なぜSerena MCP Serverを使うとAIのコード編集が正確になるのか AIがコードを理解する二つのアプローチ 現在のAI開発ツールは、コードを理解するために主に二つのアプローチを活用している。一つは「意味的な類似性」で関連コードを発見するRAG（Retrieval-Augmented Generation）、もう一つは「構文的な構造」を解析するLSPといった技術だ。重要なのは、これらは対立する技術ではなく、それぞれに強みがあるということである。 CursorやGitHub Copilotといった主流のAI開発ツールは、RAGによる埋め込み検索を中心に据えている。コードを数値ベクトルに変換し、意味的に類似したコードを高速に発見する。「ユーザー認証の処理を探したい」といった曖昧な要求に対して、authenticationやlogin、validateといった概念的に関連するコードを幅

登壇資料　HackFes.2025 | 日本ハッカー協会 https://hackfes2025.hacker.or.jp/

コンテキストエンジニアリングについて LLM（大規模言語モデル）の分野で、最近「コンテキストエンジニアリング（Context Engineering）」という言葉が多く使われるようになりました。AIエージェントの文脈でも使われることが多く、自分の中でずっとモヤモヤしていたのですが、少し自分なりに整理してみたのでここに書いてみます。 半分以上お気持ちというかポエムや私見が混じっていますので、学術的な定義の厳密性より、自分が普段使っていて感じる実践目線での一つの考え方として捉えてもらえるとありがたいです。 「プロンプトエンジニアリング」から「コンテキストエンジニアリング」へ そもそも「コンテキストエンジニアリング」って何？「プロンプトエンジニアリング」と何が違うの？というところから始めたいと思います。 プロンプトエンジニアリングは、ものすごい単純にした図にすると以下になると思います。 プロンプ

AI検索を手がけるアメリカの新興企業、「パープレキシティ」は、グーグルに対してネット閲覧ソフト「クローム」の事業を日本円にして5兆円あまりで買収することを提案しました。グーグルの検索事業の独占をめぐる裁判所の判断が焦点となる中、この買収提案が今後の業界再編につながるのか注目されます。 パープレキシティは12日、グーグルに対してネット閲覧ソフト、クロームの事業の買収を提案したと明らかにしました。 買収のために示した金額は345億ドル、日本円でおよそ5兆1000億円にのぼりますが、アメリカのメディアによりますと、グーグルは売却に応じる姿勢を見せていないということです。 グーグルの検索事業をめぐっては独占状態にあるとして司法省が是正を求めて首都ワシントンの連邦地方裁判所に訴えを起こし、裁判所は2024年、日本の独占禁止法にあたる反トラスト法に違反しているという判断を示していました。 パープレキシ

TL;DR 公開 API では T[] を避け, ReadonlyArray<T> を使いましょう. 内部実装でのみArray<T>を使うのはOK Array<T> ではなく ReadonlyArray<T> を使おう 以下のコードには受け取った配列をソートして表示する sortLog 関数と, 0番目の要素を 999 にした配列を表示する setLog 関数を定義して使用しています const sortLog = (array: Array<number>): void => { console.log(array.sort((a, b) => a - b)); }; const setLog = (array: Array<number>): void => { array[0] = 999; console.log(array); }; const array = [2, 1, 3]

Build Your DocsBuild excellent documentation site with less effortFumadocs is a beautiful documentation framework for Developers, flexible and performant, with everything from Next.js.

この記事のターゲット快適な開発環境のメリットを知らない経営者やエンジニアの方々に向けて書いています。 この記事の目的Claude CodeなどのAIを活用したコーディングエージェントを最大限活用するには、まず「快適な開発環境」という土台が必要です。その重要性と構築方法をお伝えします。 この記事を書いた背景最近、いろいろな会社のプロダクトの状況を見る機会が増えています。 とりあえず一旦見てほしいみたいなものや技術顧問、アドバイザー的な立場で関わることもあるのですが「非常にもったいないな」と思うことが多いです。 色々な会社を見ていると、 テストが書かれている、CIが回っている、デプロイが自動化されている みたいなプロダクトは実は少数派で テストはない。CIが常に壊れている。デプロイは手動でやっている みたいなプロダクトが多いことにびっくりしてる — すてぃお (@suthio_) August

Claude Code で開発効率 85%UP！AI との往復を 20 回 →3 回に減らす実践テクニック 🎯 この記事で得られる成果 ⏰ 読了時間: 約 10 分 🎯 対象読者: Claude Code/Cursor/GitHub Copilot 使用者 📊 実証データ: GitHub PR 実例あり（53 分で実装完了） 💡 実装難易度: ★★☆☆☆（初中級者でも実践可能） 具体的な改善効果 AI との往復回数が平均 85%削減（私の実測値） コード修正時間が 75%短縮 CI/CD エラー率が 90%低下 実際に私がこの個人プロジェクトで実践し、通常 20 往復以上かかる実装を 3 往復で完了させた手法を公開します。 ‼️【2025/08/13追加】Claude Code・AI駆動開発の関連記事 😩 あなたもこんな経験ありませんか？ 「AI を使えば開発が楽になる」そう思っ

TypeScript SDK を使用して MCP UI を実装する MCP UI では TypeScript と Ruby の SDK が提供されています。ここでは TypeScript SDK を使用します。サーバー向けの SDK とブラウザ向けの SDK がそれぞれ提供されています。 @mcp-ui/server - npm: MCP の Resource を実装するためのヘルパー関数を提供する @mcp-ui/client - npm: インタラクティブな UI コンポーネントを提供する. React コンポーネントと Web コンポーネントの両方が提供される。 まずはサーバー側の実装から始めましょう。MCP サーバーの実装として Cloudflare が提供する agents パッケージを使用します。agents パッケージは Streamable HTTP を使用したリモート M

ついにCodex CLIがChatGPT月額プランで利用可能に！ Codex CLIがPlusプランを契約しているユーザーであれば月額課金で使えるようになりました。 Claude Codeがデファクトスタンダードになっている現状にOpenAIが挑戦している格好でしょうか。 そんなCodexを使ってみたいと思っている方向けの日本語資料があまり揃っていなかったので、自分用メモをまとめてみました。 Claude CodeからCodeX CLIへの移行ガイド OpenAI CodeX CLIは、OpenAIが公開したオープンソースの開発支援CLIツールです。 Claude CodeのようにCLI上でAIに指示し、コードの生成・編集やコマンド実行などを行ってくれます。 初期セットアップ手順 Codex CLIを使い始めるには、Node.js環境（v22以降）の用意と、OpenAI APIもしくはCh

Color improves a chart’s aesthetic quality, as well as its ability to effectively communicate about its data.