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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。

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章一覧

どこから読み始めますか

  1. 01ソフトウェア工場の考え方と運用の土台0:14 - 1:48
  2. 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
  3. 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
  4. 04事前に用意されたエージェント実行環境5:43 - 6:35
  5. 05DevPodsの機能:複数リポジトリを統合した作業環境6:35 - 7:12
  6. 06管理されたスキルと改善のライフサイクル7:12 - 8:39
  7. 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
  8. 08Cortanaによるプラットフォームの統合10:21 - 11:34
  9. 09アイデアからビジネス調査へ11:34 - 12:32
  10. 10要件定義、設計、迅速なプロトタイピング12:32 - 13:18
  11. 11CIの前にMinionで構築する13:18 - 14:15
  12. 12検証を開発の内側のループに組み込む14:15 - 14:59
  13. 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. 14管理された保守とフィードバックループ15:54 - 17:16
  15. 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