概要
生成AIに関する記事で「おお。そうなのね」とか、「勉強になります」ということがいろいろあります。
社内で生成AI推進係的なことをやっていると、「あの話、どの記事だったっけな」と、思うことがあり、個人的な都合でリンク集が欲しかったので作成してみました。
内容理解して自分なりの解釈で整理したり、分類とか構成を変えていこうかと思っております。
モットーは「先人にならえ！」ということで。
プロンプト
ChatGPTの能力を“最大化”するプロンプト設計術10選：誰でも回答品質を劇的に引き上げられる理由
なぜプロンプトエンジニアリングは「今でも」不可欠なスキルなのか
GitHub Copilotエージェントで学ぶ、新しいプログラミングの思考法：AIを使いこなす「指示力」とは？
AIに「最高の仕事」をさせる！プロンプト作成のすごい技術（2025年最新版）
AIを味方につけるためのスキルマップ〜 "全部できる"より、"AIに任せる力"を持とう 〜
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【悪用厳禁】ChatGPTに「神プロンプト」を書かせる秘密の呪文
GitHub Copilot Agent モードで毎回打ってるプロンプトを楽に入力したい…！！！
プロンプトエンジニアリングfor Github Copilot
GitHub Copilot: 毎回指示しているのをプロンプトファイル化する方法。これで毎回コマンド入力１回だけで実行・完結できるようにする。
プロンプト力なんて新しくない
ぜAIは「期待通り」に動いてくれないのか？‐プロンプトの書き方の前に押さえるべき構造と設計‐
「人に任せると質が落ちる」と嘆く40代へ。AIに「誰がやっても同じ結果になるマニュアル」を作らせる。【コピペOK】
南陽市の一発OK!! 市民も使える！生成AI活用実例集（プロンプト集）
コンテキストエンジニアリング
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安易なコンテキスト管理は逆効果
多くのコンテキストが必ずしも良い結果をもたらさない。逆効果になる危険性も解説。 -
AIを真のチームメイトにするコンテキストエンジニアリング
AIと人間が効果的に協働するためのコンテキスト設計アプローチ。 -
LLMは頭が良いのに、なぜ大きな仕事を任せると失敗するのか、についての科学的解説
LLMが複雑なタスクで失敗する科学的メカニズム。 -
AIの裏側にある「遅効性の毒」：コンテキスト汚染のメカニズム
不適切なコンテキストが与える長期的な悪影響を詳細解説。
環境構築
まずはこの設定をしてから使っています。
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【コピペOK】AIエージェントで良いコードを書く！誰でも使える品質向上ルールの設定方法
AI駆動開発のための基本的な品質向上ルール。そのままコピペで使える実装。 -
【コピペOK】迷子にならない「最小のCLAUDE.md」設計図。書きすぎない技術とテンプレート（Rules編）
CLAUDE.mdはシンプルに。最小限の設定で最大効果を引き出すテンプレート。 -
GitHub Copilotを使っている人は全員"copilot-instructions.md"を作成してください
GitHub Copilot利用者必読。copilot-instructions.mdの重要性と作成方法。 -
AI に自分の回答を疑わせる
/criticalthinkコマンドを作ってみた
AIに批判的思考を促すカスタムコマンド実装例。
スラッシュコマンドやSkillsなどの作り方
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【GitHub Copilot講座】スラッシュコマンドを使ってみよう
GitHub Copilotのスラッシュコマンド基礎講座。 -
カスタムインストラクションの一歩先！GitHub Copilot への指示を分割管理しよう
プロンプトファイルで指示を分割管理し、可読性と保守性を向上。 -
Claude Code Agent Skills 入門
Claude CodeのSkills機能の基本的な使い方と実装方法。 -
Claude Codeの性能を引き出すワークフロー設計
Claude Codeの能力を最大化するワークフロー設計のベストプラクティス。 -
100行のCLAUDE.mdより35行が効く理由 — 公式仕様で解く設定の最適化
よりコンパクトなCLAUDE.mdの方が効果的な理由。公式仕様に基づく最適化。
CLAUDE.mdになんでも書けば良いわけではないこと、知りました。
skills
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【最新版】GitHub Copilotを使っている人は全員"SKILL.md"も導入してください
GitHub Copilot利用者向け。SKILL.mdの必要性と実装方法を解説。 -
Anthropic公式「スキル構築ガイド」を読み解く──Claude Codeの真の拡張はここにある
Anthropic公式ガイドに基づくSkill構築。Claude Code拡張の本質的なアプローチ。 -
モノレポでClaude Codeのスキルをチームごとに出し分けたい ― direnvと環境変数で30行で解決した話
チーム別にSkillを使い分ける実装方法。シンプルながら実用的なソリューション。 -
Claude Codeで開発を全自動化する - Orchestrator型Skillの設計と実践
複数Skillを統合するOrchestrator型Skillで開発を全自動化する方法。
Agent
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Anthropicが教える"AIエージェントの正しい作り方"——5つのパターンを図解してみた
Anthropic公式の推奨するエージェント設計パターン。図解で理解しやすい。 -
【2026年2月】AIエージェントのフレームワーク、いつ使う？どれを使う？LangChain？Claude Agent SDK？
複数のエージェントフレームワークを比較。プロジェクトに応じた選択基準。 -
なぜ AI エージェントを使った開発はすぐカオスになるのか - コンテキスト汚染を防ぐ「保証駆動開発」という考え方 #PERSOL CAREER Advent Calendar2025
エージェント開発が失敗する根本原因。保証駆動開発での解決方法。
バイブコーディングとスペック駆動開発など
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【図解】なぜCursorの「AI開発」は失敗する？成功率爆上げの"3つの手順"
Cursor開発が失敗する原因を図解。成功率を大幅に改善する3ステップ。 -
AI時代の新常識：「Vibe Codingの限界」と「SDD - 仕様駆動開発 / スペック駆動開発」の実践
Vibe Codingの課題と、それを解決するSDDアプローチの実践方法。 -
もう雰囲気で作るだけじゃ無理かもAI時代の開発はSDD/CDDへ
AI時代に雰囲気コーディングが成立しなくなった理由と対策。 -
AIとの協働開発：エンジニアリングの新たな規範
AI時代における人間とAIの効果的な協働パターン。 -
AIに「丸投げ」は厳禁 AWSのIDE「Kiro」はなぜ仕様駆動型開発に行き着いたのか？
AWS Kiroが採用する仕様駆動開発の背景と設計思想。 -
Vibe CodingからAgentic Engineeringへ。トップエンジニアたちのAI開発プラクティス
トップエンジニアが実践するAI開発の進化形。Vibe CodingからAgentic Engineeringへ。
SDD
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仕様書がコードを生む時代：話題のSDDを試してみた
話題のSDD手法を実際に試した結果。Kiro/Spec Kit/spec-workflow-mcp/cc-sddの比較も記載。 -
Spec Kit・Kiro・cc-sddとReqordは何が違うのか — AI時代の仕様管理ツール比較
主要なSDD関連ツール（Spec Kit/Kiro/cc-sdd/Reqord）を詳細比較。 -
仕様駆動開発：cc-sddとspec-kitのアーキテクチャ比較
cc-sddとspec-kitのアーキテクチャの違いを技術的に解説。 -
【仕様駆動開発】cc-sddならKiro式も簡単！Claude Code/Cursor/Gemini CLI に使える国産ツール
国産SDD実装ツールcc-sdd。Claude Code/Cursor/Gemini CLIで使用可能。 -
仕様駆動型開発を簡単に導入できる「OpenSpec」を利用して一貫性のあるコードを生成する方法
OpenSpecを使った導入方法。一貫性のあるコード生成を実現。 -
仕様駆動開発ツールcc-sddを実務で使ってみた
cc-sddの実務導入レポート。実際の運用経験に基づく知見。 -
コーディング変革！「仕様駆動開発（SDD）」の手引き
SDD全体の手引き。基本から応用まで段階的に学べる。 -
AI 駆動開発の全体像#2 Vibe Coding と Spec Driven Development
AI駆動開発シリーズ。Vibe CodingとSDDの関係を俯瞰。 -
Claude Codeで実践する仕様(スペック)駆動開発入門
Claude Code利用者向けSDD入門。実装例を示した初級向け解説。
バイブコーディング
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Claude Codeで100個のファイルが爆誕した話
Vibe Codingの可能性を示す実例。100ファイル自動生成の体験レポート。 -
Vibe Codingと品質の両立：AIに「変更容易性」を担保させる設計基盤の実践
速度とコード品質のバランス。Vibe Codingでも変更容易性を確保する方法。
良い適用事例
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テスト設計の属人化からの脱却─AIで工数半減と品質標準化を実現したQAチームの挑戦
QAチームの成功事例。テスト設計でAIを活用し工数半減を達成。 -
無料で探せる生成AI導入のヒント GUGAが1000件超の国内活用事例DBを公開
国内の1000件以上の活用事例。GUGA公開の事例DBで参考になる実装が多数。 -
開発スピード「驚異の10倍」…AIで「手戻り地獄」を消し去った衝撃アプローチ大公開
開発スピード10倍達成の事例。手戻り削減の具体的なアプローチ。 -
Vibe CodingからAgentic Engineeringへ。トップエンジニアたちのAI開発プラクティス
トップエンジニアの実践事例。AI開発の進化過程を学べる。 -
AI活用で挫折する人の9割が無視する「業務の棚卸し」5つのステップ
AI導入で失敗しないための前提条件。業務棚卸しの重要性を強調。 -
AI 駆動開発の全体像#3 問題は「真ん中」にある
AI駆動開発シリーズ完結編。プロセスの中盤にある実装課題。
気をつけたい事例
生成AIの「後始末」に追われるプロたち。そのコスト、一体誰が払うのか？
AIが生み出すコードの代償：速さの裏に潜むデバッグの課題
ソフトウェア開発でAI丸投げがダメな理由
AIは生産性を大幅に向上させる──それとも逆効果か
AIで週1～7時間の業務を削減--AIが生成した成果物の修正や検証に週1～4時間
生成AIを使ったコーディングについて、勘違いした認識を持っている人多いですよね。。。特に実際に使ったことがない人に。
Rubyの父 まつもとゆきひろさんが示す、AI時代の若いエンジニアに必要な“4つのスキル”
AIシステムはどのように失敗するのかをAnthropicが解説
【失敗談】AIに頼りすぎて失敗した5つの経験
すごく参考になりました。
新人AI禁止令と、その結果の答え合わせ
｢日報をAIに丸投げ｣した新人の1年後の悲惨な末路 日報はなぜあるのか？ AIを｢使うな｣ではなく｢使い方を考える｣必要がある
生成AIを使えます。生成AIを使ったことがあります。
と言われた場合、気をつけないとな。と、思った次第。
生成AIを使って簡単にシステムのコードを書ける時代に潜む大きな落とし穴
ヒト側のハルシネーションというの、すごくしっくりきました。
なぜ多くのAIエージェントは実際の業務フローで失敗するのか
ChatGPTに「生成AIが広まったけど、結局 言語化能力がある人が得してるだけじゃない？」と問いかけてみた
書かれていること、すごく共感できます。
生成AI学習
AI Learning Essentials
NVIDIAが提供する生成AI学習サイト
DeNA、「AIエンジニアが本気で作った」LLM勉強会資料とコードを全公開 非エンジニアも学べる
DeNAが「AI活用100本ノック」を無料公開。現場のAI活用事例100本が話題に
性能
SWE-bench Verified
OpenAIが開発したコーディング能力ベンチマークテスト
OSWorld
PC操作能力を計測