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AI要約 1年以上の GitHub Copilot 活用経験をもとに、実際のチャット履歴を分析し、コーディングエージェントへの依頼スタイルを3段階に分類・整理した実践的な考察記事。

EN A practitioner's reflection on over a year of daily GitHub Copilot usage, classifying prompt strategies into three levels based on analysis of their own real chat history.

AI要約 AIトークン消費量をリーダーボードで競わせる「tokenmaxxing」がソフトウェア開発現場に広がっている。DORAの新たな調査は、この数値偏重の風潮が生産性指標を歪める可能性を指摘し、質と量のバランスを取ることの重要性を訴えている。

EN A new trend has emerged in software development: ’tokenmaxxing’, where organizations track and reward raw AI token consumption via internal leaderboards to spur adoption. While this gamifi

AI要約 こんにちは、統合ターミナルのショートカットが微妙に噛み合わないと気になってしまうアーキテクトのやまぱん！です 😅 補足コメントや質問、いいね、拡散、ぜひお願いします 🥺！ 間違っていたら 優しく 教えてください！ TL;DR Windo

AI要約 AIはコードの生産速度を上げる一方、品質低下を招く恐れがあると研究者が警告。過度な依存が将来的な問題を生む可能性がある。

EN While AI is helping coders produce code faster, it may not be producing better code, researchers warn. And that could cause problems down the road for them.

AI要約 Cursor を入れた。 AI に実装も調査もレビューも頼めるようになった。 それなのに、思ったほど開発が速くならない。 この状態は、かなりよくあります。 原因は単純で、AI IDE は「入れただけ」では開発プロセスに馴染まないからです。

AI要約 GWにCodex・Claude Code・GitHub Copilotを使って個人開発を試みた筆者が、エンジニアの存在意義をコーディングエージェント普及の観点から真剣に考察した記事。

EN A developer reflects on using Codex, Claude Code, and GitHub Copilot during a long holiday to build a community-based SNS, then seriously examines whether software engineers remain necessary in the age of coding agents.

AI要約 DORAの最新インサイトは、AIをソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)に組み込む際に生じる緊張関係を整理し、単なる導入から効果的活用へ移行する方法を論じる。生産性と品質、信頼と検証のバランスが鍵となる。

EN While AI accelerates initial code generation and reduces start-up friction, it introduces hidden taxes like heavy verification overhead, skill degradation, and integration challenges. Leaders must ada

AI要約 DORAの最新研究から、開発チームがAIツールに過度に依存するリスクと、その健全な管理方法を解説。スキル維持や批判的検証を組み込むことで、生産性向上と長期的な専門性の両立を図る重要性を指摘している。

EN While AI makes challenging projects feel more accessible, it also sparks anxiety about becoming too dependent. Our research with UC Berkeley students found that students are establishing guardrails fo

AI要約 GoogleのDORAチームが2025年の活動を総括。AI支援開発に関する大規模調査「State of AI-assisted Software Development Report」の公開や、AI導入を成熟させるためのDORA AI Capabilities Modelの提示など、研究の重心がAI時代の開発生産性へとシフトしたことを報告している。

EN A look back at the highlights and community contributions from 2025.

AI要約 DORAの調査によると、AIを家庭教師のように使い概念や設計の理解を深める開発者は、単なるコード生成器として使う層よりも生産性や学習効果が高い傾向にある。組織はこの使い方を促す文化と仕組みを整えるべきだと指摘している。

EN While critics worry students use AI to cheat, our research reveals something different: students are using AI to learn. At UC Berkeley, many students in technical fields are using AI to teach them rat

AI要約 DORAは、AIが開発作業を担う中で人間の「ビルダーとしての意図」が成果を左右すると指摘。コード生成の自動化が進むほど、目的意識・判断・責任といった意図の質が、ソフトウェアデリバリーのパフォーマンスを決定づけるという新たな枠組みを提示している。

EN As AI decouples roles from tasks, traditional developer personas are becoming less relevant. This article introduces the “Builder Mindset” framework, identifying four core intents—Founder,

AI要約 DORAは、組織の目標に応じてDORAメトリクス、SPACE、DevExなど複数の測定フレームワークを使い分けることの重要性を解説。単一指標に依存せず、目的に応じて補完的に組み合わせる実践的アプローチを示している。

EN Measuring software development effectiveness requires choosing the right framework to match your organizational goals. This guide explores popular frameworks like SPACE, DevEx, and DORA, offering prac