デスクトップPCのAIエージェントをスマホで遠隔操作 「Claude Cowork」に新機能
米Anthropicは3月18日、PC上でタスクを自律的にこなすAIエージェント「Claude Cowork」を、スマートフォンから遠隔操作する機能「Dispatch」の試験提供を始めた。有料プラン「Max」ユーザー向けに順次展開中で、19日から「Pro」ユーザーにも提供する。 Dispatchは、同社のチャットAI「Claude」のアプリをPCとスマートフォンにダウンロードし、連携させて利用する。スマートフォンから指示を出すと、Claude CoworkがPC上の作業を進める。例えば、PCに保存したスプレッドシートを基にしたレポート作成や、ファイルの整理などができるという。 Dispatchの利用には、PC上のClaudeを起動している必要がある。ローカルファイルを操作する際は事前承認が必要となるが、コードはサンドボックス上で実行される。今後数週間をめどに、複数の機能を追加する予定だ。
Cursor Visual Editor でデザイナーがスタイル修正から PR作成まで行う開発フロー - ROXX開発者ブログ
ROXXでエンジニアをしている小山です。 弊社ではAI駆動開発を進める中で、エンジニア・デザイナーが各々使いたいAIツールを使える環境があります。 その中でデザイナーにCursor Visual Editorを導入し、スタイル修正からPull Request作成までをデザイナーのみで完結する体制を作った話をまとめます。 デザイナー目線での実践的な情報が少なく感じたので参考になる方がいれば嬉しいです。 デザイナーがPR作成してきてビビる弊社エンジニア 従来のフロー、課題 スタイル修正のフローは以下のような形で地味にラリーが多く、1px単位の調整のためにコンテキストスイッチが発生するのはお互いにとってコストでした。 （エンジニア）開発完了→デザイナーにスタイルチェック依頼 （デザイナー）修正点をまとめてエンジニアに共有 エンジニアが修正→再度デザイナー確認→修正漏れがあればもう一周 デザインの
Learn Claude Code
コアパターンすべての AI コーディングエージェントは同じループを共有する：モデルを呼び出し、ツールを実行し、結果を返す。実運用ではこの上にポリシー、権限、ライフサイクル層が重なる。 while True: response = client.messages.create(messages=messages, tools=tools) if response.stop_reason != "tool_use": break for tool_call in response.content: result = execute_tool(tool_call.name, tool_call.input) messages.append(result)
小惑星リュウグウのサンプルからDNA/RNAの塩基5種類が発見される
宇宙航空研究開発機構(JAXA)の「はやぶさ2」ミッションによって採取された小惑星リュウグウのサンプルから、DNAおよびRNAを構成する標準的な核酸塩基5種「アデニン」「シトシン」「グアニン」「チミン」「ウラシル」がすべて見つかったことがわかりました。 A complete set of canonical nucleobases in the carbonaceous asteroid (162173) Ryugu | Nature Astronomy https://www.nature.com/articles/s41550-026-02791-z 小惑星リュウグウ試料から5種すべての核酸塩基を発見 | JAMSTEC | 海洋研究開発機構 | ジャムステック https://www.jamstec.go.jp/j/about/press_release/20260317/ 2014
OpenClawは便利だけど危険すぎるので代替案を試してみた
はじめに こんにちは、ひよつくです。 最近OpenClaw（旧Clawdbot）がものすごい話題ですよね。 めちゃくちゃ面白そうですが、どうやらPCのroot権限まで渡してやりたい邦題やらせるらしいので極めて危険らしいです。 もし安全に使えるなら自律的に動くAIアシスタントが出来そうで楽しいですよね。 今回は会社のAI開発ツール利用支援制度を使い、Claude Code Maxプランを契約してOpenClawも含めて個人開発でいろいろ遊んでみました。 本稿はそのナレッジ共有と個人の感想などをまとめたものになります。 形から入る 何事もお金をかけて形から入ると気分がいいです。 なのでとりあえずMac Mini M4を買います（？）。 個人用のMacOS端末が古くなってきててちょうど新調したかったのもあるんですが、とりあえず買います。 届いた！かわいい。 どうやらOpenClawはMacOSに
無料でローカルAIモデルのメモリ使用量を最大80％削減し処理速度を2倍に向上させる「Unsloth Studio」、Windows・macOS・Linux対応でチャットだけならCPUのみでもOKでスマホでも動作可能
ローカル環境でオープンソースのAIモデルを訓練、実行、および出力するための統合されたウェブUI「Unsloth Studio」は複雑なプログラミングコードを記述することなく直感的に操作でき、ベータ版として公開されています。ユーザーは100％オフラインの環境でAIモデルを自身のコンピュータ上で動かすことができ、データのプライバシーと制御を維持することが可能です。 unslothai/unsloth-studio: Unsloth Studio https://github.com/unslothai/unsloth-studio Introducing Unsloth Studio | Unsloth Documentation https://unsloth.ai/docs/new/studio How to Run models with Unsloth Studio | Unsloth
NemoClaw触ってみた：OpenClawのセキュリティ問題を解消できるのか？
本記事はNemoClaw Alpha版（2026年3月17日時点）の検証です。仕様は今後変更される可能性があります。 Komlock lab VPoE阿部(@takupeso)です。 僕はリリース初期からOpenClawエージェントを並列稼働させ、 開発、情報収集、読書サポート、習慣化などなど色々な用途で使ってきました。 おかげでインプット、アウトプット量が圧倒的に増えました。 だけど、1点不満があります。 本当に任せたいことは秘匿性の高い情報や強い権限を要するタスクを任せられないことです。 資金運用のための権限や、仕事上のデータは怖くて預けられず、 最悪流出しても致命傷にならないデータだけで完結するタスクだけを任せています。 この不満を解消しうるサービス「NemoClaw」がGTC 2026でNVIDIAから発表されました。 OpenClawのセキュリティ、プライバシーに関する課題を解決
Gitに「なぜ変えたか？」は残らない 元GitHub CEOが「Entire CLI」を開発
元GitHub CEOのトーマス・ドームケ氏は2026年2月10日（米国時間）、新会社Entireの設立と6000万ドルのシード資金調達を発表した。同社は、AI（人工知能）エージェントと人間が協働するソフトウェア開発プラットフォームの構築を目指すという。 現在のソフトウェア開発ライフサイクルは人間同士の協働が前提 近年、Anthropicの「Claude Code」やOpenAIの「GPT-5.3-Codex」、Cursorの「Composer 1.5」など、エージェント型AIの進化により開発者の役割が大きく変化している。開発者は複数のターミナルウィンドウでエージェント群にプロンプトを送り、エージェントが並列でコードを生成・評価する時代になった。 しかし、現在のソフトウェア開発ライフサイクルはクラウド時代以前に構築された人間同士の協働を前提に設計されたものであり、「AIエージェント主体の開
Coding Agent時代のドキュメントについて考えていること
こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ 今日はCoding Agent時代のドキュメントについて、最近考えていることを書いていきたいと思います。悩み中なので、荒れた内容になっていますが、ご容赦を。コード規模、チーム規模などなどによって、正解は異なるものだと思います。あくまで私の実践の一例として読んでくれれば幸いです。 以前書いたCoding Agent時代の開発ワークフローやClaude Codeのシステムプロンプト解説記事でCLAUDE.mdやAGENTS.md、ADRの運用について少し触れましたが、そもそもドキュメントって何のために書くんだっけ、Agentが読むドキュメントはどうあるべきなんだっけ、というところをもう少し掘り下げて考えたいなと思っていました。まだ結論が固まっているわけではないのですが、最近の実践から見えてきたことをまとめてみます。 そもそもドキュメントの
信頼できるAIコーディングを実現するためのオープンソース証明検証基盤「Leanstral」をMistral AIがリリース、重大なボトルネック「人間によるレビュー」の克服を目指す
フランスのAIスタートアップのMistral AIが、数学的証明やソフトウェア仕様の検証などを支援するAIモデル「Leanstral」を公開しました。Leanstralは形式証明ツール「Lean 4」に対応したオープンソースのAIエージェントで、数学やプログラムの正しさを厳密に検証する「証明エンジニアリング」を支援することを目的としています。 Leanstral: Open-Source foundation for trustworthy vibe-coding | Mistral AI https://mistral.ai/news/leanstral The Lean 4 Theorem Prover and Programming Language | Automated Deduction – CADE 28 https://dl.acm.org/doi/10.1007/978-
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Introducing Unsloth Studio | Unsloth Documentation
「ブラウザ自動化」の限界を解消？ Googleが新標準「WebMCP」早期プレビュー公開