Sponsored by: MongoDB — Join MongoDB.local London 2026 on 7 May to learn how teams move AI from prototype to production. 24th April 2026 Chinese AI lab DeepSeek’s last model release was V3.2 (and V3.2 Speciale) last December. They just dropped the first of their hotly anticipated V4 series in the shape of two preview models, DeepSeek-V4-Pro and DeepSeek-V4-Flash. Both models are 1 million token co

Protocol Like MCP, codex app-server supports bidirectional communication using JSON-RPC 2.0 messages (with the "jsonrpc":"2.0" header omitted on the wire). Supported transports: stdio (--listen stdio://, default): newline-delimited JSON (JSONL). websocket (--listen ws://IP:PORT, experimental): one JSON-RPC message per WebSocket text frame. In WebSocket mode, app-server uses bounded queues. When re

はじめに「AIは速度をフロントローディングし、失敗をバックローディングする」 Opsera社が25万人のエンジニアを分析した2026年版ベンチマークレポートに記されたこの一文は、AI時代のソフトウェア開発組織が直面している本質的な矛盾を的確に言い当てている（出典: Opsera AI Coding Impact Benchmark Report 2026）。93%の開発者がAIツールを使い、コーディング速度は30〜58%向上した。しかしその代償として、PR レビュー時間は441%増大し、本番インシデント数は242.7%増加し、開発者一人あたりのバグ数は54%増加した（出典: Faros AI Engineering Impact Report 2026）。 AIは組織を速くした。しかし、強くはしていない。 3つの独立した大規模調査が同じ結論を示すStanfordが10万人のエンジニアを対象

The Agent Harness Framework Not another SDK. Build powerful, autonomous agents with Flue's programmable TypeScript harness. Write once, deploy anywhere. export default async function ({ init, payload, env }) { // Initialize a new agent. // Provide a hosted sandbox, or use Flue's built-in virtual sandbox. const agent = await init({ model: 'anthropic/claude-sonnet-4-6' }); const session = await agen

How to make LLM-assisted changes governable, reviewable, and reusable LLM programming assistants have demonstrated considerable value, but mostly with individual developers. The internal IT organization in Thoughtworks has been using them for their teams and have developed a method and workflow called Structured Prompt-Driven Development (SPDD). The article describes a simple example of this workf

We approach building the Cursor agent harness the way we'd approach any ambitious software product. Much of the work is vision-driven, where we start with an opinion about what the ideal agent experience should look like. From there, we form hypotheses about how to get closer to that vision, run experiments to test them, and iterate using quantitative and qualitative signals from evals and real us

By betting on extreme ultraviolet lithography long before it worked, ASML became the chokepoint for cutting-edge chips. The phones we carry around in our pockets have two million times more memory and are thousands of times faster than the room-sized computers that guided the Apollo mission to the Moon. This incredible shrinking act has been driven by our ability to make transistors smaller and sm

FDE心得100箇条 現場に行け。答えは資料の外にある。 資料には整理された後の情報しか残らない。現場には、無言の手戻り、使われない機能、誰も問題化していない不便がある。まず1時間、実際の業務を横で見て、気づいた違和感をその場でメモせよ。 顧客の言葉を、システムの言葉に翻訳しろ。 「確認が大変」「ミスが怖い」は、そのままでは実装できない。入力、出力、データ、権限、例外、通知に分解して初めて作れる。顧客の発言を聞いたら、必ず技術要素に置き換えて書け。 要件を聞くな。業務を観察しろ。 人は慣れた不便を要件として言えない。毎日やっている手作業ほど本人は普通だと思っている。ヒアリングの前に、実際の画面操作、Excel、メール、承認フローを見せてもらい、無駄な往復を数えよ。 困りごとの前に、困っている人を見ろ。 課題は抽象的に見えても、必ず誰かの時間、心理的負担、責任リスクに接続している。誰が、いつ

Docs, videos, and demo apps for building with OpenAI

はじめに 私はもともとIS（インサイドセールス）、いわゆる営業サイドの人間だった。 コードは書けない。SQLも知らない。ターミナルを開いたこともなかった。そんな自分が、ある日開発部のCRE（Customer Reliability Engineering）チームに異動した。 CREの仕事は、お客様からの技術的な問い合わせを調査して回答すること。「承認フローが変わってしまった」「エクスポートが終わらない」「メールが届かない」——毎日そういった問い合わせがJiraに積まれていく。 調査には、本番DBへのクエリ実行、Rails/Reactのコードリーディング、ログの解析が必要になる。正直に言うと、最初は「自分にできるのか」という不安しかなかった。 でも今、私のPCでは毎時0分にClaude Codeが自動で起動し、Jiraから新しいチケットを拾い、コードとDBを調査し、回答ドラフトまで作ってSl

米Anthropicは4月28日（現地時間）、「Claude」をクリエイティブアプリと連携させるための各種コネクタをリリースするとともに、オープンソースの3D制作ツール「Blender」の開発基金（Blender Development Fund）に「Corporate Patron」として参加したと発表した。 新たに提供されたBlender用コネクタは、自然言語でBlenderの「Python API」にアクセスするインタフェースを提供する。これにより、3Dアーティストはシーン全体の解析やデバッグ、オブジェクトへの一括変更を行うカスタムスクリプトの作成などをClaude上で実行できる。Anthropicが開発基金に参加したのは、こうしたAIとの統合を可能にするPython APIなど、Blenderのコア機能の継続的な開発を支援することが目的という。 また、このBlender用コネクタは

Test your color perception with this interactive test.

DeNA×AIでは、GO株式会社 およびGOドライブ株式会社 と共同でAI技術に関する情報を共有するための勉強会を開催しています。 使われた資料は社外秘を除き積極的に公開しています。

普段は Codex / Claude Code / Copilot を利用していますが、Copilot が従量課金になることもあり、あまり今まで触れてこなかったモデルに触れてみようと思い、OpenCode Go を使ってみたので、雑に書いて行きます。 Cursor の Composer 2 Fast (MAX)2026 年に入ってから Anthropic や OpenAI 以外のモデルも触っておいた方が良いだろうと考え、Cursor の Composer 2 というモデルを１ヶ月利用し続けてみました。 Composer 2 は Fast モードかつ MAX で利用しており、主にソースコード調査で利用していましたが、とにかく早くてあまり間違えないというのはかなり体験としてよかったです。この Composer 2 はとても安くて、 Cursor の Pro+ プランで Composer 2 F

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