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〜
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？
【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

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。

スラッシュコマンドやSkillsなどの作り方

【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

【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

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

【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

バイブコーディング

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

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。

エンジニアは、なぜ生成AIで仕事が楽にならないのか

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