概要
https://zenn.dev/hololab/articles/28f84cfcdfea9d
詳細内容
## 2025年の AI コーディングの振り返り
https://zenn.dev/hololab/articles/28f84cfcdfea9d
2025年のAIコーディング変遷を総括し、Claude CodeとNeovimを軸とした仕様駆動開発（SDD）の実践手法とその重要性を詳説する。
**Content Type**: 🛠️ Technical Reference
**Language**: ja
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 84/100 | **Annex Potential**: 83/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[Claude Code, 仕様駆動開発 (SDD), コンテキストエンジニアリング, Neovim, 開発ワークフロー]]
2025年を通じてAIコーディングに深く傾倒した著者が、ツールの変遷や独自の開発手法、そして「コンテキストエンジニアリング」の重要性について論じた技術リフレクションである。
著者は、特定のツールやLLMの評価が分かれる原因を「使い手の癖や技術領域、指示の出し方の違い」にあると定義し、自身の基本方針として「AIの広範な知識を活かしつつ、ガチャ要素を排除するための情報の足し引き」を挙げている。特に、AIの回答が思わしくない場合に別案を強要するのではなく、複数の選択肢を提示させて比較検討させるアプローチや、考える領域は制限しても考え方までは制限しないプロンプト設計など、AIの進化を阻害しないためのプラクティスが具体的に示されている。
技術スタックとしては、約10万行のTypeScriptコード（React, CesiumJS, Three.js, Hono等）を1人で開発・保守する環境において、CLIエージェントである「Claude Code」とNeovim、tmux、sidekick.nvimを組み合わせた環境を構築。著者がCursorやWindsurfからClaude Codeへ移行した理由は、ターミナル完結の快適さに加え、Anthropic自身が提供するMCPやAgent Skillsといった設計思想の一貫性が、長期的な「コンテキストエンジニアリング」の習熟に資すると判断したためである。
特筆すべきは、自作のコマンド群による「仕様駆動開発（SDD）」の実践である。要求仕様書から実装仕様書、そして実装へと段階的に進めるフローを構築しており、MAGI（実用・拡張・DXの3軸エージェントによる合議制）コマンドによる設計の深掘りなど、AIの自走力を最大限に引き出す工夫が凝らされている。
著者が最も重要視しているのは、LLMに与える情報の純度を高める「コンテキストエンジニアリング」だ。情報の詰め込みすぎは誤判断を招くため、タスクをサブエージェントに委譲してメインセッションのコンテキストを節約し、`.claude/rules/`やAgent Skillsを用いて情報をモジュール化することを推奨している。最終的に、AIに「面倒な作業」を任せることで、人間が「設計という楽しい部分」に集中できるようになったという実感が、2025年の最大の成果として語られている。