AIコーディングのワークフロー

開発者でなくてもできるAIコーディング：CursorとClaude Codeでツールを作る

非開発者でも、AIを使って本物のソフトウェアを作れるようになりました。非エンジニアがCursorとClaude Codeを使うための実践ガイドです。現実的にできること、できないこと、そして便利なツールと壊れたツールを分ける規律を解説します。

中級者

9 分の読書

AIネイティブIDEとリポジトリを認識するコーディングワークフロー

Cursor、Copilot、Claude Code、リポジトリを認識するエージェントがソフトウェア開発を変えるのは、チームが境界を設けた場合に限られます。コードベースのコンテキスト、計画、テスト、レビュー、シークレット、本番環境の安全性を扱う実践的なワークフローです。

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Codex、Claude Code、CursorをひとつのCLIチームとして動かす

AGENTS.md、CLAUDE.md、Cursorのルール、CLIのprintモードを使って、Codexが設計し、Claudeがレビューし、Cursorが実装する流れを、独自のオーケストレーション基盤なしで実現します。

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Linearでマルチエージェント開発を管理する：Claude、Cursor、Codexで1つのバックログを共有

Claude Code、Cursor、Codexを実際の開発チームのように同じLinearプロジェクトで動かします。互いの作業を妨げずに、担当を宣言し、進捗を更新し、レビューを引き継ぎ、指摘を修正してIssueを完了させます。

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Conductor CEO Charlie HoltzのAIコーディング環境を詳しく紹介

Y Combinator. パネル討論ではなく、シニアエンジニアによる具体的な実演です。HoltzはClaude CodeとCodexを比較し、複数のコーディングエージェントを並行して動かし、生成コードを未レビューのまま取り込ませない「slop-free zones」を設けています。この構成は、リポジトリのコンテキスト、小さくレビューしやすいパッチ、エージェントに入力作業を任せながら人間がアーキテクトであり続けること、という記事の原則を体現しています。

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MCPをゼロから構築する：TypeScriptで本番対応サーバーを作る

本番環境で使えるModel Context Protocolサーバーを構築するには、いくつかのツールを接続するだけでは不十分です。スキーマ設計、認証、エラー処理、ストリーミング、可観測性に関するパターンと、MCPサーバーを大規模環境で実用的なものにする本番運用の現実を解説します。

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LLMが実際に正しく使えるMCPツールの設計

私たちが目にするMCPツールの多くは、技術的には正しくても実用上は役に立ちません。LLMはツールを無視したり、誤用したり、役に立たない方法で呼び出したりします。LLMが自然に採用できるツールを設計する原則を、よくある失敗と修正の例を交えて説明します。

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Cursorバイブコーディング入門：未経験者向けチュートリアル

Tech With Tim. Timはこの分野で特に堅実な指導者の一人です。この動画は、開発者ではない人に向けて「Cursorを開き、何かを構築し、リリースする」までを最も包括的に解説しています。セットアップ、プロンプト、デバッグ、Gitの基本、さらにはMCPにも少し触れています。一度見れば、記事でいう「小さな社内ツールを構築する」とは何かが分かります。

中級者

5 分

「バイブコーディング」という思考の感染を解説

Fireship. Fireshipが挙げる3つのルール、すなわち定番で広く使われている技術スタックを選ぶこと、Gitを使いこなすこと、自分自身をプロダクトマネージャーと捉えることは、記事が設けようとしているガードレールと同じです。AIに監督なしでリポジトリを書き換えさせる前に見る価値のある5分間です。

中級者

104 分

Model Context Protocolでエージェントを構築：AnthropicのMahesh Muragによる完全ワークショップ

AI Engineer. AnthropicのMahesh Muragが、MCPの設計を解説します。ツール、リソース、プロンプトが分離されている理由、クライアントが機能をネゴシエートする仕組み、本番環境のホストがプロトコルを実際にどう扱うかを説明しています。構築動画の後に視聴すると、SDKが内部で隠しているMCPの要素を理解し、記事の「本番対応」チェックリストを仕様策定者の意図と照らし合わせられます。

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MCP集中講座：ゼロから構築する

Web Dev Simplified. TypeScriptでMCPサーバーとクライアントの両方を一緒にコーディングしながら構築する包括的な動画です。ツール定義、スキーマ、プロンプトとリソース、stdioトランスポート、インスペクターによるデバッグを扱います。自分のエディターで一時停止しながら実践でき、記事で求められる作業を実際に行う内容に最も近いYouTube動画です。

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より効果的なAIエージェントを構築する

Anthropic. Anthropicのエンジニアが、マルチエージェントシステムによるツールの誤用に対して実際に行った変更を解説します。エンドポイントの統合、IDではなく名前を返す設計、システムプロンプトへツールを詰め込むのではなくMCPやAgent Skillsを活用する方法を扱います。記事にあるツールの説明と戻り値の形に関するチェックリストに、項目ごとに対応しています。

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エージェント向けプロンプト設計｜Code with Claude

Anthropic. Applied AIのHannah MoranとJeremy Hadfieldが、ポケモンをプレイする実際のエージェントを使い、ツール呼び出しとエージェント用プロンプトの表現方法を解説します。振る舞いをシステムプロンプトとツールの説明のどちらに置くべきか、各ツールの事前条件としてモデルが何を知る必要があるかを扱います。最初のMCPサーバーを作った後、Claudeが予想外の方法で呼び出すことに気づいた時点で、すぐに役立つ内容です。