1 開発者ツールの基礎

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この章の目的は 1 つだけです。コードを作り、実行し、保存し、他の人が再実行できるように説明できること。

まず作業台を見る

開発者ツール AI 作業台漫画ガイド

先に図を見てください。この章全体は次の流れです。

ターミナルプロジェクトフォルダPython 環境エディタ/NotebookGit 履歴

今すべてのツールを完璧に覚える必要はありません。安定した作業台を 1 つ作り、後の AI プロジェクトで使い回します。

学習順序とタスクリスト

この順序を、学習ガイド兼タスクリストとして使います。

1.1.1 ターミナルとコマンドライン: pwd、ls、cd を実行し、短いコマンドログを残す。
1.1.2 基本的なターミナル操作: ファイルを作成・移動・確認・削除し、画面か端末出力を残す。
1.1.3 パッケージマネージャ: 自分の環境でツールを入れる方法を確認し、バージョンメモを残す。
1.2.1 Git の基礎と 1.2.2 Git の基本操作: 最初のローカルプロジェクト記録を保存し、clean な Git commit を 1 回残す。
1.3.1 Python 環境、1.3.2 VS Code、1.3.3 Jupyter: 正しい環境で Python を動かし、コードを編集し、Notebook を restart-and-run する。
1.4.1 ハンズオンワークショップ: ターミナル、Python、エディタ、Notebook、Git を再現可能な ai-learning-lab README にまとめる。
1.4.2 AI Coding Agent のワークフロー: Agent に編集させる前に、scope、permission、test、evidence、review gate に分ける。

ワークショップは最後に置きます。統合のための実践なので、先に部品を学び、そのあと再現可能な証拠として組み合わせます。

最初の実行ループ

練習フォルダで次を実行します。小さなプロジェクトを作り、実行し、説明を書き、Git に保存します。

mkdir ai-learning-lab
cd ai-learning-lab
python -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -c "import sys; print(sys.executable)"
printf '.venv/\n__pycache__/\n' > .gitignore
printf 'print("AI 学習ラボの準備ができました")\n' > hello_ai.py
printf '# AI 学習ラボ\n\n環境を有効化：. .venv/bin/activate\n実行方法：python hello_ai.py\n' > README.md
python hello_ai.py
git init
git add .gitignore README.md hello_ai.py
git commit -m "init learning lab"

期待される出力：

AI 学習ラボの準備ができました

失敗したら、エラーを消さないでください。コマンド、完全な出力、OS、Python バージョン、現在のディレクトリを残します。それも価値のあるプロジェクト証拠です。

Windows PowerShell では . .venv/bin/activate の代わりに .venv\Scripts\Activate.ps1 を使います。手元の環境で python3 を使う場合は、コマンドと README の python をすべて python3 にそろえてください。

この出力の読み方

AI 学習ラボの準備ができました は、スクリプトがプロジェクトフォルダ内で動いたことを示します。
python -c "import sys; print(sys.executable)" は、実際にどのインタプリタが動いているかを示します。
Git commit は、プロジェクトをあとで保存・確認・再現できることを示します。
どこかのコマンドが失敗した場合も、コマンドと完全なエラー出力は証拠であり、ノイズではありません。

深度ラダー

レベル	証明できること
最低合格	フォルダを作り、スクリプトを実行し、現在のディレクトリと Python インタプリタを説明できる。
プロジェクト利用可	新しいターミナルから README どおりに再実行でき、`.venv/` が無視され、`git status` には意図した変更だけが出る。
深い確認	PATH、作業ディレクトリ、shell、インタプリタ選択が、別のマシンで結果を変える理由を説明できる。

残す証拠

このページを終えたら、この evidence card を残します。

ワークスペース: 端末、Git リポジトリ、エディタ、Python 環境、Notebook のすべてを確認済み
成果物: 短いコマンドログ、コミット履歴、スクリプト出力、または notebook セル結果
デバッグメモ: 1つのセットアップ問題と、その診断方法
失敗確認: パスの混乱、環境不一致、Git の状態、または依存関係不足
期待される成果: 学習準備が整ったワークステーションの証拠パック

よくある失敗

症状	最初に確認すること	よくある修正
command not found	ツールが入っているか、PATH が有効か	ターミナルを開き直す、またはツールを入れ直す
Python import が失敗する	`python` と `pip` が同じ環境か	`python -m pip install ...` で入れる
ファイルが見つからない	今いるディレクトリが正しいか	`pwd` と `ls` を実行し、プロジェクトフォルダへ移動する
Git commit が失敗する	初期化、stage、ユーザー設定が済んでいるか	`git status` を見て、必要ならユーザー名とメールを設定する
README のコマンドが動かない	必要な手順が README に全部あるか	新しいターミナルで試し、README を直す

通過チェック

次の 5 つに答えられたら、第 2 章へ進めます。

今のターミナルはどのディレクトリを使っていますか？
スクリプトを実行している Python はどれですか？
前回の Git commit から何が変わりましたか？
新しいターミナルからプロジェクトを再実行するコマンドは何ですか？
最初のエラーと修正方法をどこに記録しましたか？

確認の考え方と解説

今いる場所は pwd で確認できます。答えにはプロジェクトルートか、その中の作業フォルダかを含めます。
実行中の Python は which python、python --version、または VS Code の選択中インタプリタで確認します。
前回の commit からの差分は git status --short と git diff で説明します。
再実行コマンドは例として python3 src/workstation_check.py のように、プロジェクトルートから動く形で書きます。
エラー記録は README、reports/、または学習ノートに残し、「症状 -> 原因 -> 修正」が読める状態にします。

目的はツールを完璧にすることではなく、この先の学習に使える安定した作業台を作ることです。