任せてよい仕事の線引き・指示の書き方・リポジトリの整え方・差分の読み方・テストでの縛り方まで。全30レッスンで「AI に書かせたコードを自分で説明できる」ところまで進みます。載せているコードと出力は、Git 2.55 と Python 3.14 で実際に動かしたものだけです。
全30レッスンを6つの章に分けています。第1章から順に進めるのがおすすめですが、 気になるところだけ拾い読みしてもかまいません。 ※ Python のコード例はブラウザ内でそのまま実行できます。git とシェルの例は、手元のリポジトリで試してください。エージェントの応答そのものは毎回変わるため、載せていません。
AI にできることとできないこと、そして採用したコードの責任がどこにあるのかを先に決めます。最後は「任せてよい仕事」を自分で見分けられるところまで進みます。
文脈の渡し方・指示の粒度・入出力の表で、思ったものが返ってくる書き方を身につけます。最後は曖昧な 1 行を、誤解しようのない指示に書き直す演習です。
ルールファイル・ディレクトリの地図・確認コマンド・無視リストで、毎回同じ注意を書かずに済む受け皿を作ります。最後は 4 点を 1 つのリポジトリに実際に揃えます。
読む順番を決め、動くのに間違っているコード・消された守り・増えた依存を見つけられるようにします。最後は仕込まれたバグを差分から特定する演習です。
先にテストを書いて仕様を固定し、バグの再現テストで回帰を止めます。最後は表からテスト、指示、差分レビューまでの一巡を通します。
レビュー規約・機密情報の線引き・ライセンスと出典を、個人の良心ではなく仕組みにします。最後は「説明できる」に戻って 30 回を締めくくります。
全30レッスンを終えたら、差分と履歴の扱いを固める Git & GitHub 入門コース、テストの書き方を深める テスト技法入門コース、生成されたコードを読めて変えやすい形に直す 設計とリファクタリング入門コース へ。メンバーシップで全コースが解放されます。