AIコーディングツールに丸投げすると技術負債と理解負債が溜まるという問題意識のもと、Issue作成からPRマージまでの開発フローを紹介する記事。grill-with-docsスキルで対話しながらGitHub Issueに要件を詳細化し、Claude Code（Fable 5）で実装計画を作成、自作のexplain-visuallyスキルで長大な計画を図解して人間がレビューし、Codex（GPT-5.6 Sol）で計画自体のレビューループを回してから実装・PR作成・レビュー・マージへ進む。計画段階のレビューに労力の9割以上を注ぐことが要点で、ハーネスや設計方針が整ったリポジトリに向く手法であり、常に使うわけではないとしている。
Claude Code on the webやCursor Cloud Agentsなど専用VM上で動くクラウドエージェントに開発の8割を移した体験記。隔離環境ゆえに許可待ちなしで実行でき、検証(computer use)までVM内で完結しPCを閉じても作業が継続する。ブランチをローカルに落とさずマージ、並列実行時のPC負荷ゼロ、トークン効率の良さ、チーム環境構築の不要化などのメリットを紹介しつつ、UI微調整と計画立案だけはローカルに残す運用を提案している。
AIエージェントを使った開発フローを「ループエンジニアリング」の観点で評価し直した実践記録。人間が都度承認する従来フローはAutomations項目でF評価となり、評価観点と評価基準の混同、状態遷移への人間確認ステータス欠如、承認の一律化、仕事の自律発見の欠如といった問題を指摘された。可逆性と影響範囲の2軸で人間確認の要否を仕分け、機械的な合格/停止基準を導入し、エージェントの自己申告に頼らず客観的な検証を重視する方針に転換。学びを組み込んだ開発キットを試作しAutomations評価はB相当まで改善したという内容。