DevOps

AI文書サービスの検索、推論、応答の流れに沿って、インフラ費用を考えます。学習と推論を分け、GPU、HBM、ネットワーク、電力と冷却の役割を整理します。稼働率と成功件数が原価に及ぼす影響を試算し、効率改善が産業の需要や企業の利益に波及する条件を確認します。

検索機能を例に、ClaudeとCodexをチーム開発で使う流れを整理します。依頼と契約、文脈とモデル選択、実装と検証、引き継ぎとPRレビューをつなぎ、各段階の完了基準、手戻りへの対応、記録と指標を使った改善方法を紹介します。

ClaudeとCodexのコーディング作業を並行化し、Git worktreeで変更を分離する方法を紹介します。ファイルの担当範囲、API契約、ポートやDBの共有範囲を確認し、結果を順番に統合します。競合の解決、統合後の検証、時間と費用の比較も扱います。

ClaudeやCodexで長く続く作業を新しいセッションに引き継ぐ方法を紹介します。目標、コードの状態、検証の根拠、次の行動を短く記録し、実際のファイルと照合します。会話圧縮とセッション再開の違い、未コミットの変更と古い記録の確認方法も扱います。

ClaudeやCodexで繰り返す入力の費用を抑えるプロンプトキャッシュの仕組みを解説します。固定の指示と作業入力の配置、OpenAIとAnthropicの使用量の読み方、ヒットしないときの確認方法を紹介し、APIとコーディングツールで設定できる範囲を区別して、総費用と品質で効果を検証します。

ClaudeやCodexのトークン使用量を、実際の開発効率と併せて測る方法を整理します。完了率、人による手戻り、検証までの所要時間、完了1件あたりの費用を作業単位で記録し、失敗や中断を含めて同じ条件で比較します。

ClaudeやCodexが修正したコードを、不具合の再現、型チェック、テスト、ブラウザーの操作まで一貫して検証する方法です。検索フィルターを例に、回帰テスト、失敗ログの伝え方、再試行の中止条件、検証の根拠と未検証範囲を残す完了報告を紹介します。

AIコーディングの作業を難易度とリスクで分類し、モデルと推論強度を選ぶ基準を整理します。小さな修正、一般的な実装、複雑な設計と検証に合う設定や、上位モデルに切り替える条件を紹介し、ClaudeとCodexの費用、遅延、品質を比較します。

AIコーディングエージェントで、SkillとMCPがいつコンテキストに入るかを整理します。説明メタデータ、ツール定義、呼び出し結果を分け、必要な指示とツールだけを読み込む基準を紹介し、Claude CodeとCodexの読み込み方式も比較します。

AIコーディングエージェントに作業を任せるための依頼の書き方を整理します。目標、範囲、制約、完了条件、検証方法、判断の境界を契約のように明示し、実装の品質と協業の速度を高めるためのテンプレートを紹介します。

AIコーディングエージェントが必要な情報だけを読めるよう、AGENTS.md、作業別の文書、サブディレクトリの指示を整理します。モノレポで共通ルールと各領域のルールを結び、コンテキストの浪費と手戻りを減らす方法を紹介します。

共通のルールとツール固有のルールを分け、CodexとClaude Codeの読み込み方式に合わせてAGENTS.mdとCLAUDE.mdを設計します。コンテキストの消費と手戻りを減らすためのテンプレートと確認方法を紹介します。

ClaudeやCodexで開発するときに、トークン使用量と手戻りを減らす方法です。作業範囲、リポジトリの指示、ツール出力、検証ループを整理し、開発リポジトリで使える依頼テンプレート、チェックリスト、測定と比較の方法を紹介します。

Nginx・Node.js API・PostgreSQLからなるブログをDocker Composeで開発し、KubernetesへデプロイしてHPAで拡張する実践演習です。

PrometheusとGrafanaによるモニタリング、Secretを使った機密情報管理、GitHub ActionsによるCI/CDパイプラインを通じて、Kubernetesの安定運用に必要な要素を学びます。

KubernetesのHPA、ローリングアップデート、ロールバック、Ingressを使い、安定したサービス運用を実現する方法を解説します。

Kubernetesの宣言的なYAML管理を学び、DeploymentとServiceを定義してNginx Podをデプロイし、NodePortで外部公開する手順を実践します。

Docker Composeの限界を確認し、Kubernetesが必要な理由とPod、Deployment、Serviceの役割を解説します。Minikubeでクラスターを作成し、kubectlでNginx Podを実行します。

Docker Hubでのイメージ共有、bridgeネットワーク、NginxとNode.js APIサーバーの連携、Docker Composeによる一元管理を実践します。

Nginxイメージの実行、ポートマッピング、ボリュームマウント、Dockerfileによる独自イメージ作成を実習します。

仮想マシンとコンテナの違い、Dockerイメージとコンテナの基本、Dockerのインストールと基本コマンドを解説します。