Building AI Agents with TypeScript #TSKaigiHokurikuTSKaigi Hokuriku 2025 の登壇資料 https://hokuriku.tskaigi.org/talks/32 サンプルリポジトリ https://github.com/izumin5210-sandbox/open-deep-research-with-ai-sdk
TS特化Clineプログラミング
Previous slideNext slideToggle fullscreenOpen presenter view TS特化Clineプログラミング mizchi / tskaigi 2025 mizchi: パフォーマンスチューニングの傭兵 一ヶ月で御社のプロダクトをコスパよく高速化します フロントエンド視点のE2Eチューニング(Lighthouse) CI/CD 高速化 (Linux, GitHub Actions) New プロンプトエンジニアリングでワークフロー自動化 主な環境 VSCode + RooCode (ほぼ常に Orchestrator モード) Claude 3.7 + Gemini 2.5 (約2~3万円/月) TypeScript / Node / Deno / Cloudflare あらすじ 2014: なぜ仮想DOMという概念が俺達の魂を震えさせるのか
VoltAgent - Open Source TypeScript AI Agent Framework
import { openai } from "@ai-sdk/openai"; import { Agent, VoltAgent, createTriggers } from "@voltagent/core"; import { createPinoLogger } from "@voltagent/logger"; import { honoServer } from "@voltagent/server-hono"; import { weatherTool } from "./tools/weather"; const logger = createPinoLogger({ name: "with-slack", level: "info" }); const slackAgent = new Agent({ name: "slack-agent", instructions:
Mastraのサンプル集を一気に紹介する｜yoshi8
こんにちは！吉波です！ 最近、AIエージェントフレームワーク「Mastra」が彗星の如く現れました。衝撃的だったのが、こちらの画像↓ 「LangChainのGithubスター数を抜き去った…！？」 これを見た時、衝撃が走りました。LLMを用いたアプリケーション開発を効率的に行うためのライブラリとして、長らく君臨してきたLangChainが抜かされたという事実は、全世界が驚いたはずです。 そこで今回は、これからMastraを触ってみたいと思う方に向けて、Mastra公式が出しているサンプル集を紹介します！AIエージェントの作り方を学びたいなと思っている方はぜひ最後までご覧ください！ また、今日から「吉波塾」というAI駆動開発やAIエージェントに関する講義を開始したので、そちらも良ければご参加ください！☺️ 次回の開催はX（@yoshi8__）より共有します！ Mastraのサンプル集今回の記
TypeScript で MCP サーバーを実装し、Claude Desktop から利用する
MCP（Model Context Protocol）とはアプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するプロトコルです。MCP を使用することで、LLM は外部ツールやサービスからコンテキストを取得するだけでなく、コードの実行やデータの保存など、さまざまなアクションを実行できるようになります。この記事では MCP サーバーを TypeScript で実装する方法を紹介します。 MCP（Model Context Protocol）とはアプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するプロトコルです。多くの LLM ではユーザーに適切な回答を提供するために追加のコンテキスト情報を必要とします。例えば、今日の天気の情報をユーザーから求められたとしても LLM が学習したデータにはその情報は含まれていないため、正確な回答ができません。このような状況では L
200行のTypeScriptでmin-clineを実装する
はじめに VSCode拡張のClineがシンプルなアーキテクチャで実現されていることを説明するために、VSCode拡張のAPIだけを使った「ワークスペース内のエラーが発生している箇所をLLMで自動修正する」タスクのみを実行する最小のClineを作りました。筆者はこれら知見を元に自作のコーディングエージェントのPoCをしています。 この記事のソースコード全文は以下のリンクにあります。 同じ拡張を最初から作る場合はまずプロジェクトを新規に始めてください。 min-cline概要 このVSCode拡張はMainコマンド「Run: mini-cline」が１つ定義されています。 min-clineの基本的な流れ Cmd+Shift+Pで"Run mini-cline"を実行する エディタのワークスペースで検出されているPROBLEMSを取得しプレーンテキストに整形 これをソースコードと共にプロンプ
GitHub CopilotでTypeScriptの コード生成するワザップ
バイブコーディング超えてバイブデプロイ〜CloudflareMCPで実現する、未来のアプリケーションデリバリー〜
新規サービスのバックエンド開発で3ヶ月経ったので、試した技術や取り組みをまとめてみた
こんにちは、AIShift バックエンドエンジニアの石井(@sugar235711)です。 AIShiftでは去年の11月からAI Worker[1]という新しいサービスの開発が始まりました。（以下AI Worker） 本格的に開発が始まり3ヶ月弱経ったので、その間に試してきた技術やチームの取り組みについてまとめてみたいと思います。 はじめに この記事では、AI Workerのおおまかな概要・設計を説明し、それらのバックエンドを実現する上でどのような技術を試してきたのか、技術以外でのチームの取り組みについてまとめます。 少し分量が多いので、ライブラリについての情報を求めている方は、目次から気になる部分を読んでいただければと思います。 何を作っているのか ざっくりまとめると、Microsoft Teams/Web上で動くAIを活用した業務改善プラットフォームを作成しています。 GPTとRAG
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