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。
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AI記事制作を自動化する前に、エンジニアが設計すべきこと
Claude Code SkillsやCodexで記事制作を仕組み化する前に、エンジニアが決めるべきルール、ナレッジ、レビュー観点、Git運用を整理します。
AI音声問題をエンジニア視点で考える：学習データより難しい本人性の話
津田健次郎さんのAI音声をめぐる報道をきっかけに、AI音声の問題をエンジニア視点で整理します。学習データの証明だけではなく、本人性、誤認、利用文脈、プラットフォーム運用を分けて考えます。
Googleのリポジトリから学ぶAIコーディング運用：AIに任せる前に、リポジトリをAI対応にする
Google Chromeのwebstatus.devとmodern-web-guidance-srcを題材に、AIコーディングを安定させるためのリポジトリ設計、Skill分割、検証コマンド、PR運用を整理します。