私たちの 働き方
AI がコードを書きます。何を出すかはシニアが決めます。この分担が手法のすべてです。
ワーク フロー
六つのステップ。どの機能も、どの修正も、どの変更も六つすべてを通ります。
AI とともに作る進め方。まず計画、差分は一つずつレビュー、失敗は書き残す。AI の速さの上にシニアの判断を重ねます。
技術 スタック
AIモデル
Claude Fable · Claude Opus · GPT · GLM · Qwen Coder (local) · Qwen Max (local) · Gemma (local)
言語
TypeScript · Python · Rust · Go · Swift · Kotlin · SQL
フロントエンド
React · Next.js · SvelteKit · Astro · Tailwind CSS · Framer Motion
モバイル
SwiftUI · React Native · Flutter · Expo
バックエンド
Node.js · FastAPI · NestJS · Hono · Express · Encore · Prisma · Drizzle
プロアクティブ モニタリング
エージェントが24時間システムを見張り、利用者が気づく前に問題を直します。
多くのチームは利用者の報告でバグを知ります。私たちは午前3時に見つけます。
エージェントはログ、エラートラッカー、メトリクスを読みます。おかしな兆候があれば、単なるアラートではなく、根本原因と修正案の入った報告が届きます。
自社のベンチャーで毎晩これを回しています。Vigil はそこから生まれ、今は vigil.kerber.ai のマネージドサービスです。
継続的なログ解析
エージェントが Sentry、Datadog、CloudWatch と自社ログを監視します。パターン照合が静的アラートの取りこぼしを拾います。遅いメモリリークやじわじわ上がるエラー率などです。
夜間の修正
午前2時に見つかった重大なバグは6時にプルリクエストになります。軽微なものは記録して優先度をつけます。
傾向の検知
利用パターン、インフラ費用、廃止予定の API。障害になる前にお知らせします。
でもシニアが去ったら 誰が引き継ぐ？
良い質問です。私たちの答えはこうです。
良いコードの姿を知っているシニアが辞めたら、どうなるのでしょうか。
その人を常勤で抱える必要はありません。必要なのは判断です。週に1〜2時間であって、40時間の付き添いではありません。
レビューは何かを残します。文書化されたパターン、設計判断の記録、そしてこのコードベースで良いとは何かを書き下したテスト群です。シニアの知識はシニアより長く生き残る必要があります。
必要なときの専門性
シニアの給与なしでシニアの監督を。一人の専門家が複数の案件を並行して見られます。
残る知識
レビューはドキュメントになります。判断は記録されます。私たちが去っても品質の仕組みは残ります。
速い学習サイクル
AI と働くジュニアは数秒でフィードバックを得ます。2027年のジュニアは2017年のシニアより多くのパターンを見ているでしょう。
あなたのチームにも 欲しいですか
本番で持ちこたえる AI 活用のワークフロー構築をお手伝いします。仕事の大半は道具の周りにある仕組みです。
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