AIには、コードを生成してもらうだけでなく、
テスト検証、ドキュメント反映までを徹底しておこなってもらう。開発を常に前へ進められる状態をつくる。

会話を録音させていただきます。AI議事録と構造化データとして保存します。

プロジェクトディレクトリの作成。VS Code上で、CodexとClaude Codeを使ったドキュメント作成ができる準備をします。

字おこしした議事録をもとに、NotebookLMでデータを構造化します。全体のスライド、議事録としての再生成、論点ごとのレポート、インフォグラフィックを生成し、要求へ整理します。スライドやインフォグラフィックは認識あわせとして利用します。

要求を実現するために必要となるシステム構成を考慮しながら機能要件だけでなく、さまざまな視点でドキュメントを作成します。

要件定義が終わった時点で、PoC開発、MVP開発、フェーズNの開発計画ができている状態を目指します。

要件を元に、データ構造の設計、全体の共通部分の切り分けなど、機能一覧・画面一覧・共通API・データベース構造などに物理的に分けられるように設計します。

コードを書く前に、何をどこに置くかを決める作業です。これをやらないと、実装が進むにつれて矛盾や重複が出てきます。

Dockerコンテナ / Git / GitHub連携を構築します。

いよいよコード生成。そのまえに、要件をタスクとしてIssueに分解し、GitHubへ登録してもらいます。実装はIssue単位で進めます。

Claude Code・Codex を使い分けてプログラムコードを生成します。Issue単位にプログラム作成・ユニットテストまでを実施します。

できあがった部分から動作確認をしながら、問題があればPRとして登録します。

1日の最後に、修正を反映したうえで問題なければ、修正内容をすべてドキュメントへ反映してもらいます。READMEへの進捗更新、各ドキュメントの変更点など、常に最新の状態を維持します。

「今の状況を教えて」と聞くと、ドキュメントの進捗・直近のcommit/push・Issueの解決状況などを報告してくれます。そして「次はこのタスクをやるのがおすすめです」と提案してくれます。それに対して「はい」と答えるだけで開発が前へ進みます。