ローカルLLM： FunctionGemma ＋ LM Studio の Tool Use を Node.js で試す - Qiita
はじめに 今回の記事では、2025年の 12月中旬に発表されていた「FunctionGemma」を、LM Studio を使ったローカルLLM で扱ってみます。 ●FunctionGemma: New Gemma model for function calling https://blog.google/technology/developers/functiongemma/ FunctionGemma に関する簡単な補足と今回試すメインの内容 FunctionGemma は、以前出ていた軽量モデルの「Gemma 3 270M」をベースに、「function calling（ツール呼び出し、関数呼び出し）」に特化して fine-tune されたモデルのようです。 今回試すメインの内容 今回の記事のメインの内容は、FunctionGemma の特長となる「function calling」
Skill Create スキルを使用したスキルの作成と改善
オープンスタンダードである Agent Skills に従い Claude Code にドメインの専門知識や組織のナレッジを提供するスキルが最近注目を集めていますが、スキルの作成にはいくつかのハードルがあります。Anthropic は skill-creator と呼ばれるスキルの作成と改善のプロセス、パフォーマンス測定を支援するツールを提供しています。この記事では skill-creator を使用してスキルを作成・改善を行うプロセスを実際に体験してみます オープンスタンダードである Agent Skills に従い Claude Code にドメインの専門知識や組織のナレッジを提供するスキルが最近注目を集めています。Opus 4.6 が登場したことでモデルの性能が飛躍的に向上し、プロジェクト全体のワークフローを任せられるレベルに達したことや、非エンジニア領域にも Claude Code
コードレビューにClaude Code subagentsを導入したら、レビューレベルが改善した話
はじめに こんにちは！ みなさんは、コードレビューの負担に悩んでいませんか？マイクロサービスが増えるにつれて、レビュー対象のコードも増え続け、セキュリティやパフォーマンス、テストカバレッジなど、チェックすべき観点も多岐にわたるようになりました。レビュー待ち時間が開発速度のボトルネックになってしまう…そんな経験、ありませんか？ 私たちも同じ課題を抱えていました。AIレビューを導入していたものの、求める水準に達していなかったのです。そこで、Claude Code subagentsを導入し、専門特化したエージェントによるレビュー体制に刷新したところ、驚くほどレビューの質が向上しました。 この記事では、コードレビューのAI化について、その取り組みを共有します。 この記事で分かること 従来のAIレビューの限界と課題 Claude Code subagentsの設計と実装 GitHub Review
「人間はコードを1行も書かない」という縛りで5ヶ月間プロダクトを作り続けた結果 ― ハーネスエンジニアリング - Qiita
何かが失敗したとき、「もっと頑張る」では解決しない。問いかけるのは常に「何の能力が欠けているのか、それをどう読みやすく・強制可能にするか」だった。 ここがおもしろい エンジニアはプロンプトでシステムとやり取りし、タスクを記述し、エージェントを走らせ、PRの作成を許可する。レビュー作業すらエージェント間で回す方向に進んでいる。実質的に「Ralph Wiggumループ」（Codexが自分のPRを自分でレビューし、満足するまで修正を繰り返す）で動いているという表現が原文にある。 つまり、コードを書く力よりも、「何を作るか」「なぜ作るか」を言語化する力の方が重要になる。コーディングスキルが不要になるわけではないが、重心が明確に移動している。 2. エージェントに「目」を与える 何が起きたか コードの処理量が増えるにつれ、ボトルネックは人間のQA能力になった。エージェントがコードを大量に書いても、人
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Tool Use | LM Studio Docs
生成AI時代にこそ求められるSRE / SRE for Gen AI era
us-east-1 に障害が起きた時に、 ap-northeast-1 にどんな影響があるか 説明できるようになろう！
生成AI時代の開発と運用 / Dev and Ops in Gen AI era
https://openai.com/ja-JP/index/harness-engineering/