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 「Cursor」で「難解コード」のリーディングがめちゃ楽になった話 「Cursorで要件定義をめっちゃ簡単に」を「rules」にしてさらに簡単にした 「Cursor」で「素の議事録」を「要件定義書」に高速でまとめなおした話 ←本稿こちら 「Cursor」で新人向け「SQLトレーニング問題作成」するプロンプト作成 はじめに 引き続き「Cursor」というAIエディタを文字どおり“擦り倒す”と意気込んで業務プロセスに組み込み、要件定義や設計ドキュメントの作成フローを最適化しています。動機は単
ソフトウェアアーキテクチャに基づいた自動テスト戦略と実装ガイドライン - freee Developers Hub
支出管理開発本部で事業部横断テックリードをしている @ogugu です。 広く複雑で大規模になりつつある支出管理のアーキテクチャについて、以下の連載形式でご紹介していきます。 OpenAPI ではなく TypeSpec を読み書きするスキーマ駆動開発 (本記事) ソフトウェアアーキテクチャに基づいた自動テスト戦略と実装ガイドライン 支出管理におけるマイクロサービスアーキテクチャの知見 今回は、自動テストの戦略をご紹介します。 社内展開した内容を可能な限りそのままご紹介しますので、文体についてはご了承ください。 目的 概略図 テストレイヤー毎の使い分け Unit Test Integration Test Backend E2E Browser E2E アプリケーションレイヤー毎の戦略 フロントエンド Page Component (画面レベルのコンポーネント) Page 以外の Compo
生成 AI を検索体験に組み込みたい──そう考えたとき、RAGをゼロから実装するのは意外と骨が折れます。 埋め込みモデルの選定や大量ドキュメントのベクトル化バッチ、スケーリングするベクトル DB の運用、生成モデルへ渡すコンテキストの最適化など、工程が多岐にわたり運用負荷も高くなるためです。 Google Cloud が提供する Vertex AI Search を使えば、データの取り込みからインデックス生成、質問応答までをフルマネージドで任せられるため、開発者はフロントエンド設計やドメイン知識の整理に集中できます。 この記事では実際に触ってみて感じた便利さを軸に Vertex AI Search について語っていきます。 Vertex AI Search とは？ Vertex AI Search は、Google Cloud が提供する構造化／非構造化データを横断して検索・要約・質問応答
Passkey認証の実装ミスに起因する脆弱性・セキュリティリスク - GMO Flatt Security Blog
はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアの小武です。 近年、WebAuthn、特にPasskeyはパスワードレス認証への関心の高まりや利便性の高さから、普及が進んでいます。 WebAuthnによるPasskey認証は強固な認証手段ですが、複雑な認証基盤の実装に不備があると、依然としてアカウント乗っ取りを含む従来のセキュリティリスクを払拭できません。 本記事では、W3CのWorking Draft(2025年5月現在)である Web Authentication: An API for accessing Public Key Credentials Level 3 を読み解き、Relying Party(RP)としてPasskey認証を導入する際に実装で注意すべき点を説明いたします。 はじめに Passkey認証でも生まれ得るセキュリティリ
動作環境 Python 3.12 ライブラリの使用バージョン gradio 5.34.2 anthropic 0.54.0 mcp 1.9.4 python-dotenv 1.1.0 仮想環境とライブラリインストール % cd mcp-host-with-gradio % python3 -m venv venv % source venv/bin/activate (venv) % pip install gradio anthropic mcp dotenv .envファイルの設定 AnthropicのAPIキーが必要です。APIキーの作成は以下を参考にしてください。APIの利用には料金がかかりますが、API従量課金であれば5ドルから始めることが可能です。 Claudeを使い始める -Anthropic .env ANTHROPIC_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxx
MCPにおけるセキュリティ考慮事項と実装における観点（後編） - GMO Flatt Security Blog
MCP logo ©︎ 2024–2025 Anthropic, PBC and contributors | MIT license はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアのAzaraです。普段は、クラウドセキュリティや Web アプリケーションのセキュリティを専門領域にしています。 本稿は MCP のセキュリティを前後編で解説するものの後編です。前編では MCP のセキュリティを、利用者の視点から考察しました。 後編となる本稿では、攻撃者視点から脅威や攻撃手法を整理します。そのうえで、日々増えていく MCP Server の提供者が、これらの脅威やセキュリティ課題をどのように考慮し対策を講じるべきかを解説します。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したア
JavaScript PrimerのNotebookLMが利用可能になりました。 NotebookLMは、Googleが提供するAIを活用したノートブック環境で、登録したソースに対して質問をしたり、情報を検索したりすることができます。 次のリンクから、JavaScript PrimerのNotebookLMにアクセスできます。 📖 JavaScript Primer - 迷わないための入門書 - NotebookLM JavaScript Primer on NotebookLM JavaScript PrimerのコンテンツがNotebookLMに入ってることで、読者は書籍の内容についてNotebookLMに直接質問したり、Podcastとして音声で聞いたりすることができるようになります。 NotebookLMを活用することで、JavaScript Primerを読み進める中で生じた疑
オススメのRust製無料プロキシツール「Caido」の紹介 - blog of morioka12
1. 始めに こんにちは、morioka12 です。 本稿では、最近注目を浴びているオススメの Rust 製の無料プロキシツール「Caido」について紹介します。 本稿で触れるプロキシツールは、Web アプリやスマホアプリの通信を傍受して、リクエストの内容を確認したり書き換えたりするツールを指します。 1. 始めに 想定読者 2. Caido の概要 アドバイザー 主な特徴 ディスクトップアプリと CLI HTTPQL DNS の書き換え ブラウザでレスポンスの表示 SDK・Plugin Caido と Burp Suite の違い Caido の使い始め方 3. Caido の主な機能 Sitemap Intercept HTTP History Match & Replace Replay Automate Workflows Search Findings その他 Built-in
AI「できました！」人間「（…本当に大丈夫か？）」 Devinと探る、AIコードセキュリティ虎の巻 - GMO Flatt Security Blog
万華鏡のように変化するテクノロジーの世界。かつて専門家が丹精込めて紡ぎ出していた『創造物』――精巧な絵画や心揺さぶる音楽、そして複雑なプログラムコードでさえも――が、今やAIによって驚くほど自然に、そして巧妙に生み出されています。その筆致やロジックのきらめきが、人間の手によるものか、それとも精緻なアルゴリズムの産物か。見分けることの難しさは日増しに高まり、私たちに新たな問いを投げかけているようです。 と、ここまでがGemini 2.5 Proに書いてもらった導入文です！記事全文を読んでもらったうえで、「人間が書いたのと見分けがつかないような面白い導入文を載せて、AIが生成するものが高度化していることを興味深く紹介したい」と言ったら書いてくれました。まあまあいい感じですね。全然いい感じじゃないと思った人はAIに文句を言ってください。 個人的に冒頭の文章はわりかしいい線をいっていると思いますが
claude code 安くて便利。 自前 MCP を大量に持ってると、手元に用意しておいた MCP サーバーに繋ぎたくなります。 以下のドキュメントによると、 claude --mcp-config=... でローカルな MCP サーバーを叩けるみたいです。 以下、claude code に手元の MCP サーバーを登録する例です。 追記: .mcp.json プロジェクトルートの .mcp.json が自動で認識されます。 ~/.zshrc 用のエイリアスを削除 ローカル MCP につなぐ MCP サーバー実装を書きます。 これは指定した URL を本文抽出して markdown で取得する実装です。 // .claude/mcp-server.ts // npm add -D @modelcontextprotocol/sdk zod @mizchi/readability impo
Do you know about Progressive JPEGs? Here’s a nice explanation of what a Progressive JPEG is. The idea is that instead of loading the image top to bottom, the image instead is fuzzy at first and then progressively becomes more crisp. What if we apply the same idea to transferring JSON? Suppose you have a JSON tree with some data: { header: 'Welcome to my blog', post: { content: 'This is my article
Claude CodeのSlash Commandsで日報を作成する - じゃあ、おうちで学べる
〜日報をサボってしまう人のための解決策〜 日報、めんどくさいよね 正直に言います。日報書くの、めんどくさいですよね。 僕も毎日終業時に「あれ、今日何やったっけ...」ってなって、GitHubでクローズしたIssue探したり、Slackでミーティングの議事録掘り返したり、Jiraのチケット確認したり...。正確に書こうとすると、気づいたら15分とか経ってるんですよね。 しかも、やっと書き終わったと思ったら「あ、そういえば午前中にあのバグ直したの書き忘れた」「レビューで指摘もらった内容も書かなきゃ」みたいなことがしょっちゅう。 正直、この作業が苦痛すぎて、サボっちゃう日もありました。「明日まとめて書けばいいや」って思って、結局3日分まとめて書く羽目になったり...（そして当然、細かいことは忘れてる）。 でも最近、Claude Codeのカスタムslash commandsを使い始めてから、この
ソースコード & ドキュメントに対応したGraph RAGの実装（Tree-sitter + LightRAG）
(module (function_definition (identifier) # ← ここに関数名「sample_func」が含まれます (parameters) (block (expression_statement (call (identifier) (argument_list (string)))))) (expression_statement (call (identifier) (argument_list)))) ノードが色々取れましたが、「function_definition」が関数、その子である「identifier」が関数名を表すため、 function_definition == 子ノード ==> identifier となっている箇所を探索すれば抽出できます（関数ではあっても「lambda」など異なる場合もあります）。 今回は上記のようにTree-si
なぜオレはあんな無駄な時間（数週間で AI を駆使して知見のないものを含めた使用技術の検証と α 版のリリースに死力を尽くした）を．．． 本記事では Next.js + Vercel + Convex を想定して試したので，開発体験の素晴らしさと Convex のヤバさについて紹介する． Convex は Next.js 以外にもサポートしているが，Vercel との親和性など考えると特にこだわりがなければ Next.js を使うのが良さそう．個人的に Rust に対応しているのがアツいのでどこかで試したい． Convex とは グリンガムの鞭． 超強い BaaS．DB，ストレージ，リアルタイム通信，サーバ実行関数など必要なものが統合されている．DB がメインではあるが，バックエンドというより開発体験を変えるレベル． DB の内部は AWS の RDS（MySQL）で動いているらしい（ドキ
SaaSのためのAIエージェント開発: GeminiとMCP（Streamable HTTP）で作るシンプルなRAGアプリケーション - MNTSQ Techブログ
こんにちは、MNTSQでアルゴリズムエンジニアをやっている平田です。 MNTSQではAIで企業の契約業務を変革するプロダクトを開発しています。 mntsq.co.jp ところでみなさん、MCP（Model Context Protocol）使っていますか？ 2024年11月にAnthropicがMCPを提唱してから半年しか経っていないのに、MCPを取り巻くAIエージェント開発のエコシステムは爆発的なスピードで成長を遂げています。 （実際、この記事を書いている最中にアップデートがあって、何度か書き直しています🫠） 先日MCPがStreamable HTTPをサポートしたため、MNTSQでも自社プロダクトへのMCP導入を検討し始めました。 Streamable HTTPではサーバーをステートレスにできるので、アーキテクチャがシンプルになり、水平スケーリングが容易になります。これはMNTSQの
Branded Typeから小さく始める型安全なエラーハンドリング - カミナシ エンジニアブログ
はじめに TypeScriptで開発していると、エラーハンドリングの難しさに直面することがあります。 定番のResult型やEither型などの素晴らしいアプローチもありますが、これらは導入コストが高く、チーム全体に浸透させるのが難しいこともあるでしょう。 本記事では、小さく始められてチームに浸透させやすい、Branded Typeを使って型安全なエラーハンドリングを実現する方法を紹介します。 自己紹介 カミナシ StatHackカンパニーの かわりくです！ 普段は食品表示ラベルをAIで検査するプロダクトを開発しています！ kaminashi.jp note.kaminashi.jp TypeScriptの例外処理の問題点 1. catchブロックのerrorはunknown型になる const invalidJson = '{"name": "John",}'; try { const
Auth0徹底活用ガイド：導入エンジニアが知るべき技術的ポイントとベストプラクティス - ACES エンジニアブログ
タイトル はじめに：Auth0導入の動機と本記事で得られること Auth0のコアコンセプトを理解する テナント (Tenant): 分離と管理の基本単位 アプリケーション (Application): 認証・認可の対象 API (Resource Server): 保護対象リソース コネクション (Connection): 認証方法 Actions: 認証フローのカスタマイズ コアコンセプトのまとめ Auth0環境構築の実践 テナント戦略：開発・ステージング・本番環境の分離 アプリケーション設定：種類と主要パラメータ API（リソースサーバー）の定義と設定 認証フローの実装：詳細ガイド 適切な認証フローの選択 Auth0 SDKの活用（例：React SDKでの実装ポイント） コールバック処理、トークン管理とセッション (SPAにおけるベストプラクティス) Auth0 Actionsによる
React コンポーネントから MCP サーバーに接続する use-mcp フックを使用したコンポーネントの例を試してみましょう。2025-06-18 バージョンの MCP の仕様ではクライアントとサーバーのトランスポートの方法として stdio と Streamable HTTP が定義されていますが、use-mcp では Streamable HTTP による接続をサポートしています。HTTP もしくは SSE（Server-Sent Events）を使用して MCP サーバーに接続します。 MCP サーバーとして Git MCP を使用します。これは GitHub の任意のレポジトリを MCP サーバーとして利用できるツールです。public なレポジトリであれば認証無しで接続できます。URL はレポジトリの URL の github.com の部分を gitmcp.io に置き換え
Claude CodeのTaskツールは派生元となる親エージェントの処理から子エージェントがメッセージAPI呼び出しを非同期で実行しているが、この時の子の数がparallelTasksCountの設定値になる。デフォルトでは「１」に設定されている。 これを上書きするコマンドは以下になる。設定値を上げるとトークン消費量が増加するので注意してほしい。 claude config set -g parallelTasksCount 2parallelTasksCountはTaskツール実行時の動作を変える。簡単なテスト方法はClaude CodeにTaskツールを使ってくれと直接頼むことだ。parallelTasksCountの数だけ「Initializing N parallel agents…」がコンソールに出力される。 Tyler Burnamのポストではこの並列数がタスク完了速度に寄与す
はじめに この記事では Claude Code を利用してアプリを開発する過程を共有します。 こちらの記事もみていただけると嬉しいです → 普通のエンジニアが、 4 年かけて個人開発の OSS でGitHub Star 2.3k を獲得するまでに考えたこと TL;DR GitHub の任意リポジトリを入力すると、スターを付けたユーザの所在地を世界地図にプロットする Web アプリを作りました。 デモ : https://geostarmap.pages.dev/ なぜ作ったか OSS を開発していると「どの国の開発者に届いているのか」が気になってきます。しかし既存のソフトウェアは、Pythonでローカルで動かす必要があったり、メンテされておらず動かないなどの問題がありました。 そこで「Claude Code に作らせたら、一瞬でできるのでは？」という実験を兼ねて、自分で最小構成のアプリを構
Hypershell: A Type-Level DSL for Shell-Scripting in Rust | Context-Generic Programming
Discuss on Reddit, Lobsters, and Hacker News. Summary I am thrilled to introduce Hypershell, a modular, type-level domain-specific language (DSL) for writing shell-script-like programs in Rust. Hypershell is powered by context-generic programming (CGP), which makes it possible for users to extend or modify both the language syntax and semantics. Table of Contents Estimated reading time: 1~2 hours
typescript-project-setup-guide.md This is typescript environment setup guide for LLM and humans Baseline Always setup baseline settings pnpm typescript vitest pnpm init --init-type module pnpm add typescript vitest @vitest/coverage-v8 @types/node -D echo "node_modules\ntmp\ncoverage" > .gitignore mkdir -p src # git git init git add . git commit -m "init" package.json { "private": true, "type": "mo
Biome v2の型推論を試して限界を知る
皆さんこんにちは。先日、Biome v2がリリースされ話題となりました。Biome v2の新機能の一つに型推論があります。 TypeScriptコードに対するlintにおいて型情報を使う (type-aware linting) 機能は、これまでのところTypeScript-ESLintによって提供されてきました。これは、実際のTypeScriptコンパイラを使って型情報を取得するので、重いという欠点がありました。TypeScript自体もGoへの移植などを通じてパフォーマンス改善に取り組んでいますが、Biomeはこの問題に対して別のアプローチをとっていました。それが、本家TypeScriptコンパイラに頼らず独自に型推論を行うというものです。 ただし、TypeScriptコンパイラは非常に複雑なシステムであり、別実装でその型推論結果を完全に再現するのはまず不可能です。そのため、Biome
記事の内容は6割人力、4割AIが作成しました。 ソースコードのウォークスルーには、Claude CodeとGemini CLIの力をかなり借りています。 解析したGemini CLIのバージョンはv0.1.5です。 Oikonです。外資企業でITエンジニアをしています。 ふざけたタイトルですみません（元々はこんなはずじゃなかった）。 2025年6月25日にGoogleからGemini CLIがリリースされました。 Gemini CLIがせっかくOSSとして公開されているので、勉強がてらソースコードをウォークスルーしようと考えました。 当初の目的は以下の3つです。 今時のCLIツールの作りを理解する コンテキストをどうやってコントロールしているのか知る Googleの十八番であるWeb Searchがどう組み込まれているか調べる しかしソースコードを調べている間に/corgiという隠しコマン
OpenAI Agents の TypeScript SDK OpenAI Agents SDK は AI エージェントを構築するためのパッケージです。軽量で使いやすく、抽象化を最小限に抑えているのが特徴です。この記事では、OpenAI Agents SDK の TypeScript バージョンの使用例を紹介します。 OpenAI Agents SDK は AI エージェントを構築するためのパッケージです。軽量で使いやすく、抽象化を最小限に抑えているのが特徴です。以前実験的に公開されていた Swarm を本番環境向けにアップグレードされたものです。Agents SDK には以下のプリミティブな機能が含まれています。 エージェント：instructions とツールを持つ LLM。特定のタスクを完了するまでループを実行する ハンドオフ：エージェントが特定のタスクを他のエージェントに委任する
Async Rust
TOPICS Programming 発行年月日 2025年07月16日 発売予定 PRINT LENGTH 284 （予定） ISBN 978-4-8144-0118-5 原書 Async Rust FORMAT Print ネットワークアプリケーションの複雑化により、数千から数万のネットワーク処理を並行して処理することが求められるようになりました。OSが提供するスレッドでも並行処理は実装可能ですが、オーバーヘッドが大きいためこの規模の並行性を実現することは困難です。このため、プロセス内部で複数のタスクをスケジューリングすることで並行性を実現する非同期機構の採用が、さまざまな言語で進んでいます。Rustのasync/awaitによる非同期機構はその1つで、async/awaitによる簡潔でわかりやすい記述をコンパイラが状態遷移マシンに書き換えることで、スタックを使用しない低コストな非同期
Gemini CLIをWindowsで使ってみた
ultrathink. @001_template.png のテンプレート管理画面で「編集」をクリックする。 すると、テンプレート編集のモーダルが表示される。 そして、 @002_prompt_temaplate.png タブ「プロンプト」のアイコン「ペン」をクリックする。 @003_prompt_temaplate.png のようにプロンプトを変更して「保存」ボタンをクリックする。 @004_prompt_temaplate_saved.png のように「更新」ボタンをクリックする。 するとプロンプトが保存される認識だが、 @005_prompt_temaplate_reopen.png のように改めて開くとプロンプトが保存されておらず変更前が表示される。 原因を分析して改修してほしい。 この辺、テーブル「template」のカラム「blocks」にてJSON形式でデータが入っているよう
潜んでいるリスク、一番苦手なリスクです！どうも、whatasoda です。 モノリシックなサービスでは、サービスの成長とともに 1 つのアプリケーションの中にさまざまな性質の処理が混在するようになります。Node.js のようなシングルスレッドで処理が実行されるランタイムでは、複数の処理を走らせる場合に 1 つしかないスレッドを取り合う形で互いの処理を待機させ合うような振る舞いをすることがあります。 技術スタックを TypeScript に統一しているダイニーでは当然バックエンドの API サーバーを Node.js 上で実行しています。過去、「注文の受付」や「会計処理」といったリアルタイム性が求められる処理と、「売上の集計」や「CSV ファイルの生成」といったバッチ系の重たい処理が一部共存していたことがありました。 そういった環境で実行される処理同士が干渉し合うことで、レイテンシやエラー
GitHub - cloudflare/workers-oauth-provider: OAuth provider library for Cloudflare Workers
import { OAuthProvider } from "my-oauth"; import { WorkerEntrypoint } from "cloudflare:workers"; // We export the OAuthProvider instance as the entrypoint to our Worker. This means it // implements the `fetch()` handler, receiving all HTTP requests. export default new OAuthProvider({ // Configure API routes. Any requests whose URL starts with any of these prefixes will be // considered API request
MCP の 2025-06-18 バージョンでは Structured tool output がサポートされました。ツールの定義で `outputSchema` を出力のスキーマを定義し、`structuredContent` フィールドに構造化された出力を返すことができます。この記事では MCP の TypeScript SDK を使用して Structured tool output を試してみます。 Model Context Protocol (MCP) ではサーバーが LLM が呼び出すことができるツールを公開できます。ツールは LLM が外部のシステムと対話をすることを可能にします。例えばユーザーが LLM に対して旅行の計画を依頼した場合には、予約可能なホテルのリストを取得して正確な情報を提供したり、ユーザーのカレンダーに予定を追加したりできます。 MCP ツールを定義する
Cyclic Barrierで安全なじゃんけんを実装する feat. Scala + Cats Effect - Lambdaカクテル
じゃんけんという遊びがある。 じゃんけんは、離散的に定義された三つの手（グー・チョキ・パー）の非推移的な優劣関係――グーはチョキに勝ち、チョキはパーに勝ち、パーはグーに勝つ――を用いて勝敗を決定する二人以上参加可能な競技的ゲームです。遊戯手順は、参加者が向き合って「じゃんけん」の掛け声とともに拳を振り下ろし、合図（「ぽん」「ほい」など）で選択した手を同時に提示し、その瞬間に優劣規則を適用して勝者・敗者・あいこ（同手による引き分け）を判定し、あいこの場合は同一手順を繰り返すだけという、実装・解析が容易で確率論やゲーム理論の導入例としても活用される簡潔なゲームです。 -- ChatGPT o3 この知的なゲームには問題がある。「じゃん」「けん」「ぽん」のタイミングで各プレイヤーが同期しなければならないのだ。同期せずに手を出すことは重大なルール違反だ。 Scalaの並行プログラミング用のライブラ
Toggle dark mode I may be late to the party, but LangGraph lets you build complex workflow architectures and codify them as powerful automations. Also LLMs, if you want. But you don’t have to! LLM Architecture I always liked the idea of “flow-based” programming. PureData, DaVinci Resolve, Node Red... they all appeal to me. I also always liked the idea of running LLMs locally, rather than spending
A2A プロトコルの JavaScript SDK を試してみる A2A プロトコルはエージェント間の通信を標準化するためのプロトコルです。JavaScript SDK を使って A2A サーバーとクライアントを実装し、エージェント間通信を試してみます。 A2A プロトコルは、エージェント間の通信を標準化するためのプロトコルです。多様なフレームワークやベンダー間での相互運用性を促進することを目的としています。 A2A の仕様に基づいて実装された JavaScript SDK が新たに公開されました。この記事では A2A プロトコルの JavaScript SDK を使って、エージェント間通信を試してみます。 プロジェクトのセットアップ まず、プロジェクトをセットアップします。Node.js と npm がインストールされていることを前提としています。 mkdir a2a-example c
Model Context Protocol の Version 2025-06-18 で structured tool output という仕様が追加された。 これは簡単に説明すると、 tool 定義にレスポンスのスキーマを事前に含めることで、レスポンス構造の検証などを可能にする仕様だ。 既に TypeScript SDK ではこの仕様が実装されているので、本記事では実際に structured tool output を試す。 簡易的な MCP サーバーを準備する TypeScript プロジェクトをセットアップして、MCP SDK をインストールする。 今回は簡易的な除算する MCP サーバーを例として、以下の実装を作成する。 なお、structured output のサポートと同時に、引数が増えすぎた McpServer.tool() をリファクタした McpServer.re
Prettier 3.6: Experimental fast CLI and new OXC and Hermes plugins! · Prettier
This release includes several important feature additions that we're excited to share with you. First, we're shipping a new experimental high-performance CLI behind a feature flag (--experimental-cli). This CLI was previously only available in prettier@next, but now you can enable it simply by using a flag. We encourage you to try it out and share your feedback! If you are interested in the intern
Welcome to WWDC25! We’ve got lots of exciting announcements about web technology to share with you this week. Don’t miss our seven sessions, including What’s new in Safari and WebKit. Today brings the beta of Safari 26, with 67 new features and 107 improvements. We’ll take a tour of them all in this article. But first — Safari 26? Where is Safari 19? You might have seen today during the WWDC25 Key
こんにちは。Fintech SREの佐藤隆広(@T)です。 この記事は、Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2025 の11日目の記事です。 Google社が提唱し、Site Reliability Engineering Bookによって広く知られるようになったSREの信頼性マネジメントは、開発と運用の関係性を再定義し、SLI/SLOとエラーバジェットに始まり、Availability・Latency・エラーレート・トラフィック・リソース飽和度・耐久性といったような指標で補強されてきました。 ところが近年、大規模言語モデル（LLM）の進歩が著しく、サービスにLLMを利用する機会が増えることによって、 プロンプトを数行変えただけで回答品質が変動する Latencyやエラーレートが良好でも幻覚（ハルシネーション）が急増する モデルの軽微なアップデートで回
Containers are available in public beta for simple, global, and programmable compute
We’re excited to announce that Cloudflare Containers are now available in beta for all users on paid plans. You can now run new kinds of applications alongside your Workers. From media and data processing at the edge, to backend services in any language, to CLI tools in batch workloads — Containers open up a world of possibilities. Containers are tightly integrated with Workers and the rest of the
Unlocking the power of Model Context Protocol (MCP) on AWS | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Unlocking the power of Model Context Protocol (MCP) on AWS We’ve witnessed remarkable advances in model capabilities as generative AI companies have invested in developing their offerings. Language models such as Anthropic’s Claude Opus 4 & Sonnet 4 and Amazon Nova on Amazon Bedrock can reason, write, and generate responses with increasing sophistication. But even as thes
AI による自然言語アサーション
claude-code sdk を使えば、TypeScirpt/Python コードから claude-code を呼べる。 これを使って、自動テスト中に自然言語によるアサーションをするという、(最悪な)アイデアを思いついたのでメモしておく。 // node --test ask-claude.test.ts import { test } from "node:test"; import { query, type Options } from "@anthropic-ai/claude-code"; // claude-code が起動し、prompt が条件を満たしたら MARKER を投げて停止する。 async function assertAI(prompt: string, options: Options = {}): Promise<void> { const MARKE
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「Cursor」で「素の議事録」を「要件定義書」に高速でまとめなおした話 - Qiita
もうRAGを自作しなくていい！Vertex AI Search のススメ
Pythonで理解するMCP（Model Context Protocol） | gihyo.jp
JavaScript PrimerのNotebookLMが利用可能になりました！
claude code でローカルなMCPサーバーを叩けるようにする
Progressive JSON — overreacted
【これはヤバい】Convexを試したらあらゆる管理が不要になる未来が見えた
ブラウザから MCP サーバーに接続する use-mcp React フック
Claude CodeのTaskツールの並列実行（parallelTasksCount）は分析タスク向け
Claude Code で GitHub スターの地理分布を可視化するオープンソースソフトウェアをつくった
typescript-project-setup-guide.md
Gemini CLIをソース解析して発見したコーギーの隠しコマンド
OpenAI Agents の TypeScript SDK
大規模 Node.js サーバーに潜むパフォーマンス上のリスクを Event Loop から理解する
MCP の Structured tool output を試してみる
LangGraph for complex workflows — surma.dev
A2A プロトコルの JavaScript SDK を試してみる
MCP 2025-06-18 で追加された structured tool output を試す
News from WWDC25: WebKit in Safari 26 beta
SRE2.0: LLMサービスの信頼性を測る新しい評価指標の紹介 | メルカリエンジニアリング