ジェンスパーク(Genspark)開発の「最初の分岐点」：規模別・最適な技術スタックと開発戦略の選び方
ジェンスパーク(Genspark)開発における技術スタック選定の基準。Cloudflare PagesとWorkersの作り間違いや、GitHub連携のメリット・デメリット（ビルド待ち時間の問題）など、実戦経験に基づくリアルな判断基準を解説。
AI開発の落とし穴：2万行のコードが生んだ「修正の無限ループ」とデータベースの悲劇
ジェンスパーク(Genspark)での大規模アプリ開発後半に訪れた「デバッグ地獄」と「DB設計ミス」。AIに闇雲に修正させることの危険性と、バグ修正を確実に進めるための「ドキュメント駆動デバッグ」手法を解説します。
ジェンスパーク(Genspark)はフロントエンドが苦手？Next.js開発で直面した3つの壁と解決策
ジェンスパーク(Genspark)でのフロントエンド開発における「Next.jsが重すぎる」「テストツールが動かない」問題への対策。サンドボックス環境の限界と、GitHub ActionsやCloudflareを活用した回避策を解説します。
【開発実績】通常3ヶ月かかるSNSアプリを、ジェンスパーク(Genspark)と1週間で開発した全記録
Slackのようなコミュニティアプリ（22,500行規模）をジェンスパーク(Genspark)を使って1週間で開発した実録レポート。開発工程の細分化、コスト対効果、そして18回のフリーズなど、AI開発のリアルな裏側を公開します。
ジェンスパーク(Genspark)の「指示忘れ」対策：Claudeに復唱させてミスを防ぐ実践術
ジェンスパーク(Genspark)でのアプリ開発中、AIが重要な設定やデプロイ手順を忘れてしまう問題への対策。Claudeモデルに「復唱」を義務付けることで、コンテキスト維持とミス回避を実現する実践的プロンプト術を紹介します。
ジェンスパーク(Genspark)使用中の不具合：私が体験した7つの問題と対応
ジェンスパーク(Genspark)使用中に遭遇した不具合とその対処法を実体験をもとに紹介します。Thinkingループ、記憶喪失、AI Driveアクセス権限切れ、サンドボックスクリアなど、7つの主要な問題と対応方法をまとめました。
「何度も言わせるな」を解決する：ジェンスパーク(Genspark)品質チェックv3.0の履歴蓄積戦略
ジェンスパーク(Genspark)開発で「同じことを何度も指示させられる」問題に直面。記事47-53の公開処理で履歴蓄積機能のテストに失敗し、AIが手順を無視。この失敗から生まれたv4.0履歴妥当性チェック機能と、AIとの実践的な付き合い方を解説します。
エリック・ジョージ手法の実践：v2.19開発レポート
エリック・ジョージ手法を用いたv2.19開発の実践レポート。品質チェック改善プロセスと、AI開発における体系的アプローチの効果を詳しく報告します。実測データと技術的な課題・解決策、今後の開発方針についても具体的に解説します。
ジェンスパーク(Genspark)で構築したGemini QA Framework - AI品質保証
占いアプリの開発を進める中で、記事作成や仕様書作成において何度も修正を繰り返す状況が続いていました。エリック（上流工程担当AI）が生成した内容を、ユーザーである私が一つ一つチェックし、問題点を指摘して修正させる——このプロセスは非常に時間がかかり、効率的ではありませんでした。
ジェンスパーク(Genspark)とGemini APIの選択 - AI開発環境の実践
占いアプリ開発を進める中で、「どの開発環境を使うべきか」という重要な選択に直面しました。AIスーパーチャットツールとサンドボックス環境を統合したジェンスパーク(Genspark)と、従来型のクラウド環境であるGoogle Cloud Platformを比較し、開発環境の選択基準を実践的に解説します。
ジェンスパーク(Genspark)で学ぶコード生成とコード実行の違い - サンドボックス環境の実践
「AIがコードを書ける」という表現を聞いて、「AIがプログラムを完成させて実行してくれる」と理解する場合があります。しかし、これは誤解です。コード生成とコード実行の本質的な違い・サンドボックス環境の仕組みと限界を、初心者向けにわかりやすく解説します。
AI品質保証の必要性 - なぜAIにはAIによるチェックが必要なのか
前回の記事（記事51: AIの判断力の限界）では、AI開発での見落とし7項目を分析し、上流工程AIの判断力の限界を明らかにしました。そこで浮かび上がった重要な問題が、「現在の一般的なAIモデルは自分のミスを認識できない」という事実です。