生成AIに「要件定義プロンプト」を作らせてみたら、未来が見えた話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 生成AIに「要件定義プロンプト」を作らせてみたら、未来が見えた話 要件定義って何から書けばいいの？ 😕 いつも同じような項目で悩んで時間がかかる… ⏳ もっと効率よく、質の高い要件定義書を作りたい！ 😫 そんな悩みは 生成AIに「要件定義プロンプト」を作ってもらう で解決できるかもしれません。 1️⃣ なぜ生成AIにプロンプトを作らせようと思ったか？ 「要件定義」はプロジェクトの成功を左右する重要な工程ですが、品質が担当者によってバラついたり、何を書くべきか迷うことも多いですよね。 そこで、「デキる人が書いた質の高い要件定義書」を学
チームの貢献を可視化する能力の重要性｜すどう
人はツールや方法論ではなく、信頼できるリーダーについていくと思う。アジャイルもガントチャートも結局は人間関係のツール。最も価値あるスキルは ・悪い知らせを早く伝える勇気 ・困難な状況でも冷静さを保つ姿勢 ・チームの貢献を可視化する能力 まだまだできていない事ばかりなんで頑張る！ — すぅ| PM & PdM🐈 (@suh_sunaneko) April 4, 2025 これはほんとにそうで、「実際にやってること」と「やってると認識されていること」って、全然違ったりする。 特に、目立たないけどめちゃくちゃ助かってる貢献って、往々にして埋もれがちなんですよね。 “見えてること”だけが成果として扱われてしまう現実たとえば、プロジェクトで炎上を防いだ予防的な動き。 メンバー間の関係性を整えた地味なフォロー。 エンジニアじゃなくても動けるけど、誰かがやらないと詰まる雑務の引き受け。 これらは、事後
MCPサーバーをPythonで自作する: 内部Wiki検索・Slack・GitHub連携｜AstroPomeAI
Model Context Protocol (MCP) の概要Model Context Protocol（MCP）は、AIモデル（LLM）が外部のデータソースやツールにアクセスするための共通インタフェースを定めたオープン標準プロトコルです (How to Connect OpenAI Agent SDK to MCP Servers)。簡単に言えば、AIアプリと外部システムをつなぐ「USB-Cポート」のような役割を果たします (How to Connect OpenAI Agent SDK to MCP Servers)。MCPに準拠したクライアント（AIホスト側）とサーバー（データ/ツール側）があれば、どのAIエージェントも標準化された方法で任意のツールに接続できるようになります (What is Model Context Protocol (MCP): Explained in
AI 2027
Daniel Kokotajlo, Scott Alexander, Thomas Larsen, Eli Lifland, Romeo Dean We predict that the impact of superhuman AI over the next decade will be enormous, exceeding that of the Industrial Revolution. We wrote a scenario that represents our best guess about what that might look like.1 It’s informed by trend extrapolations, wargames, expert feedback, experience at OpenAI, and previous forecasting
Vitepress ドキュメントを MCP 化する
はじめに 今回の実装は mastra というフレームワークの初期化時に追加できる MCP のドキュメントサーバーがめちゃくちゃ便利だったので、それに影響を受けて手元の Vitepress 製のドキュメントを MCP (Model Context Protocol) 化した際の記録です。 今回は自分の手元の Vitepress 製のドキュメントを MCP 経由で取得できるようにしてみました。 環境情報 今回使用した環境は以下の通りです。 Node.js: v20.17.1 pnpm: 9.11.5 VitePress: 1.6.3 準備 パッケージのインストール Vitepress プロジェクトにパッケージを追加します。 fastmcp というパッケージを使うと MCP サーバーを簡単に作れて便利でした。 # MCP関連 pnpm add fastmcp node-html-markdown
MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーの構築方法：初心者向けガイド
MCP開発を次のレベルに進める準備はできましたか？Apidogを無料でダウンロードし、あなたのワークフローをどのように変えることができるかを見てみましょう！ ボタンMCPの理解セットアップに入る前に、MCPが何か、なぜ重要なのかを簡単に説明します： MCP概要：モデルコンテキストプロトコルは、AIモデルが外部データソースと相互作用する方法を標準化するためにAnthropicによって作成されたオープン仕様です。これにより、開発者はクロードデスクトップのようなAIプラットフォームと簡単に統合できるツールを構築できます。 MCPの利点：MCPは、ツール開発のための標準化されたプロトコルを提供することで、統合プロセスを簡素化します。これにより、異なるプラットフォーム間での互換性の問題を心配することなく、ツールの構築に集中できます。 最初のMCPサーバーの構築ステップ1: 必要なもの始める前に、次の
人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方 - Qiita
こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (
「バイブコーディング」を使えば、10人で100人規模の開発ができる（海外）（BUSINESS INSIDER JAPAN） - Yahoo!ニュース
ギャリー・タンは、「バイブコーディング」によって、小規模なエンジニアのチームでも50人から100人規模のソフトウェア開発のような結果を出せる可能性があると話している。 Yコンビネーターのギャリー・タンCEOは、「バイブコーディング」でスタートアップは少数体制を維持できると述べた。CNBCのインタビューで、AIでのコーディングで小規模チームでもより大きな仕事に対応できると語った。雇用市場で苦労している若いエンジニアは、バイブコーディングを行って、スタートアップを立ち上げるべきだという。 シリコンバレーで最も人気のあるインキュベーターのCEOは、「バイブコーディング」によってスタートアップの様相が変わるとみている。 「10人未満の人員で100万ドルから1000万ドルの収益を上げている人々がいて、これは初期段階のスタートアップではこれまでに起こり得なかったことだ」と、Yコンビネーターのギャリー・
Tips and tricks for Copilot in VS Code
This article provides tips and tricks to optimize your development experience for using GitHub Copilot in Visual Studio Code. Checklist for using Copilot in VS Code Use the following checklist to get the most out of Copilot: Choose the right tool. Use the tool that's optimized for editing, asking questions, or staying in the flow of writing code. Personalize Copilot. Use custom instructions to get
ライセンス条項とお客様のデータ利用について
こんにちは！ 今日はGitHub Japanからのお知らせです。 最近、GitHub Copilotの新機能やアップデートなど、GitHubの新機能を多数リリースしており、パブリックプレビュー版でお使いいただける機能が増えてきたため、ライセンス条項について日本語ブログにてGitHubからご説明します。 TL;DR GitHub CopilotなどGitHub製品のパブリックプレビュー版またはプライベートプレビュー版など、一般提供（GA）開始前の機能を利用していても、お客様のデータはGitHubが製品で使用するLLM（モデル）の学習には使われません。公開されているデータであり、著作権利用の許容範囲内としてGitHub上のパブリックレポジトリー上のソースコードを含むデータは学習に用いられています。 詳しく GitHub プレリリース ライセンス条項にある「4. データの収集と使用」において、「
生成AI向けのドキュメント変換技術 rokadoc の使い方 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは。イノベーションセンター Generative AI チームの安川です。今回はrokadocのパブリックベータ版（ https://rokadoc.ntt.com/ ）が公開されたため、その紹介と解説をします。 本記事では「ドキュメント変換技術」であるrokadocの概要を説明した上で、実際の使い方や結果を紹介します。 使い方の部分では、WebUIを用いて簡便にドキュメント解析を行う方法や、解析結果が実際にRAG（Retrieval-Augmented generation、検索拡張生成）で有用なのかを示します。また、手元のRAGへ組み込むためにAPI経由で処理を実行する方法についても紹介します。 rokadoc概要 多様なファイルへの対応 高い検索精度 オンプレミス対応 利用方法 WebUIからの利用方法 ドキュメントの解析 RAGの実行 APIを用いた利用方法 前提 解析の実
要件定義入門 (失敗しないために必要なこと)
2023年11月14日にFindy様の「要件定義 先達に学ぶ今日から使える実践テクニック Lunch LT」で登壇した資料です。
プロンプトエンジニアリング再入門
はじめに 社内で、具体的な業務ユースケースに即して実践的なプロンプトエンジニアリングをみんなで模索しまくる、みたいな勉強会のような企画を開催してみたところ、プロンプトエンジニアリングなんてもうわかりきったものだと思い込んでいましたが、意外と（やはり？）奥が深く、いろいろな学びが得られました。かいつまんで言うと以下のようなものです。 実践的なプロンプトを書くためのtips 一方通行的に、自然な流れで考えさせる。行ったり来たりさせない。 ステップを分けて、ステップごとにプロンプト自体を分けて一つずつ実行する。 決定論的な判断は、JSONやYAML形式で出力させ、計算可能なデータとして考えさせる。 Few Shotは実はそれほどこだわらなくてもいい。(どちらかと言えばステップ実行とかJSON/YAML思考のほうが効き、Few Shotはユースケースとプロンプトの組み合わせによってはよって効いたり
プロンプトアイデア #7 ～まだ見ぬ領域へ。5つの革新的プロンプトテクニック～｜hirokaji
1. はじめにシリーズ「プロンプトアイデア」第7弾へようこそ。これまで6回にわたり、さまざまなプロンプトエンジニアリングの手法を紹介してきました。回を追うごとに多様なテクニックが生まれてきていますが、今回のテーマも「まだ世にほとんど出回っていない、新しいプロンプトテクニック」に焦点を当てます。 多視点の同時展開や自己レビューを強化する流れは、すでに注目されている領域です。しかし、それらをさらに発展させ、かつ直感的で実用的に使える形へとブラッシュアップした――そんな5つの革新的アイデアを厳選してご紹介します。 この第7弾の記事を通じて、新手法を実践する意義や、その背後にある発想を理解していただきたいと思います。 2. 既存プロンプト技法の振り返り多視点プロンプトや逆算思考の手法は、すでにSNSや論文などで広がりを見せています。 しかし、並列思考を促す手法は「早期のアイデア収束」や「視点間の干
現行システムの知見をGitHub Copilot エージェントに伝えて新たな開発をしてもらう｜コクヨ内製開発エンジニア
こんにちは！コクヨ開発エンジニアの伊藤です。 これまでDevinを始めとしたAIエージェントによる自律的な開発作業の可能性に大いに魅了されてきましたが、今回新たにときめくツールが登場しました。GitHub Copilot Edits のGA発表に合わせて、GitHub Copilot エージェントモードが2025年2月7日にVSCode Insidersにてプレビューで公開されました！ GitHub公式ブログの記事はこちら GitHub Copilot エージェントモードとは？GitHub Copilot エージェントモードは、従来のコード補完機能を大幅に拡張し、システム全体の実装プロセスを自律的に進めてくれる機能です。主な特徴は以下の通りです。 自律的な実装プロセス 指示（プロンプト）に基づいて、課題の洗い出し、実装方針の策定、実装、テストコードの作成、エラー修正など、開発工程全体を自動
【生成AIによる業務変革LOG #4】GitHub Copilotでソースコードの解説資料を自動生成：Javadoc風ドキュメントを作る｜【技業LOG】技術者が紹介するNTTPCのテクノロジー｜【公式】NTTPC
セキュアアクセスゲートウェイ セキュリティ専門のスタッフがいない企業さまでも安全に利用できるサービスをお求めやすい価格でご提供いたします。
GitHub Copilotにカスタムインストラクションで最新技術や独自ルールを教え込む
GitHub Copilot GitHub Copilotは、AIによるチャットやインラインでのコーディング補助を目的としたツールです。GitHub Copilotの動作特徴としてGitHub上に公開されているコードを学習したりRAGをしています。逆にいうと非公開の独自情報やベースになっているLLMが持っている記憶にない情報は答えることができません。[1] カスタムインストラクション 上記のような課題を解決するために カスタムインストラクション機能がこの度追加されました。（執筆時点ではパブリックプレビュー） カスタムインストラクションは文字通りカスタムの指示(Instruction)や情報(Context)をCopilotに対して与えられる機能です。 カスタムインストラクションの有効化 VS Codeの場合は規定で有効なのでこの手順はスキップできます。Visual Studioでは既定で無
カスタムインストラクションでGitHub Copilotをカスタマイズ！
「AI駆動開発 ツール活用事例に学ぶ新たな開発手法の可能性」 の登壇資料です。 https://findy.connpass.com/event/342057/
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Playwright MCP Server | Playwright MCP Server
GitHub - angiejones/mcp-selenium: An MCP implementation for Selenium WebDriver
