AI 時代、技術者の判断力をどう守るか——自動化が奪う「思考の深さ」
著者は AI エージェント（Cora など）に仕事を次々と自動化した結果、効率は上がったが、学習への報酬感が失われ、脳が「TikTok のような短期的な快楽の集合体」になっていることに気づいた
「AI エージェント」の論考
7 articles既存システムはなぜ AI エージェント時代に「下層」に留まるのか
[Salesforce](https://www.salesforce.com/) + [Anthropic](https://www.anthropic.com/) の Claudeforce は、Claude が Salesforce CRM の上層インタフェースとなる構造を…
AI の評価基準（eval）はどう作ればいいのか ― トップダウン評価とボトムアップ評価を組み合わせる5ステップ
AI モデルの進化に伴い、AI システムの正確な評価方法そのものが一変し、過去の評価アプローチが通用しなくなっている
AI エージェントでエンジニアチームを何人分置き換えられるか ― Codex カスタムエージェントによる「1人企業」の実例
Monologue アプリの開発者 Naveen Naidu は [Codex](https://openai.com/codex/) カスタムエージェントで複数の専門家チーム（Web エンジニア、カスタマーサポート、グロース戦略家）を構築し、1人で企業経営を実現
AI エージェントの権限設計は最小権限から始めるべきか — 常時稼働エージェント「Claudie」の運用に学ぶ
Every 社は、初期段階では Claudie に広いアクセス権を与え、その後リスク/利益の分析に基づいて段階的に制限するアプローチを採用した
全社共通の AI 活用マニュアルはなぜ機能しないのか — 個人最適ワークフローの設計と横展開
個人に最適化された AI ワークフロー（Codex）は、他人の設定をそのまま借りられない。本人の仕事量・思考パターン・生活状況まで含めて設計する必要があり、構成は人によって大きく異なる
AIエージェント活用のROIをどう証明するか——2日でMRR 9,000ドルを生んだ「人が枠組み、AIが実行」の分業設計
Every は $625/年の新メンバーシップを 2 日で $9,000 の MRR 売上につなげた。AI エージェント活用がこのスピード感を実現した