AI & Technology
AIツール・エージェント・開発手法・最新フレームワークまで、実際に使って分かった知見をお届けします。
AI コーディングエージェントに「Issue を直してリリースまで」を任せる実験を OSS プロダクト Agent Deck で実施。実装役（Maker）と検証役（Checker）を別エージェントに分け、Checker は node --test の exit code など実行できる合否だけで判定する「監査できる自走」を設計しました。実際に回した 1 周を、誇張せず正直に綴ります。
Next.js 16.2で登場したAI Agent DevToolsとTurbopackデフォルト化を解説。Fast Refresh 5〜10倍高速化、Server Fast Refresh、実測パフォーマンスデータを交えて開発体験の変化を紹介します。
Bubble・Webflow・Adaloなどのノーコードツールと、AI支援によるコード開発を徹底比較。スピード・コスト・スケーラビリティ・カスタマイズ性の観点から、プロダクトの特性に合った選択肢を判断するための基準を解説します。
Claude・ChatGPT・Cursorを使った実践的なプロンプトエンジニアリングを解説。コード生成・デバッグ・テスト作成・ドキュメント化それぞれの最適なプロンプトパターンと、チームで再利用できるプロンプトライブラリの作り方を紹介します。
MVPリリース後に直面する「次の一手」を解説。ユーザーフィードバックの収集・優先順位付け・技術的負債の返済タイミング・追加調達のための指標づくりまで、PMF達成に向けたロードマップを紹介します。
AI開発会社・フリーランスを選ぶ際の具体的な評価基準を解説。ポートフォリオの見方、技術スタックの妥当性確認、契約形態の選択まで、発注者が知っておくべき7つのチェックポイントを網羅します。
AI×MVP開発で実際に成功したスタートアップの事例を3件紹介。SaaS・社内ツール・BtoCアプリそれぞれの開発期間・コスト・成果を詳細分析。成功のパターンと失敗しやすいポイントも解説します。
MVP開発現場で実際に使われているAIツールを厳選紹介。Claude Code・Cursor・v0・GitHub Copilot・Perplexityの特徴と使い分け、開発効率を最大化するツールチェーンの組み合わせ方を解説します。
Next.js App Router と AWS Amplify を組み合わせてMVPを最速で構築する方法を解説。認証・DB・ホスティング・CI/CDまで、エンタープライズ品質の基盤を最小コストで手に入れる手順を紹介します。
MVP開発で最も重要なのは「何を作らないか」を決めること。要件定義の具体的なフレームワークとAIを使ったユーザーストーリーの書き方、スコープ管理のコツを紹介します。
AI×MVP開発にかかる費用の相場を徹底解説。50万円・100万円・200万円の予算別に、何が実現できるかを具体的に紹介。コストを抑えながら品質を担保するための発注戦略も解説します。
AIを活用したMVP開発の全体像を解説。従来の開発手法との違い、コスト・期間の相場、スタートアップが最速でプロダクトを市場投入するための具体的なステップを紹介します。
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