動画で学ぶレッスン
Uberにおけるエージェント型SDLC
AIエージェントを活用したソフトウェア開発の全体像を、Uberの事例を通して学ぶ日本語版レッスンです。
章一覧
どこから読み始めますか
- 01ソフトウェア工場の考え方と運用の土台0:14 - 1:48
- 02モデルゲートウェイ:大規模なモデル利用を制御する1:48 - 3:48
- 03MCPゲートウェイと、トークンを節約するツール利用3:48 - 5:43
- 04事前に用意されたエージェント実行環境5:43 - 6:35
- 05DevPodsの機能:複数リポジトリを統合した作業環境6:35 - 7:12
- 06管理されたスキルと改善のライフサイクル7:12 - 8:39
- 07より速く予測しやすい検索のためのコンテキストグラフ8:39 - 10:21
- 08Cortanaによるプラットフォームの統合10:21 - 11:34
- 09アイデアからビジネス調査へ11:34 - 12:32
- 10要件定義、設計、迅速なプロトタイピング12:32 - 13:18
- 11CIの前にMinionで構築する13:18 - 14:15
- 12検証を開発の内側のループに組み込む14:15 - 14:59
- 13自己修復するCIと、証拠を伴うコードレビュー14:59 - 15:54
- 14管理された保守とフィードバックループ15:54 - 17:16
- 15規模拡大のボトルネックと、作れるか・作るべきかの判断17:16 - 18:22