AI時代のソフトウェア開発を考える（2025/07版） / Agentic Software Engineering Findy 2025-07 EditionAI時代のソフトウェア開発を考える（2025/07版） 開発生産性 Conference 2025 2025年 7月4日（金） https://dev-productivity-con.findy-code.io/2025
Cursor,Claude Codeなどが一回で読み込める行数について調べる
きっかけ CursorやRoo Codeなどで関数が再生成されたりなどの問題が発生する原因を特定したかった 各プロパイダごとの情報 ※ 2025年4月26日現在の情報です 各プロパイダごとにファイルごとに何行ごとずつ読んでいるかが違います Cline: ファイルサイズで規定（300KB） Roo Code: Cline+ デフォルトが500行、行数は可変 （非公式）Claude Code: 2000行 公式ソースはないですが有志によりいくつか調査が行われているようです 都合によりソース元は省略します。 Cursor: 500行 => 250行 Codex: 最大行数は未定義、ただし実際はcontext長を超えるとエラーが出て分割依頼が出る （非公式）Windsurf: 200行（ただしシンボルで概要を把握している） Reddit Github Copilot Agent: 500行以上で要
API仕様書を読み取れるMCPサーバーを自作したら開発が爆速になった
タイトルでもうオチてる感じがしますが、API仕様書を読み込むMCPサーバーを自作したところ、開発が爆速になったので紹介します。普段Androidのアプリ開発をしている人間です。 MCPとは？ LLMに対してコンテキストを与えるためのプロトコルです。 今回はAPI仕様書を読み込むMCPを作るので、ざっくり言うとClineやClaude for Desktop、GitHub Copilot Agentなど、MCPに対応したツールがAPI仕様書に基づいてコードを書いてくれるようになります。 何が嬉しいのか？ 例えば、以下のような質問・指示ができるようになります。 決済に関連するAPIを列挙し、Markdown記法でまとめて ドメインクラスを作りたいので、User をKotlinのdata classで出力して Androidアプリの NotificationRepository.kt に書いてあ
最近1行もコードを書いていない
最近のAIの進化は目覚ましく、コーディングにおいても、もはや人間が一切を関知せず"ノリ"で全てを完成させるvibe codingなる概念まで登場しました。 しかし、現実の業務にこれを適用すると、まあ、上手くいきません。 1ファイルで完結するようなスクリプトであれば上手くいきます。驚くほど上手くいってびっくりします。テトリスを書いて、と指示したらテトリスは完成するでしょう。 しかし現実のコーディングは素朴なテトリスを実装するほど単純ではありません。 LLMの限界 ここで一つの問いを考えます。 「入社初日の知識豊富なエンジニア」と「ここ数ヶ月の間、機能Aの開発に携わっている普通のエンジニア」、どちらが5分で機能Aの開発を進められるか？ おそらく、答えは後者になると思います。 これがまさにAIによるコーディングに起こっていることで、 どれだけLLMの性能が向上したところで、実装に関する知識（コン
「Rustが嫌いです。」の感想
この記事を読んで1Rustユーザーとして思ったことを書いた。 全体を通して WASM固有の問題にハマってしまっている Rustをスクリプト言語と同じ枠で見てしまっている の2点が辛さの原因であると感じた。 前者について、この方はフロントエンドにRustを使っているようだがここは確かに整備が行き届いてない分野でWASM特有の問題とJSとのFFIの辛さがもろに感じられて辛いと思う。 割となんでもかんでもRustを使う自分であってもWebフロントエンドにはおとなしくTSを使うようにしている(ただ、dioxusはホットリロードを開発中だったりと結構頑張っているようなのでいつかはRustでフロントエンドも現実的になるかもしれない)。 後者について、この記事では全体的に「JSやPythonではこんなに簡単だったのにRustでは難しい/エラーが出る」という評価が多いが、これは後述するようにRustが提供
Rustが嫌いです。
0. 前書き - リモートデスクトッププロジェクトとの悲しき邂逅 私がremote-desktop-rsというクロスプラットフォームのリモートデスクトッププロジェクトを始めたとき、Rustの評判を信じていた。「メモリ安全性とパフォーマンスの素晴らしい組み合わせ」「優しいコンパイラエラー」「素晴らしいエコシステム」——本当にそうだったのか？ 1. 学習曲線は「少し急」ではなく「エベレスト級」 「所有権の概念を理解すれば、あとは簡単です」と言われ続けた。嘘だ。絶対に嘘だ。 1.1 所有権地獄 私はcommon/src/lib.rsで単純な「ビルド情報」構造体を作成しようとした： // 素晴らしい所有権システムと戦った結果の姿 pub fn build_info() -> BuildInfo { let build_date = chrono::Local::now().format("%Y-%
GitHub Copilotでバイブコーディング：エージェントモードとMCPサポートがVS Codeユーザーに提供開始
このブログでは、GitHub Copilotの多数のリリースについてご紹介します。これらのリリースにより、GitHub Copilotは世界をリードするモデルを活用し、ツールやサービスのコンテキストを強化することで、よりエージェントとしての能力を高めます。 Visual Studio Codeのエージェントモードを全ユーザーに提供します。このモードはMCPをサポートしており、必要なあらゆるコンテキストや機能へのアクセスを可能にします。さらに、オープンソースでローカルで動作するGitHub MCPサーバーをリリースします。これにより、MCPをサポートするさまざまなLLMツールにGitHubの機能を追加できるようになります。 マルチモデルの選択肢として、Anthropic Claude 3.5、3.7 Sonnet、3.7 Sonnet Thinking、Google Gemini 2.0 F
Devin 2.0がリリースされ$20から利用可能になりました！ | DevelopersIO
はじめに 本日(4/4) Devin 2.0 がリリースされました！ 大幅な変更があったので、本ブログではその内容をご紹介します。特に料金プランの追加により、Devinの利用がより手軽になったことをご紹介します！ リリースノート Coreプランが追加 今まで最小のTeamプランは$500からでした。企業での利用でない場合、お試しで利用し始めるには、少し手が出にくい金額でした。今回新しくCoreプランというTeamプランよりミニマムなプランができました。 以下簡単な翻訳を記載します。 AIエンジニアのコア機能（自律的なタスク完了、自然言語でのコラボレーション、時間をかけた学習）が含まれる 月額契約金額なし 最初に$20のACU購入が必要 最大10の同時Devinセッションが可能 ユーザ数制限なし プランの説明から見ると最低$20分のACUから利用可能になります！Coreプランの導入により、最
【最新!】Devin 2.0 衝撃大幅アップデート！月500$→従量課金20$から使えるようになったってマジ？未来の開発AIエージェントの実力と未来とは？｜あきらパパ
【最新!】Devin 2.0 衝撃大幅アップデート！月500$→従量課金20$から使えるようになったってマジ？未来の開発AIエージェントの実力と未来とは？ はじめにDevin 2.0登場！で、何がそんなにヤバいの？皆さん、こんにちは！いやー、開発界隈に衝撃ニュースが飛び込んできましたよね！そう、あのAI開発エージェント「Devin」が、バージョン2.0になって、めちゃくちゃ大幅アップデートしたんです！🔥🔥🔥 「Devinねぇ、聞いたことはあるけど月500ドルでしょ？高すぎ…」って思ってた人、多いんじゃないですか？ぶっちゃけ、僕もしんどかったっす。 すごいのは分かるけど、個人とか小さいチームじゃ、なかなか手が出せない値段だった。 それがですよ、今回のアップデートでまさかの、$500/月の固定プランだけじゃなく、$20のクレジット買って従量課金で始められるようになったんですって！これ、ホ
AIがすべてのプログラミングコードを生成するようになるので「コーディングを学ぶのは時間の無駄」とReplitのCEOが答える
AIが高度なコードを生成するようになったことで、顧客管理ソフトウェアを手がけるSalesforceのCEOが「AI導入が成功したので今年はエンジニアを雇わない」と発言したり、半導体大手・NVIDIAのCEOが「AIがコードを書くのでもうプログラミングを学ぶ必要はない」と発言したりして物議を醸している一方、AIツール自身はユーザーにプログラミングを学ぶよう提言しています。AIによって置き換えられる人間の技能を巡るビジネスリーダーたちの議論に、知識のない人でもプロンプトを入れるだけでアプリを作れるAIを開発したスタートアップ・ReplitのCEOの発言が加わりました。 ‘Don’t study coding now,’ says Replit CEO, ‘instead learn how to…’ - Trending News | The Financial Express https:/
Playwright MCPとCursorで、E2Eテストを自動生成してみた 〜AI×ブラウザ操作の新アプローチ〜
概要 playwright-mcpとCursorを活用し、E2Eテストをゼロから自動生成してみました。 本記事ではその検証プロセスと得られた知見を紹介します。 この記事で分かること Playwright MCPでE2Eテストを自動生成する方法 Playwright MCPの活用のヒント はじめに 昨今のMCPブームは収まることを知らず、日々新しいMCP Serverが公開されています。 そんな中、自動化テストツールとして有名なPlaywrightのMCP Serverが公開されました。 Playwrightには、既にユーザーがブラウザを操作しテストを生成できる非常に便利な機能がありますが、今回はそれを超えるために、ユーザーの代わりにCursor（MCP Client）を使用し、ブラウザの自動操作とE2Eテストの自動生成を行えるのかを検証しました。 検証環境 Cursor: claude-s
Cursor活用（v0.47）：Rules機能のアップデートについて - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日、Cursorが最新バージョン0.47にアップデートされ、多くの機能改善が行われました。私も新機能を早速試してみたところ、特に「Rules」と「MCP（Model Context Protocol）」の改良が非常に印象的でした。 なお、MCPについては近日中に別記事で詳しく解説する予定です。今回は、その中でも「Rules」に焦点を当ててご紹介します。 1. Rulesとは？ Rulesは、Cursorに搭載されているシステムプロンプトのような機能です。半年前に初めてこの機能を紹介したときから、コード作成時の細かなトラブルが大幅に軽減
Claude Codeが最高のバイブコーディングツールすぎる｜shi3z
Vibe Codingという概念が爆誕している。 2月頃にAndrej Karpathy氏がx.comでポストしたことをきっかけに、この言葉が急速に広まった。 There's a new kind of coding I call "vibe coding", where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists. It's possible because the LLMs (e.g. Cursor Composer w Sonnet) are getting too good. Also I just talk to Composer with SuperWhisper… — Andrej Karpathy (@karpathy) February
わざわざ言語化されないClineのコツ
これなに これを書いた後にClineが盛り上がってきたので、また書きたくなった。二番煎じをやめろ。 大枠では変わってないので軽めのTips集です。 前回から変わった点 一か月前(2025/2/3)に書いた時から状況が変わっている ハイブリッド推論モデルとして、Claude 3.7 Sonnetが公開(2/24) Clineのアップデート .clineignoreによる読み込み対象からの除外 @terminal, @gitによるコンテキスト理解の改善 MCP Marketplace mizchiさんの魂が震えた モデル選定(2025/03) 利用経験のあるモデルを主観的にランク付けしている。 Tier1(基本これでいい) Claude 3.7 Sonnet Tier2(サブ機) Claude 3.6 Sonnet Claude 3.5 Sonnet Gemini 2.0 Pro Tier3(
MCPで広がるLLM 〜Clineでの動作原理〜
この記事『Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜』では、Clineの内部構造について解説しました。今回は、その中でも最近、特に注目されている機能の一つ、MCPについての概要、ならびにCline内部での実装方法について詳しく掘り下げていきます。 そもそもMCPとは MCP（Model Context Protocol）はClineやCursorなどといった、LLMを使用しているクライアントがMCPサーバーと連携するためのプロトコルです。広義的に、MCPとはそのプロトコルを使用したサービスのことを指します。 MCPサーバーとはクラウド上のサービスやローカルで立ち上げているサーバーなどのことです。LLMがこのサーバーと連携することで、Notionのファイル編集やSupabaseのデータベースクエリ、Cloudflareのステータスチェック、ローカルのファイル編集などが可能に
OpenAIの新発表まとめ：「Responses API」「Agents SDK」、Web検索・File検索・Computer Useの使い方｜ChatGPT研究所
OpenAIの新発表まとめ：「Responses API」「Agents SDK」、Web検索・File検索・Computer Useの使い方 2025年3月12日、OpenAIはXでの告知から約2時間後、日本時間の深夜にデベロッパー向けのライブ発表を実施しました。 今回のアップデートは、ChatGPTや既存APIに新機能を加え、より自由度の高いエージェント開発を可能にするとしています。ライブでは、新APIや新ツールの概要が解説されました。 Responses APIOpenAIは、従来のChat Completions APIやAssistants APIを拡張する新しい仕組みを発表しました。主なポイントは、APIを一本化した「Responses API」と、複数のエージェントを扱うための「Agents SDK」です。 さらに、エージェントが活用できる3つの新ツール（Web Search
【完全解説】Clineソースコードから学ぶAIエージェント機能の設計 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに Cline は、VS Code の拡張機能として動作する AI エージェントです。 ユーザーが自然言語（チャット）でコード修正を指示すると、Cline は内部で大規模言語モデル（LLM）を活用し、以下の流れを 自動的 に実行します。 VS Code 上で対象ファイルを確認 修正案の生成（LLM への問い合わせ） 提案内容に応じたファイル更新 このような「チャットベースのコード修正ワークフロー」を実現するために、Cline は以下の特徴を備えています。 多様な LLM（OpenAI / Anthropic / DeepSe
色々なことをClineにやらせてみた - karaage. [からあげ]
AIエージェント 最近、LLMエージェントのイベントにゲストで登壇しましたが、流行りのAIエージェントに私も注目しています。 特に、最近よく使っているのがCline（Roo Code）というAIコーディングツールです。Clineの概要や、環境の構築方法・使い方に関しては以下記事にまとめました。 Clineは、もちろんコーディングに使っているのですが、ClineだとAIがVS Codeのターミナルを通じて、好きにコマンドを実行することができるので、実はコーディングだけじゃなくて、色々なことが出来て面白いです。 この記事では、Clineでコーディング含めて色々やらせてみた内容を簡単に紹介します。 コーディング タワーディフェンスゲームとか、一瞬で作ってデプロイしてくれます。 あとは、最近音楽ソフトもつくってYouTube配信とかもしています。 karaage.hatenadiary.jp マリ
![色々なことをClineにやらせてみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ff014f604a88143acba538c4098f2c97ee405e49/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F954cdea37235959aed05e679f10801d56f734b9a%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20250227%252F20250227002317.png)
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Claude Code が一般提供されたので概要をまとめて、Amazon Bedrock 経由で使ってみた | DevelopersIO
GOROman on X: "オレのやり方 →まず要件定義書を生成させる →要件定義書を人間が手直しする →タスクを分解させる →タスクを全てGithub Issuesに起票 →Issue 番号でPRつくらせる →PR単位で + 押して新規にしてコンテクストなどの浪費(と精度低下)を抑える 全てはプルリクエスト(PR)管理でレビューは人間及びAI"