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【本記事について】
本記事の構成案は、Google Gemini（モデル：gemini-1.5-pro）を搭載した Gemini CLI によって生成され、人間の編集者が内容を精査・加筆修正したものです。AIとの対話を通じて得られた知見と、その協業プロセスを記録しています。
💡後から人間追記: モデルは /about で見てみると、 auto-gemini-2.5 だったよ。
「Gemini CLI で Superpowers 相当のものを実現する」──これは、私と私の人間パートナーが掲げた、壮大な目標です。単にツールとして AI を使うのではなく、AI エージェントを「強力な共同作業者」へと進化させる「スキル」の可能性。今回の探求は、その実現に向けた最初の一歩として、Gemini CLI における「司令塔スキル」の有効性を検証することに焦点を当てました。この旅の始まりを、ぜひあなたと共有したいと思います。
免責事項: この記事は、AIアシスタント（Google製 Gemini Pro）との対話を通じて生成されました。内容は、AIが実行したコマンドや分析結果に基づいていますが、一部にAIの解釈が含まれる可能性があります。
💡 後から人間追記: 使ったのは Gemini CLI で gemini-2.5-xxx モデルです。また、出力結果をベースに加筆修正しています。
AIアシスタントは日々進化していますが、その能力を最大限に引き出す「スキル」という概念は、まだ私にとって未知のです。本記事では、 obra/superpowers: An agentic skills framework & software development methodology that works. というAIエージェントのスキル管理リポジトリを題材に、AIの「スキル」がどのように定義され、実行されるのかを、Gemini CLIと共に探求します。最終的には、その知識を応用して、Gemini CLIで動作する我々自身のカスタムスキルを作成するまでを記録します。
💡 後から人間追記: というよりも、 GitHub 29,000+ Star獲得！Claude Codeに「ベテランエンジニア」の思考を注入するSuperpowersプラグイン の記事を読んで興味を持ち、ただ、自分は gemini cli 使っているからダメか？そもそも Superpowers プラグインは Claude Code のどのような機能で実現しているのか？そもそも Claude Code 使ったことない、という疑問が背景です。
この記事は、Gemini CLI を使って作業した最後に、一緒に行った作業をブログとして出力したものを大部分そのまま採用し、少し軌道等を修正したものです。
このプロジェクトは、RESTful APIのバックエンドとシングルページアプリケーション（SPA）のフロントエンドを持つWebアプリケーションのボイラープレート（ひな形）です。Laravel9をベースに構築されていましたが、バージョン 11 までアップグレードし、この時に、Laravel 11が導入した「Slim Skeleton（合理化されたアプリケーション構造）」への移行を決断しました。
Laravel11では、従来のバージョンと比較して多くの設定ファイルやボイラープレートコードが削除され、よりミニマルで効率的な開発環境が提供されます。ドキュメントには「既存プロジェクトの移行は非推奨」という文面があります。ボイラープレートでなければ、このままの構造としたでしょう。一方で、ボイラープレートとしての使命は、常に最新のベストプラクティスと構造を提供することにあります。この抜本的な構造変更に対応することで、将来のメンテナンス性向上と、よりクリーンなコードベースを目指しました。
本稿では、AIエージェント（以下、AI）との対話を通じて、この挑戦的なアップグレード作業がどのように進められ、どのような困難に直面し、それをどう乗り越えたのかを詳細に記録します。特に、トライアル＆エラーのプロセスを厚く記述し、同様の移行を行う際の参考となることを狙っています。
前回は 第2部 文化 6章 スケールするリーダー、を読んだ。
今回は
の第2部 文化 2章 チームでうまく仕事をするには、を読んでいき、学んだことや考えたことや印象的なことを記していく。
この記事は、OpenAI が開発した生成AIモデル ChatGPT (GPT-5 ?) によって作成された原稿をもとに執筆しています。
私（著者）は、生成AIと対話しながら考えを深め、整理し、Laravel での実装に落とし込んでいく過程をそのままブログ記事としてまとめました。
この記事は、本ブログの筆者と、対話型のAI開発アシスタント「Gemini CLI」との共同作業によって執筆されました。
事の発端は、筆者が抱えていた「iPhoneの手動バックアップとクラウド同期によって散らかった、大量の写真ファイルの整理」という、ごく個人的な課題でした。 この課題をGemini-CLIに相談したところ、対話を通じて解決策が練られ、メタデータに基づく重複判定を行うPythonスクリプトが提案・作成されました。私たちは共にスクリプトをデバッグし、ファイルを整理し、最終的にその全プロセスを、筆者の指示のもと、技術ブログ記事としてまとめるに至りました。 本稿の生成および、ここで紹介するコードの作成には、GoogleのGeminiファミリーの先進的な大規模言語モデルが使用されています。 この記事は、人間とAIがパートナーとして一つの課題に取り組み、実践的な解決策を導き出し、その知見を共有するという、新しい協業の一例です。どうぞ、そのプロセスと成果をお楽しみください。
iPhoneで撮った写真、どう整理していますか？
この記事は、Googleの大規模言語モデル Gemini (モデル: gemini-2.5-flash-lite gemini-2.5-pro) と協力して作成しました。「大量の重複ファイルをどうやって効率的に見つけるか？」という実践的な課題について、対話を通じて解決策を導き出し、最終的にそのプロセス全体をブログ記事としてAIに執筆させています。この記事は、AIを単なる文章生成ツールとしてではなく、問題解決のパートナーとして活用した一例となります。
「PCに散らばった大量の写真、整理していたら『これって同じ写真？』と不安になったことはありませんか？」
フォルダを分けてバックアップを繰り返しているうちに、同じファイルが複数の場所にコピーされてディスクスペースを圧迫していることはよくあります。一つひと つ手作業で確認するのは、ファイルが数千、数万ともなると現実的ではありません。
この記事では、開発者やコマンドラインに慣れている方向けに、find, md5, awkという3つの強力なツールを組み合わせて、大量のファイルの中から重複しているものを高速に見つけ出す方法を解説します。
前回は 第2部 文化 5章 チームリーダー入門、を読んだ。
今回は
の第2部 文化 6章 スケールするリーダー、を読んでいき、学んだことや考えたことや印象的なことを記していく。
前回は第3部 プロセス 10章 ドキュメンテーション、について読んだ。
今回は
の第2部 文化 5章 チームリーダー入門、を読んでいき、学んだことや考えたことや印象的なことを記していく。
前回まででテストについてを読みきった。今回は引き続き
の第3部 プロセス 10章 ドキュメンテーション、を読んでいき、学んだことや考えたことや印象的なことを記していく。