開発AIエージェント利用場面の分類
概要
開発AIエージェントの利用方法を考えるにあたり，利用場面ごとの場合分けをして整理する
1. 意思疎通のためのデモンストレーション
2. 今だけ使えれば良い使い捨てプログラム
3. 試行錯誤後に改善して実運用にのせるつもりのプロトタイプ
4. 継続的な保守・改善を前提としたコア機能
詳細
意思疎通のためのデモンストレーション
具体例
Claude Artifactsでのモック作成
開発過程
1. チャットUIでの指示出し，修正依頼
2. 動作確認
今だけ使えれば良い使い捨てプログラム
具体例
Claude Artifactsでのフロントエンドアプリ作成
手元のデータを分析・可視化するためのJupyterNotebook
あるコードの問題を明らかにするための一時的なテストコード
開発過程
1. チャットUIでの指示出し，修正依頼
2. プログラムの手動修正
3. 動作検証
4. デプロイ
試行錯誤しつつ改善して実運用にのせるつもりのプロトタイプ
具体例
サブブランチにおける新規機能の試作
新規アプリケーションのα版やβ版の作成
開発過程：GitHub Flowに基づくClaude CodeとSerenaを用いたHuman in the loop開発
0. コーディング規約の策定（CLAUDE.md）
1. 手動 or AI支援によるプロンプト設計（issue，Serena）
2. 動作検証
3. デプロイ
4. コードレビュー（GitHub Flow）
継続的な保守・改善を前提としたコア機能
具体例
システムのコアモジュールの実装
継続利用予定のアプリケーション実装
開発過程
0. コーディング規約の策定（CLAUDE.md）
1. 手動 or AI支援によるプロンプト設計（issue，実装計画，Serena）
2. テスト（テスト駆動開発）
3. 動作検証
4. デプロイ
5. コードレビュー（GitHub Flow）