個人的定番macアプリ6選
よく使う便利な定番macアプリを6個紹介します。 Shottr スクリーンショットアプリといえば、Shottrが定番です。 けっこう前から使っていて、筆者の記事に添付されているスクリーンショットは全てこのアプリで撮られています。この記事とか。 普通に選択範囲や全画面のスクリーンショットを撮れるだけでなく、ページをスクロールしながら撮影したり、画像に書き込みを行ったりする機能があります。編集機能はアップデートを繰り返してかなり充実しました。 画像ファイルのコンテキストメニューからopen in shottrして簡易画像編集アプリとして使うこともあるくらいです。 撮影した画像は普通に保存するだけでなく、直接コピーしたり直接ドラッグアンドドロップしたりできます。 しかも最前面ウィンドウとして浮かせておくことができるので、スクショを見ながらメモを書いたりAIに指示を出したりできます。これ超便利。
Inertia Railsのllms.txtが最高すぎる。Tailwindが拒否した未来を、Inertiaは全力で迎えにいった
はじめに 「llms.txt ってなんか聞いたことあるけど、実際どう使えるの？」 そんなあなたに、今すぐ体感してほしいサイトがある。 Inertia Rails のドキュメントサイト だ。 このサイトの llms.txt が、控えめに言って 最高 だ。AI と開発する時代にドキュメントサイトはどうあるべきか、その答えがここにある。 一方で、同じ llms.txt を 明確に拒否した プロジェクトもある。Tailwind CSS だ。 この記事では、Inertia Rails の llms.txt がなぜ便利なのかを紹介しつつ、Tailwind CSS がなぜ拒否したのか、その背景にある「OSSとAIの経済的ジレンマ」にも触れていく。 Inertia Rails の llms.txt がすごい そもそも Inertia Rails とは Inertia.js は、APIを書かずに React
AI for Science推進委員会（第1回） 配付資料：文部科学省
1．日時 令和8年2月9日（月曜日）16時00分～18時00分 2．場所 文部科学省東館17階局1会議室 及び オンラインのハイブリッド形式 3．議題 AI for Science推進委員会の設置について（非公開） AI for Scienceに関する令和7年度補正予算及び令和8年度当初予算案について AI for Scienceの推進に向けた基本的な戦略方針の方向性について（一部非公開） その他 4．配付資料 【資料1-1】AI for Science推進委員会の設置について (PDF:260KB) 【資料1-2】AI for Science推進委員会 運営要綱（案） (PDF:147KB) 【資料２】AI for Scienceに関する令和７年度補正予算及び令和８年度当初予算案について (PDF:4.8MB) 【資料３】AI for Scienceの推進に向けた基本的な戦略方針の方向性
Google SRE が Gemini CLI を使用して実際の障害を解決している方法 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2026 年 1 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google のサイト信頼性エンジニアリング（SRE）において私たちがよく使うモットーの一つに、「トイルを排除する」があります。 チューリッヒのミニキッチンやマウンテンビューの廊下でも耳にすることがあるこのモットーには、反復的な手作業をエンジニアリングされたシステムに置き換えるという SRE の使命が表れています。ただし、あるシニア SRE が説明していましたが、これは単に問題を 1 回解決するスクリプトを書くということではありません。そのスクリプトを正確なタイミングでトリガーする自動化を構築するということです。たいていは、これが最も難しい部分です。 AI はすでにコードの書き方に革命をもたらしていますが、コードの運用方法についてはどうでしょう？AI は運用上の問題を安
LLMでソート - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
ソートはコンピュータサイエンスにおける古典的なタスクですが、これが最先端の LLM と結びつき、新たな研究の潮流が生まれています。 ソートは比較関数さえ定義すれば実行することができます。従来の比較関数は身長・金額・距離のように測定可能な数値の比較を前提としていましたが、この比較関数内で LLM 呼び出しを行うことで「どちらが好みか」「どちらが優れているか」「どちらがクエリに関連するか」といった主観的で曖昧な概念を比較でき、これらの概念に基づいたソートが可能になります。 Python では、二つのオブジェクト a と b を受け取り、a を前に持ってきたければ -1 を、b を前に持ってきたければ +1 を出力する関数 cmp を実装し、functools.cmp_to_key(cmp) をソートのキーに設定すれば任意の基準でソートできます。 まずは雰囲気をつかむために応用例を見てみましょう
Claude Code Agent Teamsのあそびかた
Agent Teamsは2026年2月5日にOpus 4.6と同時リリースされた実験的機能で、Claude CodeのSubagentsを独立プロセス化し、双方向にメッセージングできるようにする仕組みです。 Orchestrate teams of Claude Code sessions - Claude Code DocsCoordinate multiple Claude Code instances working together as a team, with shared tasks, inter-agent messaging, and centralized management.Claude Code Docs一言でいうとSubagentsを拡張してステートフルにした機能です。各エージェントが自分のインボックス（~/.claude/teams/配下のJSONファイル）を
常に最新のドキュメントを自動生成するパイプラインを作った
複数のコードベースをスキャンし、LLMで構造化情報を抽出し、Mermaidダイアグラム付きのMarkdownドキュメントを自動生成するオープンソースのPythonパイプラインを作りました。差分処理により、変更されたファイルだけが再解析されます。無駄なLLM呼び出しゼロ、古くならないドキュメント。 プロジェクトは完全オープンソース（Apache 2.0）です：GitHubのソースコード 気に入ったら GitHubでスター してもらえると嬉しいです。 すべてのエンジニアリングチームが知っている問題 ドキュメントは腐る。ソフトウェアエンジニアリングにおける数少ない普遍的な真実の一つです。 初日に綺麗なドキュメントを書きます。3週間後、誰かがモジュールをリファクタリングする。2ヶ月後、ドキュメントに書かれたAPIの半分はもう存在しない。3四半期後、新しいエンジニアは「ドキュメントは信用するな、コー
A Language For Agents
Last year I first started thinking about what the future of programming languages might look like now that agentic engineering is a growing thing. Initially I felt that the enormous corpus of pre-existing code would cement existing languages in place but now I’m starting to think the opposite is true. Here I want to outline my thinking on why we are going to see more new programming languages and
master ＋ 機能ブランチ運用の落とし穴と限界
はじめに master と feature だけで回すブランチ運用は、シンプルで分かりやすい反面、 規模や変更の幅が少しずつ広がると「限界」が見え始めます。 本記事では、よくある落とし穴と、今は大丈夫に見えてしまう理由、 そしてどのタイミングで次の一手を考えるべきかを整理します。 複数修正の一括リリースとブランチ戦略の関係 1. 前提の開発フロー ブランチ構成 master：本番相当の安定ブランチ feature/○○：機能開発用ブランチ（タスク単位で作成） 運用フロー 古い master から feature/○○ を作成 対象の feature ブランチを QA 環境にデプロイしてテスト QA 完了後、feature → master にマージ develop や staging ブランチはなく、 master ＋ feature だけのシンプル構成になっている。 2. 一般的に起きや
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