nobinko / tobaccotaro

AI Agent Validation / AIエージェント検証

I explore how coding agents can support practical system development without relying on confidential production data.

機密情報を入れない前提で、Claude Code、Amazon Bedrock、AWS、ローカルLLMなどを使い、AIエージェントが実務開発にどこまで使えるかを検証しています。

I also plan and run AI pilot programs and internal PoCs in enterprise environments.

エンタープライズ領域での AI 関連パイロット・社内 PoC の企画・推進にも取り組んでいます。

Purchaser-side Engineering / 発注者側の技術判断

I care about estimating, reviewing, and challenging vendor proposals in an AI-assisted development era.

AI前提の開発時代に、見積妥当性、品質リスク、アーキテクチャ上の勘所を発注者側で判断できる状態を目指しています。

Personal Knowledge Ops / 個人タスク管理

I use external memory and task ledgers to keep work, learning, product ideas, money, and family life from becoming one vague backlog.

Google Drive、Claude、ChatGPTを外部記憶として使い、仕事、学習、個人開発、資産、家庭のタスクを棚卸ししています。

Small Systems, Real Feedback / 小さく作って実反応を見る

I prefer shipping small, working systems over polishing abstract plans.

抽象的な構想だけで止めず、小さく動くものを出して、実際の反応を見ながら改善します。

Docs as Control Surface / ドキュメントも制御面

Roadmaps, changelogs, verification notes, and gotchas are treated as part of the product, not as afterthoughts.

ロードマップ、変更履歴、検証メモ、落とし穴の記録も、後付けの事務作業ではなくプロダクト運用の一部として扱います。

Confidentiality Boundary / 機密境界を分ける

I separate public experiments from confidential work, especially when testing AI-assisted workflows.

AI支援開発を試すときほど、公開できる検証と業務上の機密情報を明確に分けます。