AIツールは10倍の生産性を約束する。ほとんどのチームは10%しか実現できない。私はこのメソドロジーで8つのAIベンチャーを構築しました—EVチャージングプラットフォーム、ビジネスOS、コンプライアンスエンジン、AIセキュリティスキャナー、そしてさらに4つ—すべて単独で、すべて本番グレード。それが私が教えること。
チームにはCopilotがある。10倍速くなっていない。
AIコード提案は修正するより多くのバグを作っている。
誰もAI生成コードを効果的にレビューする方法を知らない。
「AI開発」ワークフローはアドホックで、体系的ではない。
完全なEV充電プラットフォームを2ヶ月で構築したのと同じアプローチ。体系的。教えられる。実証済み。
現在のAIツール使用状況を評価、ギャップを特定、ベースライン生産性を測定
体系的アプローチを導入：プロンプティングパターン、レビューワークフロー、品質ゲート
実際のコードベースと実プロジェクトを使用したハンズオンワークショップ
方法論を日常ワークフローに統合、改善を測定、イテレート
完全なEV充電プラットフォーム（319マイクロサービス、約20のAIエージェント）を2ヶ月で構築した際に使用したまさにその方法論。理論ではなく、開発者がAIツールを使って作業する方法を変革する実戦検証済みのワークフロー。
チームにはAIツールがあるが生産性向上が見えていない。ランダムなヒントではなく体系的な方法論を求めている。永続的なコンサルタントではなく能力移転を信じている。
ほとんどのチームはCopilotをオートコンプリートに使用しています—それは可能性の20%程度です。Auralink方法論はアーキテクチャプロンプティング、コードレビューワークフロー、テスト駆動AI開発、コンテキスト管理をカバーします。ツールを持っていることと方法論を持っていることの違いです。
方法論はスタックに依存しません。Python、TypeScript、Go、React、さまざまなフレームワークで適用してきました。効果的なAI強化開発の原則は言語やプラットフォームを超えて移転できます。
トレーニング前にベースラインメトリクスを確立します—コード行数、マージされたPR、バグ率、機能実装までの時間。そしてトレーニング後に同じメトリクスを追跡します。方法論にコミットする経験豊富な開発者の典型的な改善は3〜5倍です。
適切に使用されないAIツールは負債を生みます。方法論にはAI生成コード用に特別に設計されたレビューパターン、テスト戦略、品質ゲートが含まれています。チームはしばしば品質の改善を見ます。なぜなら方法論がそもそも実践すべきだったプラクティスを強制するからです。
このサービスがあなたの具体的な課題にどのように対処し、実際の結果をもたらすことができるか話し合いましょう。