著者がYAPC::Tokyo 2026に「すごい人になれなくても、当たり前をコツコツ積み重ねて成果を出す」という内容のプロポーザルを応募したことを紹介する記事。テスト実行時間の短縮や顧客の一次情報をチームに集める施策など、地道な改善の積み重ねで成果を出してきた具体例を挙げ、問題を観察・言語化し、小さな粒度に分解して実行・振り返るという普段の進め方を語る内容。
技術評論社刊行予定の書籍『エンジニアのAI壁打ち実践術』の紹介。AIを答えを出す存在ではなく思考を鍛える壁打ち相手と位置づけ、質問力・仮説構築力・言語化力を軸に、企画・設計・実装・問題解決の各フェーズでのAI活用実践例を解説する。著者はKDDIアジャイル開発センターの3名。
環境変数は本来デプロイ環境ごとに値が異なるもの（DB接続先や認証情報など）に限定すべきで、環境間で変わらないAPIパスやパラメータなどはコードに書くべきだと主張する記事。何でも環境変数にすると変更漏れによる障害リスクが増えるほか、AIエージェントが機微情報保護のため.envを読めない設計になっている現状とも相性が悪いと指摘している。
ベテランエンジニアのPRレビュー187件を分類した結果、指摘の上位2領域で全体の33%を占め、バグ相当の指摘（値の正しさ・データ破壊防止）は20%（5件に1件）にとどまることが判明。またレビュー対象がバックエンド・モバイル・Webフロントかによって重視される観点のレイヤーが異なる傾向も報告されている。
EVE OnlineがStackless Python 2.7から23年ぶりにPython 3への移行を開始。約240万行・2万ファイルのコードベースのうち95.9%は既に両バージョンで動作し、残る約3300行の構文問題を自動変換ツール（Python-Future）で解消する第1段階が完了しSingularityでのテストを経てTranquilityへ展開された。次段階では両バージョンで動作するが挙動が異なる約2万行（除算の扱いなど）を人手で精査する。
エス・エム・エスのインターン生が、AIを使わずに開発する経験を通じてコード構造を深く理解する重要性を学んだ体験記。AIに頼ると自然言語での理解にとどまり細部を見落とすが、AI禁止で取り組むことで構造への解像度が上がり、責任を持ってPRを出せるようになったと述べる。またチケット対応では「なぜ」を理解し適切な「なに」を組み立てる重要性、ツール導入時の運用面まで考える視点についても振り返っている。
アンケート編集画面で自由に設定できる分岐条件や入力バリデーションは、個々には妥当でも組み合わせると矛盾が生じ、回答者がどう入力しても先に進めなくなることがある。総当たりでは組み合わせ数が膨大（20問5択で約95兆通り）で現実的でなく、ランダム試行でも「矛盾が存在しない」ことは証明できない。そこでSMTソルバZ3を用い、アンケート定義を整数・真偽値の制約式に翻訳して充足可能性を判定する手法を紹介。実例として、ページ表示条件と設問の合計値制約が食い違い、特定の回答パターンでは入力可能な値が存在しない（unsat）矛盾をZ3が反例付きで検出できることを示した。上限を決めずに式を書ける点がSATにはないSMTの利点で、既存のQA工程を置き換えるのではなく事前の当たり付けとして活用する使い方を提案している。
Claude CodeやCodexに数十〜数百件規模の開発を任せる際のタスク管理術を解説。task-list.mdを進捗の唯一の正本にし、進行中タスクは原則1件に限定、目的・変更範囲・禁止事項・完了条件・停止条件を明文化した指示テンプレートを使う。複数AIを併用する場合は役割とコンテキスト境界を明確に分け、完了判定はAIの自己申告ではなくGit差分・テスト結果・実環境証拠で行う。ChatGPTとClaude Codeに同じリポジトリ全体を毎回読ませてトークンを浪費した失敗例など、7つのありがちな失敗例と実務チェックリストも紹介している。