【要約】個人でAI駆動開発するための開発フロー戦略 [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
- ・AIエージェント利用時のコスト増大。
- ・ClaudeCode等の利用規約違反リスク。
- ・機密データの意図しない外部送信。
- ・設計から実装へのスムーズな移行の困難さ。
// Approach
1.要件定義：ClaudeCodeで
requirements.mdを作成。2.設計：Gemini-CLIで仕様を固め、
design.mdを作成。3.デザイン：AuraやTypeUIでデザイン情報を生成。
4.図解：Mermaidやdbdiagram.ioでER図等を作成。
5.タスク化：GitHub Issueと
tsumikiでタスクを細分化。6.実装：CursorのComposer 2でコーディング。
※機密保持のためCLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFICを1に設定。// Result
AIエージェントの特性を活かした開発フローを構築。設計から実装までをドキュメントベースで管理。テスト駆動開発（TDD）と組み合わせ、MVPの迅速なリリースを実現する。
Senior Engineer Insight
> AIをフェーズごとに使い分ける戦略は極めて合理的である。設計をMarkdownで構造化し、AIにコンテキストを渡す手法は、開発の再現性を高める。ただし、APIコストの爆発と、機密情報の送信制御には厳格な管理が求められる。組織導入時は、通信制御設定の標準化が不可欠である。