個人開発

AIとの開発作法をAIに聞いたよ。 例えば、Cloude.mdのようなドキュメントや作業場などを配置してオンボーディングをさせる試みが多いようですね。 0. このガイドの位置づけ あなたがやりたいのは「大企業向けの工程管理」ではなく、 自分の業務改善・自動化（スクリプト、CLI、バッチ、ETL、通知Bot、レポート生成…） 小規模 toC（小さめWebツール、個人向けユーティリティ…） を AIと一緒に高速に作ること。 ただし高速化すると、次の事故が起きやすい： AIが勢いで実装し、あとで直せない（再現性なし・理由が残らない） AIがテストまで作ると、バグ込みで“合格”にしてしまう（循環参照） 調査・検証コードを捨ててしまい、同じ調査を繰り返す（知見が資産化されない） ルールが肥大化してコンテキストを圧迫し、AIが肝心の指示を落とす そこで本テンプレは、**「速さを落とさず、最低限の安全装置だけ入れる」**ための設計です。 1. 前提（このテンプレが想定する条件） 1-1. ツール前提（ツール非依存） Web UI / IDE拡張 / CLI いずれでも運用可能 特定の “自動で読むファイル名” を前提にしない → 人間が「読むべきファイル」をAIに渡す運用で統一 1-2. Git前提（最低限） git add/commit ができる git diff で差分を確認できる ※PR運用は任意（1人開発ならローカルでも成立） 1-3. セキュリティ前提（最低限） .env はコミットしない（.env.example のみコミット） 実データ（顧客CSVなど）は repo に入れない（マスク・ダミー化） 外部ツール（例：GitHub操作）を使うなら、認証情報は環境変数で扱う 2. 概要：このテンプレが解決すること 2-1. 役割分担（ここが一番重要） AI主導開発では、あなたの役割は「実装者」よりも 承認者・期待値保持者に寄ります。 **人間（あなた）**が握るもの Doneの定義（何ができたら終わりか） 期待値（入力→期待出力のペア） 実装してよい範囲の許可（Approval） AIに任せてよいもの タスク分解案（たたき台） 実装 テストの枠組み・比較処理 調査（Spike）用の実験コード作成案 変更点の要約、コミットメッセージ案 この線引きで、レビュー指摘の「循環参照」や「暴走」を潰します。 2-2. “正”はどこに置くか 小規模でドキュメントが増えると形骸化しがちです。そこで： ...