を、誰がどう担保するのかという主題です。
デモ用に作ったデザインシステム「Atlas」も資料に組み込んでいます。ぜひご覧くださいませ👉
デザインハーネス 〜AIが生成する"デザイン"の妥当性を、誰がどう担保するのか〜speakerdeck.com/kgsi/pdeconf… #PdEConf
