エンジニア/アドウェイズ子会社 ADWAYS DEEE 取締役CTO Perl/Scala/Go/Vue.js/React/Ansible/Terraform

Joined December 2011
昨日発表した「開発生産性3倍から10倍への壁」登壇内容はこちらです🙌 AIで開発生産性3倍を達成。でも「アウトカムは増えない」という壁に直面。10倍への飛躍に必要なAI前提の開発プロセス再構築への挑戦と失敗、そこからの学びを発表しました。 #でぃーぷらすトウキョウ speakerdeck.com/tomoda/the-b…
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"Software Engineering is back" という記事から: ・エンジニアの役割は、現場でレンガを積む作業員から、全体の設計図を描く建築家へと完全に変わった ・これまで重宝されてきたモダンなフレームワークやライブラリは、今や不要な複雑さを生むだけの邪魔な存在になる ・AIはBashのような古くからある標準的なツールを完璧に使いこなすため、最新の複雑な管理ツールは必要なくなった ・汎用ライブラリのわずかな機能を使うために、巨大で脆弱な依存関係を抱え込む必要がない ・自分のプロダクトの目的だけに特化した専用のツールを、AIを使ってその場で即座に自作できるようになった ・脆弱性対応やバージョン更新といった、フレームワークの維持に費やしていた無駄な運用コストを排除できる ・GoogleやMetaといった巨大企業が決めたルールに従うのではなく、開発者が設計の自由を取り戻す時が来た ・過去20年間にわたり手作業で泥臭いコードを書いてきた経験こそが、AIを正しく指揮するための鍵である ・ソフトウェアエンジニアリングの本質は、既製品を組み合わせることではなく、目の前の課題に対して最適な解をゼロから構築することに戻った blog.alaindichiappari.dev/p/…
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雑な解釈だけどLLMを実行環境として、MCPは外部API、Skillsはライブラリ、Sub Agentsはマイクロサービス的アプリケーションという印象を持っている。そして私的にはSkillsは便利だけど実務上、どういうSub Agentに分離するのかが処理時間やコンテキストの効率化のために重要だと思っている。 Skillsはライブラリとしての可搬性・再利用性を提供してくれる。存在としては少しレイヤが違う。そしてどの層も外界とはMCPでやり取りをする。 それらライブラリとしてのSkillsも活用しつつ、独立した実行環境でSub Agentsが仕事を回して、OrchestratorとしてのClaude Codeが集約する構造。 この構造をベースにいくつか作業環境(コーディング、リサーチ)を作ると、いい感じにSubAgentsが協調しながら効率的に仕事を回してくれてる。
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まがり retweeted
Tasks can now spawn async subagents that move to the background and continue working independently, even if the main agent finishes its task and becomes inactive. This lets subagents handle long-running tasks, great for monitoring logs or waiting for builds.
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