Agents APIで何が外注できるか
OpenAI の Agents API は Codex harness を managed API として開放した。公式の4構成要素を確認し、自リポジトリの harness 60,841行を層ごとに数えて外注できる列を分けた。
AI開発の検証室 編集部
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# アーキテクチャ
10 件の記事が見つかりました
マイクロフロントエンド再考2026
Module Federation 2.0 が共有依存の自動解決・TypeScript型定義の共有・Vite統合を実現し、マイクロフロントエンドの前提が変わった。2026年の主要パターンとアプリ間通信・独立デプロイ・採用判断フレームを整理。
AI開発の検証室 編集部
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Next.js Cache Components移行設計
Next.js Cache Components（use cache / cacheLife / cacheTag）への移行可否を Yes / No / Defer の3分岐で1日判定する。段階移行4ステップと5つの罠つき。
AI開発の検証室 編集部
読了時間 約35分
RSCとClient境界の引き方 ── 迷わない4軸判定
'use client' をどこに付けるかを、データフェッチ起点・インタラクティブ性・バンドルサイズ・SEO の4軸スコアシートで判定する。具体ケース5つ、アンチパターン5選、Composition パターンつき。
AI開発の検証室 編集部
読了時間 約40分
Technology Radar の作り方｜30分会議テンプレ付
Adopt / Trial / Assess / Hold の判定ルールと月次30分の会議テンプレで、ThoughtWorks 由来の Technology Radar を自社版に落とす。ADR との二層運用とアンチパターン回避策まで。
AI開発の検証室 編集部
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AIエージェント3層成熟モデル2026
推論・制御・接続の3レイヤーが独立に進化し、2026年に偶然のように同時成熟点を迎えた——AIエージェント設計の現在地を、ZennとQiitaのトレンド議論を参照しながらGrowth Lab視点で構造化する。
AI開発の検証室 編集部
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tRPC を採用すべきか 型安全API設計の現実解
tRPC 採用の判断基準を、言語統一・公開要件・寿命の3軸で整理。REST / GraphQL / tRPC を比較し、採用すべきケースと採用すべきでないケース、運用負債（バージョニング・観測性・キャッシュ）と撤退条件まで現実解を示す。
AI開発の検証室 編集部
読了時間 約21分
マイクロサービス失敗パターン
microservices導入で起きる過剰分割の失敗パターンと、モノリス回帰の判断軸、適切な分割粒度を具体例で整理する。microservices の失敗は「分割しすぎ」「境界の誤り」「運用コスト見積もりミス」の3つに集中する
AI開発の検証室 編集部
読了時間 約6分
責務分離が崩壊する理由と設計原則 AI生成コード時代の境界設計
責務分離が崩壊する原因をSRP・境界コンテキスト・レイヤー設計から整理し、AI生成コードで崩れやすい場所と検知方法を示す。責務分離の崩壊は「SRP の誤解」「境界コンテキストの曖昧さ」「AI生成コードの最短経路バイアス」の3点で起きる
AI開発の検証室 編集部
読了時間 約7分
技術選定で後悔しないための判断基準 流行との距離を測る
AIツール乱立時代の技術選定を、コスト・可逆性・チーム適合・将来性の4軸で意思決定する。失敗3パターンと判断フレームを示す。流行に流されない選定基準の実践ガイド。採用・見送り・延期の3分岐で判断を標準化する。
AI開発の検証室 編集部
読了時間 約13分