ClaudeはなぜRAGを捨てたのか？コード生成における「エージェント型検索」の優位性
はじめに LLMに社内ドキュメントやコードベースを読み込ませる手法として、RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）はすっかりデファクトスタンダードになりました。しかし、LLMの最前線を走るAnthropic（Claudeの開発元）は、少なくともコード生成の領域において「RAGからエージェント型検索（Agentic Search）への移行」を果たしたそうです。 この記事では、AnthropicのリードエンジニアであるBoris Cherny氏が語った内容（OfficeChaiの記事に基づく）をもとに、なぜ彼らがRAGをやめ、エージェント型検索を採用したのか、その理由とトレードオフについて解説します。 RAGから「エージェント型検索」へ 初期のClaudeでは、コードベースをベクトル化してインデックスを作成し、RAGを用いて関連情報をLLMのコンテキ
Claude Code on the Web でスマホだけでアプリを開発しリリースしてみた
どうも、@ruwatana です 🙂 tl;dr Claude Code on the Web とともに、ほぼスマホだけでアプリをゼロから作って約2週間でリリースできていい感じでした！ ※ 本記事では Claude Code on the Web の開発体験にフォーカスします スマホでアプリ開発ができたなら・・・ 通勤などの外出中のちょっとした空き時間、自宅でも PC を開かずリビングやベッドでスマホからアプリ開発ができたらいいのにな〜と近頃ずっと考えていました。 できます。 そう、Claude Code on the Web なら。 Claude Code on the Web とは Claude Code on the Web （ウェブ上の Claude Code）は、Anthropic が 2025年10月20日 に発表した、ブラウザおよびアプリから直接コーディングタスクを依頼でき
Introducing Agent Plugins for AWS | Amazon Web Services
AWS Developer Tools Blog Introducing Agent Plugins for AWS Deploying applications to AWS typically involves researching service options, estimating costs, and writing infrastructure-as-code tasks that can slow down development workflows. Agent plugins extend coding agents with specialized skills, enabling them to handle these AWS-specific tasks directly within your development environment. Today,
#2｜スラッシュコマンドで回す開発 — プロセスを分解してAIに割り当てる - ACES エンジニアブログ
はじめに こんにちは、株式会社ACES でテックリードをしている福澤 (@fuku_tech) です！ 前回の記事では、AI駆動開発の4フェーズモデルを紹介し、「人間が運転席に座り続ける限り、AIの稼働時間は人間に縛られる」という構造的な課題を提示しました。 この構造を変えるにはAIに運転席を譲る必要がありますが、それには人間のマインドセットの転換も不可欠であり、一朝一夕に実現できるものではありません。AIが自律的に動くためには、まず人間とAIの役割分担を整理しておく必要があります。つまり、「何をAIに任せ、どう動かすか」を事前に決めておくことが求められるのです。 今回はその役割分担の設計の話です。鍵になるのは、開発プロセスを細かく分解して、AIが実行できる単位に落とし込むことです。「プロセスの細分化」と「スラッシュコマンドへのマッピング」という2つの軸で、私たちがPhase 2をどう組み
AnthropicがコーディングAI「Claude Code」向けリモートコントロール機能を提供開始、PCで開始したセッションをスマートフォンから操作可能に
AnthropicのAIエージェントコーディングツールである「Claude Code」に、ターミナルで開始したタスクをスマートフォンへ引き継ぐことができる「リモートコントロール機能」が実装されました。 New in Claude Code: Remote Control. Kick off a task in your terminal and pick it up from your phone while you take a walk or join a meeting. Claude keeps running on your machine, and you can control the session from the Claude app or https://t.co/er6Blrr63e pic.twitter.com/FxUVDecyVJ— Claude (@clau
Claude CodeのSkillsを作成例から徹底理解する
はじめに：AIエージェントの「できること」を拡張する Claude Codeは、ターミナル上で動くAIエージェントです。コードの読み書きだけでなく、PowerShellやPython、OSコマンドの実行もできます。しかし、プロジェクト固有の業務手順やツール連携をClaudeが最初から知っているわけではありません。 ここで登場するのが Skills です。 Skillsとは、Claude Codeに「特定の業務をどう実行するか」を教えるための仕組みです。SKILL.md というファイルに手順を書いておくだけで、Claudeはそのスキルを自律的に選択し、PowerShellスクリプトやPythonプログラムを実行して業務を遂行します。 新人に業務マニュアルを渡すのに似ています。マニュアル（SKILL.md）とツール（スクリプト）をセットで渡せば、新人はそれを読んで自分で判断し、作業を進めてくれ
LLM制作爆死回顧録、自作LLMを作るときに使った手法全まとめとどのようにして何の成果も得られなかったのかについて - Qiita
この記事は動画を流す箇所があるのでイヤホンをして見てください。 何があったのか 2023夏, 俺は大学3年の夏休みだったのでLLMを自作したくなった どうなったのか？ なんの成果も得られなかった 何故やったのか? 自作LLMを作ってHuggingFaceとかに公開して英雄になりたかった。 目次 Attention作ってTransformerを組んだ GPTを作れる気がした ぶち当たった困難 データがデカすぎる, HuggingFace DatasetAPIとmemmapを使って対応へ tokenizerの仕方がBPEとかいう初見の何かだった Positional Encodingも違う 学習がうまくいかない, PostLNからPreLNへ 生成がうまくいかないのでTemperatureとTopKも生成手法として追加 GPUが足りない1, float16で一部の演算を計算することに おい,
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GPUなしで動作する軽量なAI OCRツール「NDLOCR-Lite」、国会図書館のラボから無償公開／コマンドライン版に加えWindows/Mac/Linux対応のデスクトップ版を用意