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AIネイティブ時代のQA体制構築とキャリアの再定義
AI要約
AI生成コードの45%に脆弱性が含まれているのに、76%の開発者が「AIコードは人間より安全」と認識。この認識ギャップがリスクです。本記事は定量データでAI導入の落とし穴を示し、ジュニアエンジニアのキャリア再定義と実践的なQA体制構築を提案します。監査力・設計力を磨き、AI時代に生き残るロール定義が学べます。
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AI要約
AI生成コードの45%に脆弱性が含まれているのに、76%の開発者が「AIコードは人間より安全」と認識。この認識ギャップがリスクです。本記事は定量データでAI導入の落とし穴を示し、ジュニアエンジニアのキャリア再定義と実践的なQA体制構築を提案します。監査力・設計力を磨き、AI時代に生き残るロール定義が学べます。
Cursor や Claude Code などのAIエージェントをチームで使うと、コミットルールが崩れやすくなります。これを防ぐには「禁止事項・手順・メッセージ形式」の3点を明文化し、.cursor/rules や CLAUDE.md に記述することが重要です。チケット番号を先頭に入れる、git add .を禁止するなど、具体的なルール設定で追跡性が大幅に向上します。
