ライファイゼン銀行インターナショナルAGのデータサイエンティストであり、元@Siemensのヴラディスラフ・ドロボトゥヒン氏 🔥 Claude Codeの扱い方を本当に変えるスキルを見つけました それは「Get Shit Done」と呼ばれ、AIアシスタントを扱う際の主な課題であるコンテキストロット(コンテキストウィンドウが埋まるにつれて品質が低下する)を解決するスペック駆動型開発システムです。 効果: → アイデアの説明を完全なPRDに変える ( → 開発を原子タスクでフェーズに分け → 各タスク=別々のgitコミット → 研究、計画、実行のための並列エージェント レガシーコードを扱う人や新しいプロジェクトに参加する人にとってなぜ素晴らしいのか: /gsd:map-codebaseコマンドは、既存のコードベースのアーキテクチャ、パターン、依存関係を分析します。その後、システムがすでにプロジェクトのコンテキストを理解しているうちに機能を追加できます。 これが本質的に「バイブコーディング」と体系的なAI支援開発を区別する点です。 混沌としたコード生成の代わりに、構造化されたプロセスが導入されます。 計画→実行→確認→話し合いましょう。 Claude CodeとOpenCodeで動作します。 ワンライン設置: NPX Get Shit-done-CC

この男の立場はわかるよね?

@Esadeの起業家インレジデンス、iHealth Labsの諮問委員会メンバー、MIT起業家精神のためのMartin Trust Centerのアドバイザー、メンター、コーチ、エンジェル投資家Self、Eduのプロダクト@Googleヘッド、BrightBytes(Googleに買収)の創設者、CPO兼CEO、iEARN-USAの理事、カリフォルニア大学バークレー校のメンター兼コーチ ヒシャム・アンワル、起業家 - テクノロジスト - エンジェル投資家 エンタープライズ対応エージェントを構築する上で最大の課題は、AIのコーディング能力ではなく、コンテキストギャップです。 従来のAIアシスタントは、セッションが拡大するにつれて全体像を見失いがちです。彼らは建築基準や特定の技術スタックの特徴、長期的なプロジェクトロードマップを忘れてしまいます。 エンタープライズの環境では、これが(記憶喪失)を招き、コードの再ワークや一貫性の欠如を招きます。 私はClaude CodeのGSD(Get Shit Done)フレームワークを深く調べていますが、これはエージェント型ワークフローにとって画期的なものでした: 永続記憶:構造化された計画/ディレクトリを用いてクロードに長期記憶を与え、プロジェクトの目標を見失わないようにします。 自動化されたコンテキストエンジニアリング:/gsd:map-codebaseのようなコマンドを使うことで、単にコードを読み取るだけでなく、それはあなたのアーキテクチャ全体のメンタルモデルを構築します。 検証可能なロードマップ:上級エンジニアのワークフローを模倣した「計画>実行>検証」ループを強制し、常に世話をする必要性を減らします。 解決点: - 発見時間を数週間から数日に短縮する - 既存システムから暗黙領域モデルを抽出する - 本番コードからセマンティックレイヤーの基礎を生成する - 実際のデータフローと意図されたアーキテクチャのドキュメント 重要な洞察: ビジネスロジックはすでにドメインモデルをエンコードしています。GSDはステークホルダーインタビューを通じて手動で再構築するのではなく、プログラム的に抽出することを可能にします。 これはコンテキストギャップの完全な解決策ではなく、人間の専門知識、データガバナンス、検証が必要です。しかし、発見段階では強力な加速剤となります。 エンタープライズAI向けにセマンティックレイヤーやナレッジグラフを構築している場合、このアプローチは検討する価値があります。 一度きりのプロンプトからマネージドコンテキストエンジニアリングシステムへ移行することで、コードを書くだけでなく、自分が構築しているシステムを真に理解するエージェントを構築できます。 エンタープライズ向けに作るなら、コンテキストウィンドウと戦うのをやめて、エンジニアリングを始めましょう。