Experimental programming language for agent workflows. Built for reliable autonomous software generation. Optimized for: Token efficiency Low memory usage Fast startup Fast builds Low runtime latency Zero dependencies Safety status Security vulnerabilities should be expected. zerolang is not ready for production systems, sensitive data, or trusted infrastructure. Run and develop it in isolated, di

私自身は Web 開発の経験はありますが、iOS アプリ開発の経験はほとんどありません。このようなバックグラウンドを持つ私がコーディングエージェントである Codex を利用して iOS アプリ開発をどこまで進められるか試してみました。コーディングエージェントは単に中身を見ずにアプリケーションを作るいわゆる「バイブコーディング」的な使い方だけでなく、なぜこのコードが必要なのか？より良い設計にできないか？といったことを随時質問しながら進める学習用途の使い方が中心です。 AI エージェントの登場はコーディングの民主化というムーブメントをもたらしました。AI エージェントは、専門的な知識やスキルがなくても、自然言語で指示を与えるだけでコードを書いてくれるため、これまでプログラミングにアクセスできなかった人々も自分のアイデアを形にできるようになりました。私自身は Web 開発の経験はありますが、i

待望の「Claude Codeマスターコース」がついに開講！基礎から本格Webサービス開発まで学べます！

けっこう実用的。｢OpenCode｣×ローカルLLMで“無料Claude Code”してみた2026.05.02 13:0045,597 かみやまたくみ オープンソースのAIコーディングエージェント｢OpenCode｣をローカルLLM｢Gemma-4-26b-a4b｣で動かして簡単なゲームを作っているところ Image: かみやまたくみ AIでいろんなことができる反面、料金もけっこうかかるように。 個人的に最近すごーく気になっています。新しいAIアプリやサービスを導入したくても、コストが厳しいことが多い。 気づいたら｢安く使えて実用性もあるAIやアプリはないかな？｣と日々探すようになっていました。 そんな中、なかなかいい組み合わせを見つけました。 オープンソースのAIコーディングエージェント｢OpenCode｣をGoogleの最新ローカルLLM｢Gemma 4｣と組み合わせて使ってみたら、

はじめに 最近、AI エージェント（GitHub Copilot / Claude Code / Cursor / OpenCode / Codex …）に渡す「指示書」の種類が一気に増えました。 GitHub Copilot → .github/instructions/*.md, .github/prompts/*.md Claude Code → .claude/commands/*.md, .claude/agents/*.md Cursor → .cursor/rules/*.mdc これに加えて MCP サーバー / hooks / skills … チーム内でこれらを 「どこから集めて、どこに配っていますか？」 絵にすると、複数の取得元 × 複数のハーネス という多対多の配線を、各チーム／各リポが自前で組んでいるイメージです。 個々のツールが便利になっても、チーム全体としてこ

2026年4月16日、AnthropicがClaude Opus 4.7をリリースしました。 同時に公式ブログ「Best Practices for Using Claude Opus 4.7 with Claude Code」が公開され、Claude Code作者のBoris CherneyもXで「6つの新技」を投下しています。 両方を通してAnthropic公式が言っているのは「これまでのClaude Codeの使い方は、今日でやめろ」です。 4.6までは正解だった作法が、4.7では逆効果になることもあるようです ↓Claud CodeはもはやただのAIコーディングツールではなく、誰もがアプリで稼げるようになる収益化ツールです！ よければこちらのツイートも見てみてください！ 「ペアプロ（細かく指示する）」のはもうやめろ 4.6までの「細かく指示するほど賢く動く」という感覚は、4.7では

この記事は約5分で読めます。 筆者プロフィール: ソフトウェアエンジニア。「知った気にならない。いつまでも学び続ける」を信条に、業務と個人開発の両輪で技術を磨いています。AI 駆動開発で複数の個人開発アプリを構築・運用中。 👉 ポートフォリオ: 筆者ホームページ Claude Code を使い始めたけど、毎回同じ指示を書いていませんか？ CLAUDE.md・Skills・Hooks・Agents の 5 段階で「育てる」ことで、人間の作業は「指示と確認だけ」になります。この記事では、実際のファイル構成とコードを添えて、その全過程をお見せします。 「AI にコードを書かせている」と「AI と開発している」は違う Claude Code を導入した当初、私は毎回こんなプロンプトを書いていました。

はじめに 本記事は、Lilia Abdulina（JetBrains の QA責任者）による研究（Vitaly Sharovatovが協力）である「QA in the Age of AI-Accelerated Development」の翻訳記事です*1*2。 本記事は許諾を得た上で翻訳しています*3。 なお、本記事は現在もGitHub上でディスカッションが続けられています。記事を読んで気になった方や疑問を持った方はぜひディスカッションに参加してください！ 本記事の主な見どころ AIによって「理解の負債」だけでなく、「意図の負債」も増えている AI以前では副産物として獲得できていた「ビジネスドメインの知識」を蓄積できなくなっている 「評価」よりも「予防」に重きを置いている「積極的な品質保証活動を行う企業」と、そうではない「反応的な品質管理を行う企業」が存在する コストはO(n + εn2)

その他の環境構築まとめはこちら Claude Code 環境構築・運用Tipsまとめ はじめに Ubuntu 24 で Claude Code（ターミナル版）を使い始めたところ、素の状態では、ターミナルへの日本語入力がとにかく遅かったです。 キーボード連打しても反応せず、会話のテンポがずれて、ストレスが溜まる。せっかく、Claude Code用に、PC1台Ubuntuにセットし直したのに…。 ということで、ドラえもんなんとかしてー みたいにClaude Codeに相談したところ、 iBus + Mozc の組み合わせが原因では？ とのこと。 そこから始まり、気になるところをClaude Codeに質問し続けて、結果的に ターミナル・フォント・シェルまわりも一気に更新しました。 やったことは以下のとおりです。今後のために、記載しておきます。 日本語入力を iBus + Mozc → Fcit

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はじめに Claude Codeで開発するとき、仕様書をMarkdownで書いてリポジトリに置き、@docs/specification.md を読んで認証機能をこの通りに実装して とやっていないだろうか。 自分はこれをやっていた。仕様書を1つのMarkdownファイルにまとめてdocs/に配置し、Claude Codeに丸ごと読ませて実装させるフローで開発した。 そして精度が悪かった。 なぜ精度が悪いのか、どうすれば改善できるのか。仕様書の渡し方を工夫する方向で調査を進めた結果、問題は渡し方ではなく「仕様書を渡すこと自体」にあると気づいた。 この記事では、Claude Codeの設計思想から掘り下げて「仕様書を渡す」と「要件を伝える」の本質的な違いを明らかにし、仕様書との正しい付き合い方を整理する。 仕様書を渡したら何が起きたか このフローで繰り返し経験した問題が3つある。 長い仕様書の

ここからは、先進企業がこの考え方をどう実践しているかを掘り下げます。 先進企業の実践 OpenAI、Anthropic、Stripe。 規模もプロダクトも異なる3社ですが、実践には共通パターンがあります。 企業ごとではなく、テーマ別の横串で整理します。 エンジニアの役割の変化 AIにコードを書かせること自体は、もう多くのチームが実践しています。先進企業のエンジニアが異なるのは、その過程にほとんど介入していないことです。 OpenAIでは、3名のエンジニアが「手書きコード一切禁止」の制約でCodexだけで社内向け製品を構築しました1。エンジニアの仕事は、タスクの優先順位付け、ユーザーフィードバックの受け入れ基準への変換、成果の検証、そしてエージェントが苦戦したときに「何が足りなかったか」を特定して環境にフィードバックすることです。 Anthropicでは、Claude Codeの開発責任者で

Anthropicは2026年3月19日のQCon Londonで、ClaudeをSRE（サイト信頼性エンジニア）として活用する試みの限界を公式に報告しました。「相関関係を因果関係と誤認し続ける」という根本的な問題が残存しており、SREの完全代替には至らないと自社が認めた形です。AIにエラーログやアラートを読ませて原因を特定しようとしたことがある方には、直接関係する話です。 何を試みて、何が分かったか AnthropicはClaudeを使ってClaudeのインフラ障害を修復する、いわば「AIがAIを管理する」構成を試みていました。ログやメトリクスを読ませ、警告アラートの原因を特定させ、修復アクションを実行させるという流れです。 結果として明らかになった問題は、警告の表面パターンは認識できるが、障害の根本原因を特定できないという点でした。たとえば「メモリ使用量が急増した後にレスポンスタイムが

AI を導入したら、逆に「何が起きてるか分からない」が増えた Claude Code を使い始めて数週間。生産性は確かに上がった。でも、こんな場面が増えた。 「なんか遅いな……」→ 何が遅いのか分からない Bash を 10 回連続で叩いてる → なぜそんなに必要なのか追えない サブエージェントが勝手に動いてる → いつ終わるのか読めない エラーで止まった → どの段階で詰まったのか分からない Web サービスなら、こういう「見えない」は OpenTelemetry（OTel） で解決する。リクエストのトレース、レイテンシの分布、エラー率——全部可視化できる。 じゃあ、AI エージェントにも同じことをやってみよう。 この記事では、Claude Code の実セッションログ（1 日・130 回のツール呼び出し）を OTel トレースに変換し、Jaeger で可視化した全記録を公開する。 準備

「Google AI Studio」がFirebaseのバックエンドとAntigravityのコーディングエージェントを搭載、プロンプトだけで高度なフルスタックアプリケーションを生成可能に Googleは、Google AI Studioのバイブコーディング機能を強化し、 プロンプトで指示するだけで高度なフルスタックアプリケーションの開発が可能になったことを発表しました。 フル機能のマルチプレイヤーゲームのような高度なアプリケーションまで自動生成されるとしています。 We’re launching a brand new, full-stack vibe coding experience in @GoogleAIStudio, made possible by integrations with the @Antigravity coding agent and @Firebase ba

はじめに Claude Code、とても便利ですよね。でも使い込んでいくと、こんな不満が出てきませんか？ サブエージェントが何をやっているか見えない（Agent ツールはブラックボックス） 複数プロジェクトをまたぐ作業がつらい（Claude Code はカレントディレクトリドリブンなので） 別リポジトリでの作業を AI に任せたいけど、cd して別セッション立ち上げて…が面倒 これらの課題を解決するために、cmux というターミナルマルチプレクサを軸にしたエコシステムを作りました。この記事では、そのエコシステムを構成する4つのリポジトリを紹介します。 cmux とは（30秒で） cmux 上で using-cmux / cmux-team / cfork / cmux-remote の4リポジトリを同時に管理 cmux は AI エージェント向けに設計されたターミナルマルチプレクサです。t

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

エージェントチームでClaude Codeが賢くなった Claude CodeにAgent teamsが実装されてから、ずっと使っている。 複雑な要求も簡単な指示でこなせるようになってきた。 ドキュメント、コード、DBを網羅的に検索しながら実装案を考えても性能が落ちなくなった。 アップデートによってもっと良い方法が見つかったりするかもしれないが、現時点でのClaude Codeを使ったコーディングの進め方を書いておく。 ドキュメントとワークフロー ./claude-docs/ には セッションの記憶を保存する で書いた文書が大量にある。整理は諦めたので古い情報も結構ある。大きく仕様が変わった場合だけ手動で整理している。 また、Claude Codeが古い記述を見つけたら、そのときに/saveで自動更新される。 gitのworktreeで作業を開始するとき、ドキュメントにも新しいディレクトリ