Claude Code と一緒に本番デプロイして学んだ、AI に任せていいこと・ダメなこと
AI要約
Claude Codeで本番環境にTerraformインフラをデプロイした実体験から、AIが得意な作業と苦手な作業を明確に分類しています。ブートストラップ問題・DNS伝播待ち・シークレット管理の3つの課題でAIの限界が露呈。実装を通じた学びと、AI駆動開発の現実的な使い分けポイントがスコアカード形式で示されています。
AI要約
Claude Codeで本番環境にTerraformインフラをデプロイした実体験から、AIが得意な作業と苦手な作業を明確に分類しています。ブートストラップ問題・DNS伝播待ち・シークレット管理の3つの課題でAIの限界が露呈。実装を通じた学びと、AI駆動開発の現実的な使い分けポイントがスコアカード形式で示されています。
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。



OpenClaw 2026.4.9の本質は「AIが夢を見る」というロマンティックな演出ではなく、記憶の監査性が飛躍的に向上したことです。MEMORY.md、DREAMS.md、memory/YYYY-MM-DD.mdで可視化された記憶を、過去ログから再投入・リセット・ロールバック可能にする「grounded REM backfill」機能により、AIの意思決定の根拠を人間がレビューできるようになりました。セキュリティ強化も同時実装され、実行型エージェント時代に必須の品質基準が整いつつあります。個人開発でも業務でも、持続する記憶の管理設計が次の競争軸になります。