学習パス 01
AIソフトウェア開発を理解する
AIでアイデアを試す。本番で使えるものを作る。
アイデアをプロトタイプにする人を支援します。会社のデータの接続、APIアクセスの許可、サービスの運用の前に、何を検証するかを学びましょう。
システム全体を見る
自由に試せる環境と、保守されるサービスへの明確な経路。
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学習の進捗
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自分の仕事に結び付ける
あなたの責任は何ですか？
つながる七つの学習パス
次の判断に必要なスキルを学ぶ。
学習パスを順に進めるか、必要なトピックを選んでください。
学習パス 02
学習パス 03
学習パス 04
企業規模で開発・運用する
プロトタイプを安全なプラットフォームとインフラ要件に結び付けます。要件に適合するデリバリー、可用性、復旧、責任分担を計画します。
完了チームがAIでソフトウェアを提供・運用する方法を定義します。
学習パス 05
運用し、改善する
保守、observability、インシデント管理、SOC、SIRTを学びます。範囲を限定したself-healingと、検証した改善で循環を完結させます。
完了サービスの責任を、完全なフィードバックの循環につなげます。
学習パス 06
学習パス 07
Taigaを実務で使う
八つの実践シナリオで、productの開始、既存コードの取り込み、作業の具体化、証拠のレビュー、人が必要な場面への対応を学びます。
完了学んだ内容を、実際のTaigaワークフローに適用します。
変更 #042説明図
顧客データをエクスポートできるのは誰か？
意図権限を持つチームマネージャーのみ
管理策サーバーが権限を確認する
証拠認可のネガティブテスト
判断責任者がリリースをレビューする
ここから始める
次に役立つレッスン。
Vibe codingの用途と限界
AIを使ったアイデアの検証を支援します。銀行アプリの試作を例に、実データやAPI権限を使う前にセキュリティの証拠が必要な理由を学びます。
完了AI開発を理解する
AIが生成したコードをレビューする
受け入れる前に、実際の変更、信頼境界、その証拠を確認します。
完了意図を明確にして開発する
製品の前に責任を比較する
アシスタント、社内のデリバリープラットフォーム、ソフトウェアファクトリーを比較します。それぞれが担う作業と、残る責任を明らかにします。
完了運用モデルを選ぶ
よい判断を、確かな出典で支える。
各レッスンは、説明、実践、出典資料を組み合わせています。一般的なエンジニアリング原則と、Taiga自身のワークフローを区別します。ツールは、自分で選べます。
執筆方針