01 · コーディング
新規機能の設計案を3パターン出させる
実装前の設計分岐を、AI に並行で出させてから選ぶ。手戻り削減に最も効く一本。
次の要件を満たす新機能を、既存のコードベース構造に従って実装する案を3つ出して。それぞれメリット・デメリット・推定工数を比較表で。 要件:[ここに要件] 既存スタック:Next.js 14 / TypeScript / Supabase / Tailwind
いつ使う:PR を切る前。設計が固まっていない時。
すべて編集部が実プロジェクトで使い込んだもの。日本語コメント・コミットメッセージ・ビジネス文体まで、日本語前提で書いています。
03 本
02 本
02 本
02 本
02 本
02 本
02 本
02 本
02 本
02 本
04 本
残り 20 本は、メールアドレス登録(無料)でダウンロードURLをお送りします。スパム送信は一切しません。
01 · コーディング
実装前の設計分岐を、AI に並行で出させてから選ぶ。手戻り削減に最も効く一本。
次の要件を満たす新機能を、既存のコードベース構造に従って実装する案を3つ出して。それぞれメリット・デメリット・推定工数を比較表で。 要件:[ここに要件] 既存スタック:Next.js 14 / TypeScript / Supabase / Tailwind
いつ使う:PR を切る前。設計が固まっていない時。
02 · コーディング
AI に「最小差分」を強制すると、レビュー負荷が劇的に下がる。
次のファイルを以下の制約でリファクタして: - 公開API(export 関数のシグネチャ)は変更しない - diff が最小になるように、不要な空行・インポート整理は別コミット推奨 - 変更理由を1行コメントで残す - 型安全性を強化 [ここにコード]
いつ使う:レガシーコードの段階的改善。
03 · コーディング
any や object になっているところを、実データから推論して型化。
次の JSON データから、TypeScript の type 定義を生成して。null になり得るフィールドは optional に、配列要素の型はユニオンで。型名は PascalCase で適切に命名。 [ここに JSON]
いつ使う:外部 API レスポンスを TS 化する時。
04 · コードレビュー
人間レビュアーが見落としやすい4軸でガード。
次の diff を「セキュリティ・パフォーマンス・型安全性・テスト容易性」の4軸でレビューして。具体的な改善点を優先度順に5つ、それぞれ before / after のコードと共に。
いつ使う:PR 作成後、人間レビュー前のセルフチェック。
05 · コードレビュー
レガシーコードベースの「触ると崩れそうな部分」を可視化。
このファイルの中で「触ると壊れやすい」「副作用が他に波及しやすい」「型ガードが甘い」箇所を3つ挙げて。それぞれ理由・影響範囲・修正提案をセットで。
いつ使う:新メンバーがレガシーに触る前のオンボーディング。
06 · PR・コミット
diff から Conventional Commits 形式のタイトル + 日本語説明を自動生成。
🔒 ダウンロードで解錠07 · PR・コミット
git add 後、diff を貼るだけで適切な日本語コミットメッセージを生成。
🔒 ダウンロードで解錠08 · テスト生成
正常系・異常系・境界値を網羅。
🔒 ダウンロードで解錠09 · テスト生成
ユーザーストーリーから E2E テストを自動生成。
🔒 ダウンロードで解錠10 · バグ調査
スタックトレースを貼るだけで、原因 → 修正案 → テスト追加箇所まで一気に。
🔒 ダウンロードで解錠11 · バグ調査
「環境依存」「タイミング」「データ依存」など多角度の仮説を AI に出させる。
🔒 ダウンロードで解錠メールアドレスを入力するだけで、Notion / Markdown / PDF の3形式をまとめた ZIP のダウンロードURLをお送りします。
※ 登録いただいたメールアドレスは、本配布物のお届けと、月1回程度のニュースレター配信にのみ使用します。プライバシーポリシー