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[Nextバイブコーディング] ステップ2:AIが書いたコードを信じる前に確認する実装・レビュー・PRの流れ

AIが「実装完了」と言ったら、そのまま信じますか? Claude Code・Codexにリポジトリの把握から実装・テスト・レビュー・PRまで任せ、完了説明ではなく、承認範囲・実行エビデンス・変更リスクを根拠に結果を判断する2段階の講座です。

2名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Git
Git
GitHub
GitHub
codex
codex
AI
AI
AI Agent
AI Agent
Git
Git
GitHub
GitHub
codex
codex
AI
AI
AI Agent
AI Agent

受講後に得られること

  • AIの完了報告を、承認範囲・実行証拠・変更内容・未確認項目に分けて読めます。

  • 権限・ブランチ・環境・基準線を定め、エージェントに安全に実装を任せられます

  • Diffとテスト結果を見て、今マージしてよいか、さらに質問すべきかを判断できます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ステップ1を聞いて、今度は実際のコードまで任せてみたい方

  • AIが作成したPRをどこまで信頼してよいのか、いつも悩んでいる方

  • Claude Code・Codexを使っているものの、結果を検証する基準がない開発者・企画担当者

前提知識、
必要でしょうか?

  • 1段階(SDDの核心原理)を受講したことがあるか、目標・範囲・完了基準を自分で整理できるとよいです

  • プログラミングの文法は必要ありません。ブランチ・テスト・Diff・PRという用語は講義の中で説明します。

こんにちは
haeyeomisoです。

キャリア認証

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38

回答

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講座

はじめまして!

AIとコンピュータ工学の無限の可能性を探求し、その旅を皆さんと共有したいヘヨです。

学部時代は「コンピュータ工学中毒」と呼ばれるほど専攻に情熱を注ぎ、専攻GPA4.4以上で首席卒業しました。その後、S大学院でAIを専攻して修士号を取得し、博士課程を通じて専門性を深めました。

しかし、理論的な探究と同じくらい、現実世界の問題をAIで解決することに大きな魅力を感じ、博士課程を一時休学してスタートアップでAIベースのLLMおよびビデオ分析プロジェクトを経験し、貴重な実戦経験を積みました。

現在は国内トップ3の大手企業の一社で、LLMプロジェクトの開発およびPMとして勤務しており、AI技術が私たちの生活にもたらすポジティブな変化を創り出すことに貢献しています。私がこれまで経験してきた悩みや解決のプロセス、そして現場で得た生きたノウハウを、皆さんに惜しみなくお伝えします。AIという興味深い世界への旅路において、心強いガイドになれるよう努めます。

お問い合わせ・ご提案:haeyeo.open@gmail.com

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カリキュラム

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30件 ∙ (4時間 44分)

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