Hugging Faceのブログで提唱されている「Tiny Agents」、そのコンセプトに触発され、バイブコーディングで1000行以内の軽量エージェント作りに挑戦してみました。 これらの記事では、MCPをツールとして用いる軽量なエージェントの概念として、Tiny Agentsを紹介しています。(Githubリポジトリも公開） 今回は上記記事をインスパイアにTiny Agentsを作ってみました、せっかくなのでAIコーディング・バイブコーディング縛りです。 （コードの細かい部分は全然確認していないので、お見過ごしください） 冷静に考えたら、1000行はtinyなのか？と思いましたが、プロンプトやコードコメントも含めて1ファイルに収めた時のコード行数なので、一旦tiny寄りと見なして頂けたらとても嬉しいです。 そして、最初に懺悔しておくと、MCPサーバーの実装も含めたら1000行を超えていま

Chrome 137で追加された、CSSの新しい機能7個を紹介します。 今回のアップデートで目玉は、if else文の条件付きでCSSの値を設定できるif()関数がついに使用できるようになりました。また、CSS GridやFleboxで見た目の順序とtabキーの順序が異なるのを制御できる新しいプロパティもサポートされるなど、Web制作者は要チェックです！ ちなみに、先日紹介したCSSのカスタム変数はChrome 139（7月頃）に実装される予定です。 New in Chrome 137 Chrome 137 beta 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※元サイト様のライセンスに基づいて翻訳しています。基づいてというのは、貢献部分に関して同ライセンスも含みます。 はじめに if else文の条件付きでCSSの値を設定できるif()関数 reading-flowとreading-order

𝙚/𝙮🍀 @0106_ely のだめカンタービレやホタルノヒカリのような、プラトニックで、嫌な奴が出てこなくて、男性が面倒見の良いキャラのラブコメが猛烈に好きなんですけど似たようなのご存知の方がいたら教えてください…韓流でもアニメでも洋ドラマでもなんでも大丈夫なので……求む…全然ない……… 2025-05-28 04:51:52

はじめに Claude Code、GitHub Copilot、Cursor など、様々な AI ツールが同時に複数のタスクを並行して処理することを可能にしました。しかし、従来の Git ワークフローでは、ブランチ間の切り替えによる作業の中断や、複数のタスクを同時進行する際のコンフリクトが課題となっています。 そこで注目されているのがGit Worktreeです。この記事では、Git Worktree の基本概念と使い方を紹介します。 従来の Git ワークフローの課題 ブランチ切り替えの問題点 従来の Git ワークフローでは、異なる機能やバグ修正を行う際にgit checkoutやgit switchでブランチを切り替える必要がありました： # 機能Aの開発中... git add . git commit -m "WIP: 機能Aの途中" # 緊急のバグ修正が必要 git switc

なろうファンDB管理人@スコッパー @narou_fun_db 「小説家になろう」の非公式ファンサイトである「なろうファンDB」の管理人「新大宮」のアカウントです。サイトの運営の他、Web小説投稿サイトに関する情報やデータの提供、埋もれた名作を見つけて紹介する活動などを行っています。具体的な実績等は「さらに表示」をクリックしてご確認ください。 db.narou.fun なろうファンDB管理人@スコッパー @narou_fun_db この分野の極北は、「小説家になろう」の『異世界転生したけど日本語が通じなかった』だろうな。 作中の架空言語「リパライン語」は、ファンタジー作品で言語から作ろうと考えている人たちを嘲笑うかのように、えげつない量の資料とこだわりに満ちている。 さらに商業版は文字も創作されている模様。 x.com/osaka_seventee… 2025-05-27 19:23:47

黒沢ともよ official @TomoyoKurosawa 📣本日24:29〜放送📣 TVシリーズ「機動戦士Gundam GQuuuuuuX」 第8話『月に墜(堕)ちる』 gundam.info/feature/gquuuu… これまでの物語はこちら 📡 gundam.info/feature/gquuuu… #GQuuuuuuX #ジークアクス #マチュ #黒沢ともよ 2025-05-27 23:39:41 Kazuya Tsurumaki,Daizen Komatsuda,Tôko Yatabe,Nobuo Masuda,Stephanie Sheh,Mark Simmons,Hideaki Anno,Yôji Enokido,Yoshiyuki Tomino,Hajime Yatate,Anairis Quinones,Yui Ishikawa,Thea Saccoliti,

お疲れさまです。とーちです。 皆さんの会社では社内勉強会をやったりしていますか？ 業務都合等もあって勉強会に参加できない人もいると思いますが、そういった方にも勉強会の内容は共有したいですよね。また、勉強会後に個人的に復習したいなというケースもあるかなと思います。 こういった勉強会の内容の共有をするためにNotebookLMを使うのがいいかもと思ったので、今日はその内容を共有しようと思います。 前提条件 前提としてGoogle Workspaceを使っている環境を想定しています。 Google Workspaceのプランごとの比較表を見る限りでは今回ご紹介する内容なら Business Standard プラン以上であれば試せると思いますが、筆者が試した環境はEnterpriseプラン環境である点をご承知おきください。 勉強会の内容はMeetで録画・文字起こし オンラインでもオフラインでも勉

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? あらすじ はじめまして､なすび(@nasubi_dev)です｡ 最近､Obsidian + Cursorの組み合わせが流行していますよね｡ AIによる活用も斬新で面白いとは思っているのですが､Obsidianが本来とは異なった使い方がされている現状は､応援していたアーティストがネタ曲で売れてそのパターンの曲しか出さなくなったときみたいな気持ちになっています｡ なので今回は個人的に最高の使い方であるAI活用ではないObsidianの使い方を共有しようと思います｡ この記事では､私のポートフォリオサイト｢nasubi.dev」で実装したOb

Cursor擦り倒すシリーズ Cursorで要件定義がエラいスムーズになった話 （続）Cursorで「詳細設計→ガントチャート草稿」作成がめっちゃ楽になった話 「Cursor」×「A5:SQL Mk-2」でテーブル定義書をリッチにする 「Cursor」×「Obsidian」内部リンク生成＆最適化プロンプト　←本稿こちら AIのおかげでナレッジまとめのペースも精度も爆上がりでして、記事の更新ペースはどんどん上がっていっております。ありがたし。 日々のドキュメントメンテナンスに追われながらも、「情報の流動性」と「ナレッジのネットワーク化」がいかにチームの生産性を左右するかを痛感しています。Cursorを擦り倒すシリーズの第四弾では、Obsidian Vault 内の内部リンクを自動生成し、最適化することで、ノート同士の関係性を可視化しつつ、知識探索の摩擦を限りなくゼロに近づけたいと考えました。

まえがき おはようございます。 諸事情によりPythonについての技術書を読むことになったのですが、 掲載されているいくつかのコードを見ていると「えぇ…」と思うことが多々ありましたので、ここで共有したいと思います。 なお、この記事は特定の書籍ないしは出版社、著者、その他を批判するためのものではないこと、あらかじめご了承ください。 （強いて言うなら、こういった書き方をするPythonistaを全般的に批判しているかもしれません） None比較を==でするな 特定のオブジェクトがNone（多言語であればnull）であるかどうかを検証するときの話です。 a == Noneと書いているようであれば、それはa is Noneに書き直したほうが良いかもしれません。 なぜ？ Pythonにおいて、Noneはシングルトンです。 つまり、Noneというオブジェクトはランタイム全体で共有され、同じメモリアドレ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は、Googleから発表されたコーディングエージェント「Jules」を試した記録です。 結構前から発表はされてましたが、ついに来ましたね！ 最近出たOpenAIのCodexに近いのかなと思ってます（実際には使えてないですが…） なんと今のところ無料で使えます！！ Julesとは？ （日本語訳）Jules は、バグ修正、ドキュメント追加、アプリのアップデート、新機能の実装を支援するソフトウェアコーディングエージェントです。GitHub と統合されており、非同期で動作します。つまり、タスクを送信した後、別の作業を行い、完了したら再開

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちわ、kaitoです。最近、AIの世界がまた一段と面白くなってきたよな。特に、ローカル環境でサクッと大規模言語モデル（LLM）を動かせるツールが出てきてから、俺たちの開発スタイルも変わりつつある。 今回は、巷で噂のQwen3っていうLLMを、俺のマシンで動かしてみた話をしようと思う。しかも、手軽に使えるOllamaと、APIテストでお世話になってるApidogを組み合わせてみたんだ。クラウドAPIも便利だけど、やっぱり自分のPCで動かすと、なんかこう、手に馴染む感じがしていいんだよな。プライバシーも守れるし、オフラインでも使えるっ

repomixとは repomixとはLLMに渡すためのコードコンテキストを１つのファイルにまとめてくれるツールです。yamadashy (やまだし)さんによって制作されており、ご本人のZenn記事も公開されています。 最近ではOpen Source Awards 2025のPowered by AI部門にもノミネートされているホットなツールです。 なぜVibeCodingにrepomixを使うのか VibeCodingにおいて実装計画を作成するのは必須です。実装計画を作成せずに自ら実装の指示プロンプトを考えるのは骨が折れますし、ハルシネーションが起きやすく、本当にやってほしい実装から外れたコードを生成されることが多くあります。 実際ClineではPlanモードという機能が実装されており、推論モデルにやりたい実装を計画させてから実装するフローが推奨されています。 この実装計画の作成にあたっ

TSKaigi 2025 After Night 〜セッションおかわりの会！〜 で発表したLT資料です。 https://bitkey.connpass.com/event/351174/

こんにちは、大阪万博に行ってきて大量のミャクミャクグッズを買ってしまい、部屋のどこをみてもミャクミャクに囲まれて暮らしている柴田です。 今日は最近力を入れている Ruby を Windows で開発するための環境についてご紹介します。 Windows 向け Ruby の歴史 Ruby を使うためには自分で Ruby インタプリタをコンパイルして作成するか、誰かが作成した Ruby インタプリタを再利用する必要があります。 近年では Docker を利用することで Ruby のバイナリにだけではなく Debian や Alpine などの Linux ディストリビューションの選択も含めてポータブルに利用することが可能ですが、 性能を最大限に引き出すためには OS ネイティブな環境を用意したいことが多いと思います。 Linux なら deb や rpm パッケージなどのディストリビュータによる

Pocket is saying goodbye Pocketは2025年7月8日にサービスが終了し、PocketのWebサイト・アプリ・APIにアクセスできなくなるとのことです。データは10月8日までエクスポートはできますが、それ以降は完全に削除されます。経緯や有料版の払い戻しなど詳しくは、上記のページをご覧ください。 Pocketデータの保存方法 Pocketで保存したブックマークのデータは、簡単にダウンロードできます。 Pocket: エクスポート Pocketにはエクスポートのページが用意されており、上記ページからデータをエクスポートできます。アカウントに登録しているメールアドレスが正しいことを確認して、「CSVファイルをエクスポート」をクリックするだけです。24時間以内にダウンロード方法がメールに送られてきます。私は、2,3時間後に届きました。 Pocketの代替サービス「Rai

Semantic Kernel(セマンティック カーネル) は Microsoft が提供するオープンソースの SDK で AI をアプリケーションに簡単に組み込むことができるツールです。AI エージェントも勿論作成できます。 本記事は Semantic Kernel(セマンティック カーネル) 超入門！簡単に概要と大まかな実装をご紹介します。 Semantic Kernel 何がすごいの？ 単なる Copilot ではなく、もっとカスタマイズができる AI エージェントを会社、製品に導入したい！でもやり方が分からない、開発に時間をかけたくないけど信頼性の高いフレームワークを利用したい、、、時に活躍するのが Semantic Kernel(セマンティック カーネル) です。 Semantic Kernel により、AI エージェントを簡単に構築し、業務の簡易化、効率化に繋げることができます