#AI開発運用

AI開発運用に関する記事一覧です。関連する記事をまとめて探せます。

• AIエージェント開発で10万円溶かす前に読む、API課金・権限・知らないrepoの地雷回避ガイド

  Codex、Claude Code、GitHub Copilot、MCP、AI APIを使う前に確認したいAPI課金事故、権限設定、知らないGitHubリポジトリ実行、APIキー、push・deployの注意点を初心者向けに整理します。

• AIエージェントのベンチマーク完全ガイド：SWE-benchだけでCodexの実力は分からない理由

  SWE-bench、Dialogue SWE-Bench、SWE-Skills-Bench、MarketBench、TerminalWorld、OSWorld、AgentHarmを分けて読み、Codexに任せる範囲と人間確認の残し方を整理します。

• SWE-bench・SWE-rebench・SWE-bench-Live・SWE-MERAの違い：AIコーディング評価はなぜ更新され続けるのか

  SWE-bench系ベンチマークが増え続ける理由を、汚染、古いissue、弱いテスト、多言語化、live-updatable評価の観点から整理します。

• TerminalWorld・Terminal-Benchで読むAIターミナルエージェントの限界：CodexにCLI作業を任せる前に見ること

  TerminalWorld、Terminal-Bench、terminal-agent task guidelineから、Codexにbuild/checkやログ読解を任せる前の安全手順を整理します。

• AIは論文を再現できるのか？PaperBenchから見るCodexで研究実装を頼む時の限界

  PaperBenchを入口に、AIへ論文実装や研究再現を頼む時の分解手順、失敗しやすい箇所、人間が確認すべき評価指標を整理します。

• 自分のリポジトリでCodexを評価する方法：小さなベンチマークタスクの作り方

  公開ベンチマークだけでCodexを判断せず、自分のrepoで小さく安全に評価するためのタスク設計、成功条件、失敗条件、完了報告レビューを整理します。

• AIベンチマークの汚染とは？SWE-bench-Live・SWE-MERAからスコアを信じすぎない読み方

  ベンチマーク汚染、公開タスクの古さ、弱いテスト、live-updatable benchmarkの意味を、SWE-rebench、SWE-bench-Live、SWE-MERAから整理します。

• Dialogue SWE-Benchとは？対話型コーディングエージェント評価が重要な理由

  Dialogue SWE-Benchを、CodexやClaude Codeで確認質問、方針相談、レビュー差し戻しを含めて使うための評価軸として整理します。

• Agent Skillsは本当に効く？SWE-Skills-Benchから見るスキル注入の限界

  SWE-Skills-Benchをもとに、AGENTS.md、Claude Code Skills、手順書を増やす時の効果測定、token overhead、version mismatchのリスクを整理します。

• AIエージェントの自己評価はどこまで信用できる？MarketBenchで見る成功確率とtoken見積もりのズレ

  MarketBenchをもとに、AIエージェントの成功確率、token usage、完了見込みの自己申告をログ・テスト・差分で補正する運用を整理します。

• ChatGPT WorkとCodexの違い・使い分け｜調査・サイト運営・コード修正はどちらに頼む？

  ChatGPT WorkとCodexの違いを、調査、資料作成、個人サイト運営、GitHub、コード修正、build、sitemap、pushの具体例で比較。どちらへ依頼すべきか、初心者向けの判断表と安全な併用手順を紹介します。

• AI開発用バックアップSSDの選び方｜Codex・Claude Codeに作業を任せる前の安全装置

  CodexやClaude Codeに大きめの修正を任せる前に、gitだけでは守れない未追跡ファイル、uploadフォルダ、画像素材、ローカル設定を外付けSSDへ退避する考え方を整理します。