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AI 活用や AI 前提の開発フローについて、実装判断と運用面を含めて整理しています。
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AIに書かせたコードのレビュー指摘95件を全部分類した AIに書かせた4プロジェクトのコードへのレビュー指摘95件のうち、誤検知1件を除く94件を15の失敗パターン＋その他に全分類した。最多は黙って間違うfail-open／サイレント劣化系。仮説の「検証済みの過大申告」は件数こそ少なく、出た場所が成果物の品質を自称する層に揃っていた。Related
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AIに書かせたコードのレビュー指摘95件を全部分類した
AIに書かせた4プロジェクトのコードへのレビュー指摘95件のうち、誤検知1件を除く94件を15の失敗パターン＋その他に全分類した。最多は黙って間違うfail-open／サイレント劣化系。仮説の「検証済みの過大申告」は件数こそ少なく、出た場所が成果物の品質を自称する層に揃っていた。
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AIレビュアーの指摘はどれだけ当たるのか：採否記録から測る
Node.jsのエラー解説リポジトリで、AIが生成したコードと文章を別ベンダーのAIにレビューさせた9回分の採否記録から、指摘の採用率を集計する。採用率87%は生の正答率ではなく、範囲指定・異ベンダーの突き合わせ・裏取りを通した運用上の数字であることを工程まで分解し、棄却より頻度の高い5つの失敗の型と、そこから決めた運用ルールを示す。
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2エージェント相互レビューの実運用：プロンプト・実行・intakeの回し方
異ベンダーのAIを2〜3体並べて同じ対象をレビューさせ、指摘を突き合わせてから採否を決める運用を、プロンプト・実行・intakeの3フェーズで示す。プロンプトに「見ないもの」を先に宣言する理由、ヘッドレス実行をやめて対話CLIを自動起動している理由、誤検知の判定を記録に残す理由まで、実際のファイル構成とコマンドで説明する。
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PHPでMCPサーバー実践編（複数Tool + 入力スキーマ + ログ出力）
公式PHP SDKで複数 Tool を持つ MCP サーバーを作り、入力スキーマ・失敗レスポンス・STDERR ログを実装する流れを理解できる。
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PHPでMCPサーバー入門（公式PHP SDK + STDIO）
公式PHP SDKを使って最小のMCPサーバーを作り、STDIOとInspectorで動作確認する。
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PHPからローカルLLMを呼ぶ最小構成（Ollama + HTTP + JSONレスポンス処理）
Ollama のローカル API を PHP から呼び、Qwen3.5 の軽量 4B モデルに対する最小リクエスト、JSONレスポンスの取り出し、タイムアウトと失敗時処理を理解できる。
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AI生成コードのレビュー観点チェックリスト
品質ゲート通過後のAI生成コードに対して、人間レビューで確認したい観点を整理する。
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AI生成コードを受け入れる最小品質ゲート（PHPStan + PHPUnit + CS Fixer）
AI生成コードを人間レビュー前にふるいにかける最小品質ゲートを、PHPStanとPHPUnitとPHP CS Fixerで構成する。
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AI 生成コードとの付き合い方 — 受け入れる基準と捨てる基準
AI生成コードを受け入れる・書き直す・捨てるの3段階で判断する基準を整理する。
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AI時代でもPHPを選ぶ理由。向いている領域と向かない領域を整理する
AI時代にPHPを選ぶ判断軸と、向いている領域・向かない領域を実務目線で整理する。