AIを制御する能力を養う:ハーネスエンジニアリングを基礎からマスター(Claude Code)
codebridge
5階層のハーネスアーキテクチャと4つのワークフローレイヤーを通じて、AIエージェントを決定論的に制御し、拡張可能なプロジェクト構造を実務に即座に適用します。 (Claude codeを基準としていますが、他のAIツールにも同様の原理が適用されます。)
初級
debugger, AI Agent, claude
AIでMVPを作ることは、もはや難しくありません。 しかし、ほとんどのプロジェクトはその次の段階で止まってしまいます。 👉 機能は作ったけれど 👉 開発が継続しません なぜこのようなことが起きるのでしょうか? 問題はコードではなく、 👉 AIが持続的に働ける「構造」がないからです。 --- この講義では、 すでに作成されたプロジェクトをベースに、 👉 AIが開発を続けていける構造を 👉 直接構築するプロセスを扱います --- 単にAIツールを使うのではなく、 * docs構造を作り * SSOTを定義し * チケット単位で開発を実行し * QAと反復構造まで繋げることで 👉 一つの「AI開発システム」として完成させます --- このプロセスを通じて 👉 人が直接コーディングしなくても 👉 開発が続いていく構造 つまり、 👉 AIをチームのように運用する開発システムを 👉 自ら作り、理解することができます --- この講義は 👉 自分のプロジェクトにすぐ適用できる構造を作りたい方 👉 AIで開発を始めたが、継続が難しかった方 👉 雰囲気でのコーディング(バイブコーディング)の先、次のステップへ進みたい方 のために構成されました。 --- 単に学ぶだけでなく、 👉 実行してみて 👉 実際に動作する構造を作り 👉 自身のプロジェクトに適用できる形で持ち帰る経験 を提供します。
9名 が受講中です。
難易度 初級
受講期間 無制限
SSOT(信頼できる唯一の情報源)に基づき、AIが継続的に開発を進める仕組みを直接構築します。
チケットベースの開発を通じて、一つのサービスを最後まで完成させる経験をします。
このような構造をハーネスエンジニアリングの観点から理解し、実務に適用することができます。
学習対象は
誰でしょう?
AIでMVPは作ったものの、その後の開発が続かずプロジェクトが止まってしまった経験がある方
GPTやCursorなどを活用しているものの、出力結果が安定せず、コンテキストが次第に混乱してしまうという問題を抱えている方
AIを単なるコード生成ツールではなく、実際の開発リソースとして活用したい開発者およびチーム
既存のレガシープロジェクトにAIを導入してみたいが、どこからどのように始めればよいか分からず困っている方
前提知識、
必要でしょうか?
必須の事前知識はありません。
Gitでリポジトリを作成し、コミットした経験があれば、よりスムーズに進められます。
簡単なウェブサービスの構造(FE / BE)に関する理解があると役立ちます。
GPTやCursorなどのAIツールを一度でも使用した経験があれば望ましいです。
この講義は特定の技術ではなく、AIが開発を行う仕組みを扱います。
478
受講生
8
受講レビュー
3
回答
4.6
講座評価
2
講座
25年以上開発を続けてきたエンジニアとして、
自らAIでMVPを作っては壊す過程を繰り返し、
「AIが開発を継続できる構造」を構築してきました。
ChatGPT、Cursor、Pythonをベースに
企画 → 開発 → QA → デプロイまでつながる
「一人でも回るAI開発システム」を自ら設計し、運用しています。
単なるバイブコーディングではなく、
AIエージェントが持続的に開発を遂行できる構造を構築しており、
これを実際のサービスに適用して検証しています。
全体
6件 ∙ (2時間 16分)
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