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# AI開発自動化

5 件の記事が見つかりました

AIワーカー運用の生産性を「雰囲気」から「再現可能な評価」へ。SWE-bench Verifiedの考え方を自社に持ち込み、Lead time・CI pass rate・Rework countで検証する実践ガイド。

Growth Lab編集部

12分公開 2026/2/7

Model Context Protocol（MCP）でAIワーカーのツール連携を標準化。属人プロンプトから脱出し、許可ツールを固定して禁止領域アクセスを0に近づける実践ガイド。こんにちは、みねです。

Growth Lab編集部

13分公開 2026/2/7

AIワーカーの失敗を「ログで直す」ための軽量な観測を仕込む。eBPFとOpenTelemetryの考え方を使い、CI落ち分類と改善サイクルを回す実践ガイド。2026年のAI運用基盤設計。計測・可視化・改善の3ステップで解説。

Growth Lab編集部

16分公開 2026/2/7

AIコーディングツール選定を宗教戦争にせず、検証プロトコルで比較する。役割設計＋handoff＋ガードレールがツール差より成果に効くことを実証する。2026年版の実践比較ガイド。ツール別の強み・弱みを実測データで比較。

Growth Lab編集部

27分公開 2026/2/7

WASM/WASIでAIワーカーが触れる範囲を技術的に狭め、事故半径を小さくする。プラグインの隔離とロールバック高速化の実践ガイド。AIエージェントのサンドボックス設計。セキュリティ境界の設計と運用手順を解説。

Growth Lab編集部

17分公開 2026/2/7