このガイドでは、Claude Codeを使った一般的なワークフローのステップバイステップのチュートリアルを提供します。各チュートリアルには、Claude Codeを最大限に活用するための明確な手順、コマンド例、ベストプラクティスが含まれています。
チュートリアル - Anthropic
このガイドでは、Claude Codeを使った一般的なワークフローのステップバイステップのチュートリアルを提供します。各チュートリアルには、Claude Codeを最大限に活用するための明確な手順、コマンド例、ベストプラクティスが含まれています。
個人事業主や副業用でGoogleに課金するときどれ選べばいいんだよ問題・AI対応 2025年版（Google One / Google AI / Google Workspace の比較）Google Workspace使うとGeminiが格安 - nomolkのブログ
昨年、「Googleサービスに課金したいんだけど Google One とか Google Workspace とかいろいろある上に比較表みたいなのがなくて全然わからん」問題に回答する記事を書いたのですが、いまもけっこうアクセスがある＆ちょっと情報が古くなっているので、一年ぶりにアップデート版を公開します。 前回はAI（Gemini）まわりは考慮に入れていませんでしたが、関連機能が充実してきているので今回はそれも含めた比較をしていきます。 先に大事なことを書いておくと、Google Workspace Business Standard を使うと、条件付きでGeminiが割安で使えるのでお得です。 いかれたメンバーを紹介するぜ！ プランの選定条件として、下記が前提です。 組織（自分以外のメンバー）を持たない個人事業主である Google Meet で3人以上のグループ通話を60分制限なしで
コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について
コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab
2025年6月にClaude Codeが突然話題になった理由をまとめる
Oikonです。外資IT企業でエンジニアをしています。 この記事は、𝕏（旧Twitter）でまとめたClaude Codeが話題になっている理由のポストを清書したものです。 後で見た時に懐かしむために、備忘録的にまとめます。 Claude Codeとは Claude Codeの記事に興味を持って読みに来る人の多くは、現在のClaude Codeは何かをすでに知っていると思うので、少し過去に焦点を当てます。 2025年2月24日：Claude Codeプレリリース（Research Preview版） 2025年4月10日：Claude Maxプランの登場（まだClaude Codeは入っていない） 2025年5月1日：Claude CodeがClaude Maxプランで定額使用可能に 2025年5月22日：Claude 4 (Opus/Sonnet）発表 Claude Codeは2月にR
Claude Code の CLAUDE.mdは設定した方がいい - じゃあ、おうちで学べる
[社内共有版「Claude Code、どこまでも」] はじめに Claude Codeを使い始めて1週間。私の開発スタイルは完全に変わった。 きっかけは3ヶ月前に書いた「生成AIといっしょ: 動作するきれいなコードを生成AIとつくる」という記事だった。当時はAIとの協業について考察していたが、正直なところ、まだ私が「運転席」に座っているつもりでいた。AIはあくまで「副操縦士」だと。 syu-m-5151.hatenablog.com 現実は違った。 実際にClaude Codeを使ってみて最初に感じたのは、自分の開発スタイルとAIの特性のミスマッチだった。私は根っからの「とりあえずコード書いてみよう」タイプ。設計書？計画？そんなものは書きながら考えればいい—それが私の流儀だった。 ところが、AIは違う。指示に対して忠実すぎるのだ。「認証機能を実装して」と曖昧に伝えれば、私の意図とは全く違う
NotebookLMの最新動向と活用事例
世の中の活用事例 カンファレンス系のキャッチアップ 2025年5月に Google I/O'25があり今回も様々なアップデートが発表されましたが、公式が Google I/O'25のリソースをまとめたノートブック を公開してくれています。本編の Keynote セッションは YouTube にあがっています が、大体2時間くらいあります。最初は YouTube リンクなどをソースに追加してインプットしていたのですが、公式対応してくれているならその必要もないですね。このノートブックは一般公開機能を使って Google から公式提供されており誰でも閲覧できます。 Understand all the I/O news with NotebookLM.より引用 単純にチャットや要約で利用するのはもちろん、リソースが束ねられている点も嬉しいポイントです。Google I/O に限らずテックカンファ
生成AIに「要件定義プロンプト」を作らせてみたら、未来が見えた話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 生成AIに「要件定義プロンプト」を作らせてみたら、未来が見えた話 要件定義って何から書けばいいの？ 😕 いつも同じような項目で悩んで時間がかかる… ⏳ もっと効率よく、質の高い要件定義書を作りたい！ 😫 そんな悩みは 生成AIに「要件定義プロンプト」を作ってもらう で解決できるかもしれません。 1️⃣ なぜ生成AIにプロンプトを作らせようと思ったか？ 「要件定義」はプロジェクトの成功を左右する重要な工程ですが、品質が担当者によってバラついたり、何を書くべきか迷うことも多いですよね。 そこで、「デキる人が書いた質の高い要件定義書」を学
LLMで活用するためのMarkdownをあらゆるコンテンツから変換して一箇所に集める方法
マークダウンを一箇所に集める LLMとMarkdownの相性が良いという話は、最近多くの人が話題にしたり感じていることかと思います。 おそらく、そのうちあらゆるデータを直接LLMに手軽に安く入力できるようになるとは思いますが、それにはしばらく時間がかかるのも確かだと思います。なので、今はとにかくMarkdownを集めてLLMの手に届く範囲に置いておきたくなるわけです。 しかしながら、データというのは、だいたい色々な形式で色々な場所に散在しているものです。なので、そういったデータを変換してまとめる仕組みが一番重要になってきます。逆に言えば、そういう仕組みさえ構築できれば、プラットフォームは、はてなブログでもZennでもTwitterでもNotionでも何でも良かったりします。ただ、データを手軽に取得（APIで取得 or エクスポート）する方法があることが重要ですね。Obsidianが、最近L
話題のDeepWikiをセルフホスト？Open DeepWikiを試してみた
最近、「DeepWiki」が注目されているという話をよく聞きます。 DeepWikiはGithubリポジトリのコードを解析し、自動的にWikiを作成してくれるサービスなのですが、無料プランではプライベートリポジトリに対応していないなど、利用できる機能に制限があります。 そこで、DeepWikiの機能をOSSで実現し、さらに機能が追加されたものがないか探してみたところ、ぴったりのプロジェクトが見つかりました。 OSSで実現したものががありました。その名も 「Open DeepWiki」 です。 そこで今回は、セルフホスト環境でOpen DeepWikiを使用してみました。 概要 Open DeepWikiは以下の技術を使用しているようです。(本家DeepWiki 調査) フロントエンド React Next.js ReactMarkdown Mermaid.js Tailwind CSS バ
第860回 Ubuntu+Visual Studio Code+Ollamaでプログラムの相談をする | gihyo.jp
今回はVisual Studio CodeにAI Toolkit for Visual Studio Codeをインストールし、Ollamaのフロントエンドとして使用する方法を紹介します。 AIにプログラムを書かせるところまでしなくても 世間ではAI（LLM）にプログラムを書いてもらって云々という話題をよく見かけますが、そこまではしなくても、プログラムに関する悩みごとがパパっと解決したらいいなと思うことはよくあります。たいていは試行錯誤の上で解決するので、LLMに悩みを聞いてもらって解決できたら、ずいぶんと生産性が上がることでしょう。もっといい書き方あるのではないかと訝しんだり、思いつかない不具合があるのではないかと疑心暗鬼になることもあります。そんなときも、LLMに聞いてもらえればそれなりの答えが期待できます。とはいえあまり大事にはしたくないので、ローカルで動作するLLMを使用したいとこ
ついにやってきた日本人対話型ポッドキャスト量産システム。NotebookLM使えばなんでもポッドキャストになる（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
Google NotebookLMには、PDF、テキスト、YouTubeなどを読み込んで、その内容についてリアルな対話ポッドキャスト解説を生成する機能があります。 2024年9月11日にローンチした時点では英語でしか使えなかったのですが、4月30日、ついに日本語対応しました。 早速試しました。 ネタ元にしたのは、一緒にポッドキャストをやっている散財小説ドリキンの最新YouTubeエピソード。 このURLをNotebookLMにソースとして入力すると、概要が表示され、その内容についてチャット形式で質問できるようになります。すると、右上に「音声概要」という表示がされます。そこで生成ボタンを押すと、男女二人のポッドキャスト的会話形式で、音声による解説が生成されるのです。特定の方向性を指定するなどのカスタマイズも可能。 今回は、カスタマイズ無指定で生成しましたが、6分24秒の音声が、5分ほどで出来
Vibe Coding で遊ぼう
Vibe Coding とはなんでしょうか？ はじめに提唱した Andrej Karpathy 氏はこう言っています。 参考程度に意訳をば。 私が Vibe Coding と呼んでいる新しいコーディングスタイルがあります。それは完全にバイブに身を任せ、指数関数的な変化を受け入れ、コードが存在することさえ忘れてしまうものです。これが可能なのは、LLM（例えば Sonnet を使った Cursor Composer）があまりにも優秀になっているからです。また、私は SuperWhisper を使って Composer と会話するだけなので、キーボードにほとんど触れません。「サイドバーのパディングを半分に減らして」のような、面倒くさくて自分で調べることが億劫な些細な修正をお願いします。常に Accept All を選び、差分は読みません。エラーが出たら、単にエラーのみをコピペするだけで、たいてい
天才エンジニア・イリヤスフィール氏、突如ローカル環境で動かすとんでもない動画生成AI「FramePack」を投下し界隈が沸騰中
sponsored ファーウェイの最新モデルから見えてくるそれぞれの魅力とは？ スマートバンドとスマートウォッチ、どっちがいい？ どっちを選ぶ？ 最新モデルで考える sponsored MSIの23.6インチモニター「MAG 242C」をレビュー 物価高なのに性能アップで価格を下げるという、ありがたいゲーミングディスプレーを複数買いしたい sponsored CData Arcで基幹システムのデータをkintoneに取り出したら、業務が変わった 残業地獄終了 ERPとkintoneを連携させたら、見積もりも在庫管理も爆速に sponsored 基幹システムとkintoneとの連携、チャレンジしたらDXが見える 触れたら怖いERP なぜ重厚長大になってしまったのか？ サイボウズとCDataが語る sponsored MSI「MAG B860M MORTAR WIFI」レビュー マイクロタワー
Googleが「Gemini 2.5 Flash」を発表、OpenAIの「o4-mini」よりコスパに優れているとアピール
Googleが2025年4月17日、推論AIモデル「Gemini 2.5」シリーズに、「Gemini 2.5」シリーズに、コストパフォーマンスに優れた「Gemini 2.5 Flash」を追加したことを発表しました。 Start building with Gemini 2.5 Flash - Google Developers Blog https://developers.googleblog.com/en/start-building-with-gemini-25-flash/ Gemini 2.5 Flash is now in preview https://blog.google/products/gemini/gemini-2-5-flash-preview/ Gemini 2.5 Flash is now in preview! ⚡ Our lowest latency,
オレオレ RAG をさくっと作る
この記事は間違いが含まれている可能性があります。 もともと自社のドキュメントでは Meilisearch で日本語全文検索を実現していましたが、ドキュメントに質問できるようしたいと思い、簡単な RAG を作りたい！と思っていました。 とりあえず、ドキュメントを分割し、ベクトル化してベクトルデータベースに突っ込んで、質問をベクトル化して結果を引っ張り、それを LLM に食べさせて解説させる、というのができればよいということがわかりました。 ベクトル化はよく使われている OpenAI Embeddings API を利用し、ベクトルデータベースは普段からよく使っている DuckDB に VSS (Vector Similarity Search for DuckDB) という拡張を使うことにしました。 自社のドキュメントをなんとかうまいこと分割して、あとは分割したドキュメントを API を叩い
1分超えたいなら動画生成はローカルAIを選べ。6GB VRAMでも動くオープンソースAI「FramePack」の実力は本物か、試してみた（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
本日2本目のAI記事。ControlNet、WebUI Forge、Fooocusなど、画像生成AIソフトに多大な貢献をしてきたlllyasvielさんが、動画生成AIの新しいオープンソースソフト「FramePack」を公開しました。NVIDIA GPU専用ですが、WindowsとLinuxですぐに使えます。6GB VRAMでも動作するとしています。 筆者は、AI仮想環境のPinokioを使い、RTX 4090を搭載したCore i 7マシンに1クリックインストールしましたが、非常に軽快に動きます。 Image to Videoで動かした場合、1秒当たり1分ちょっとの生成時間。これは爆速と言っていいでしょう。 デフォルトの設定で、Image to Video生成してみましたが、高速な上に、破綻は感じ取れません。 複数のフレームがまず画面右上に高速に表示されていきます。これが1秒分溜まると、
プログラミング用途の生成AI関連ツールの評価 2025/04/14
現時点で個人の感想です。流動的なので、明日にでも意見は変わってると思います。 モデル Claude-3.7-sonnet コーディング性能が圧倒的に良い。迷ったらとりあえずこれを使っておけばよい だいたい1ファイル1000行ぐらいが管理できる限界 Gemini 2.5 今なら無料で使える。今のうちに使い込んでクセを把握するといい。 巨大コンテキスト理解ができるので、「大量にコードを読んでちょっとだけコードを書く」つまり一般的な業務プログラミングに向いてる。 リリースから一週間は負荷が高くて不安定だったが、最近安定してきた さすがに単純なコーディング性能は Claude-3.7-sonnet に劣る deepseek-chat Cline で使うには遅すぎて役に立たない AIツール作るときの壁打ちに使っている。雑に巨大データ送りつけても安くて安心 コーディングエージェント/拡張 Cline
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Gemini - HAL9000型との対話
AIコーディングの理想と現実
「事前学習はやり直しのできない一発勝負」 国産フルスクラッチLLM「PLaMo」シリーズ開発者に独占インタビュー／最新「PLaMo 2」の登場が国産AIの潜在力を世界に示す新たな一歩に【特集・集中企画】
