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見つかったレッスン: 50

基礎11 分

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。

AI開発を理解する
基礎8 分

最初のAIタスクを選ぶ

入力が明確で、結果を確認でき、影響が限られる小さなタスクを選びます。

AI開発を理解する
基礎9 分

価値のある進捗を測る

完了した作業、レビューの工数、手戻りを測ります。生成されたコードの量を、価値の指標にしないでください。

AI開発を理解する
実践10 分

証拠に基づいてモデルを選ぶ

代表的なタスク、受入基準、費用、チームの運用上の制約に基づいてモデルを比較します。

AI開発を理解する
実践11 分

テストを証拠として使う

誤った動作を不合格にできる確認を選びます。生成されたテストも、生成された実装と同じように慎重にレビューします。

意図を明確にして開発する
応用11 分

既存システムを安全に変更する

現在の契約を保ちながら変更を導入します。古いクライアント、データ、デプロイの順序を考慮します。

意図を明確にして開発する
実践10 分

検証できる仮説でデバッグする

エージェントを使って原因の説明を比較し、証拠を集めます。原因を確認しないまま変更を繰り返さないでください。

意図を明確にして開発する
基礎10 分

データの送信先を定める

開発ツール、モデル、ログ、デプロイしたサービスを通るデータを追跡します。機密情報を使う前に、その範囲を検証します。

リスクを見えるようにする
実践9 分

エージェントの権限を制限する

許可する操作、リソース、条件を定めます。モデルの外で権限を確認し、実装とリリースを分けます。

リスクを見えるようにする
実践10 分

リリースに含まれるものを検証する

依存関係、ビルドの入力、成果物の来歴を調べます。レビュー済みのソースと、本番に届くソフトウェアを結び付けます。

リスクを見えるようにする
基礎11 分

義務と証拠を結び付ける

法の適用、技術的な管理策、その運用の証拠を分けます。責任あるレビュー担当者が調べられる記録を作ります。

リスクを見えるようにする
応用12 分

AI開発時代のプラットフォームエンジニアリング

人とエージェントに、サービスを作成、変更、運用するためのサポートされた方法を提供します。プラットフォームを、保守し続ける製品として扱います。

企業規模で開発・運用する
実践12 分

試作品の先に必要なインフラを定める

ID、ネットワーク、データ、復旧、運用を評価します。生成されたデプロイ構成を、会社の実際のインフラ要件に結び付けます。

企業規模で開発・運用する
実践12 分

クラウドネイティブ環境向けに設計する

再現可能なインフラ、置き換え可能なプロセス、永続的な状態、観察可能な動作を結び付けます。コンテナーへのパッケージ化以外も評価します。

企業規模で開発・運用する
実践12 分

ゾーンとリージョンをまたぐ可用性を選ぶ

高可用性、Multi-AZ、マルチリージョンの設計を比較します。リクエスト経路全体を追い、各設計が耐えるべき障害をテストします。

企業規模で開発・運用する
実践14 分

RTOとRPOを設定し、テストする

許容する中断とデータ損失を定めます。復旧戦略を比較し、復旧演習全体を測って業務要件と照合します。

企業規模で開発・運用する
応用11 分

チームをまたぐAI開発を調整する

共有する仕様、レビューの対応能力、変更の責任者を管理します。多数のチームが変更を生成するとき、提供システム全体を測ります。

企業規模で開発・運用する
実践9 分

証拠に基づいてリリースを判断する

バージョン、対象、残るリスク、復旧方法を確認します。システム上必要な場合は、merge、デプロイ、利用者への機能公開を分けます。

企業規模で開発・運用する
実践10 分

提供システム全体を測る

提供の流れ、不安定さ、サービスの成果、工数を組み合わせます。AIの効果を評価するときは、明確な定義を使います。

企業規模で開発・運用する
実践10 分

デプロイ後もサービスに責任を持つ

有用なサービス指標、インシデント時の判断、復旧、保守を定めます。コード生成の後も、運用責任を明確に保ちます。

運用し、改善する
実践12 分

脆弱性を継続して見つけ、修正する

脆弱性の検出から本番で検証した修正まで、継続的なプロセスを作ります。成功した試作品が隠し得る保守の不足を理解します。

運用し、改善する
実践11 分

サービスとユーザーの状況を観測する

メトリクス、ログ、トレースをサービス目標に結び付けます。アラート、データ境界、テレメトリの欠落を検出する仕組みを設計します。

運用し、改善する
実践11 分

検出から復旧までインシデントに対応する

対応者を調整し、影響を封じ込め、不確実な点を伝え、復旧を検証します。インシデントから、担当者が明確な改善作業を導き出します。

運用し、改善する
応用12 分

Self-healingの安全な範囲を定める

既知の復旧操作を、明示的な権限、検証、停止条件の下で自動化します。実行時の復旧と、ソフトウェアの変更を区別します。

運用し、改善する
基礎10 分

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。

運用モデルを選ぶ
実践11 分

運用に必要な費用全体を比較する

初期設定、自社に残る作業、実行環境、連携、変更を含めます。単一の見積もりを予測とみなさず、前提条件を検証します。

運用モデルを選ぶ
実践10 分

サプライヤーに証拠を求める

サプライヤーの主張を、テストできる問いに変えます。範囲、設定、契約条件、自社に残る責任を確認します。

運用モデルを選ぶ
実践10 分

サービスに依存する前に移行可能性を検証する

ソースコードの所有と、運用のポータビリティを区別します。エクスポート、独立したビルド、インフラへのアクセス、移行に必要な証拠をテストします。

運用モデルを選ぶ
基礎10 分

責任を明確にして導入を計画する

範囲を限定した最初のサービスを選び、成功条件と停止条件を定義し、チームに残る作業を割り当てます。

運用モデルを選ぶ
基礎9 分

後から見直せる意思決定を記録する

問題、選択肢、証拠、受け入れた制限、見直しの条件を記録します。会議の後も、自社構築と購入の判断を理解できるようにします。

運用モデルを選ぶ
基礎11 分

Taigaで新しいproductを始める

範囲を限定したproductを準備し、コンテキストを整え、実際のリポジトリと環境に計画を結び付けます。

Taigaを実務で使う
実践11 分

既存のコードベースをTaigaに取り込む

Taigaがリポジトリから導き出した内容をレビューします。現在の振る舞いと意図する振る舞いを分け、不正確な文書への適切な対応を選びます。

Taigaを実務で使う
実践11 分

成果をinitiativeにする

レビュー可能な作業につながる意図を書きます。Initiativeを実行キューに入れる前に、範囲と依存関係を確認します。

Taigaを実務で使う
実践11 分

Taigaが判断を待つ箇所を選ぶ

計画の承認、buildの実行、マージ権限、デプロイを分けます。組織が保持すべき判断に合わせて、自律動作を設定します。

Taigaを実務で使う
実践10 分

Needs youによる中断を解決する

Initiativeが停止した理由を調べます。判断の背景を保ちながら、続行、再計画、最初からの実行、人による設定作業を選びます。

Taigaを実務で使う
基礎12 分

完全な責任モデルでTaigaを有効にする

複数のproductに利用を広げる前に、事業の責任、ポリシー、プラットフォームの境界、デリバリーの管理策、継続的な運用を結び付けます。

Taigaを実務で使う