GitHub Copilotがプルリクを勝手にレビューしてくれる設定を広めたい
はじめに 最近GitHubでプルリクのレビューアーにCopilotくんをアサインすると、AIがレビューしてくれるようになりました。 アサインしてしばらく待つとレビューを付けてくれます。 今回はCopilotくんの指摘はなかったようです。 さて、この機能は非常に便利なのですが、毎回アサインするの面倒くさいですしプルリクを出す人によってはアサインしなかったり忘れたりするのはイマイチなので、勝手にアサインして毎回レビューしてもらう設定にしちゃいましょう。という記事です。 GitHub Copilotは定額なのでなるべく使いまくったほうが得ですよね！ 結論を簡単に書くと ルールセットで [Request pull request review from Copilot]を有効化 すればOK これで完全に理解した方は以降は読まなくてもよいかと思います。 まずはCopilotくんにレビューしてもらおう
「C++」存続の危機？ 生みの親が安全なプログラミング言語への転換を模索
英国のITニュースメディア「The Register」は2025年3月2日（現地時間、以下同）、プログラミング言語C++の生みの親であるビャーネ・ストロヴストルップ氏が、C++コミュニティーに対し、同言語を存続させるための協力を呼びかけたと報じた。 近年、C++はメモリ安全性の問題を理由にサイバーセキュリティ機関や技術専門家から厳しい批判を受けており、その存続が脅かされている。 このままでは「C++」存続の危機？ 生みの親が提唱する進化アプローチ CやC++は手動によるメモリ管理が基本とされており、そのためバッファーオーバーフローなどの安全性に関するバグが発生しやすいという問題がある。こうした脆弱（ぜいじゃく）性は重大なセキュリティリスクと見なされており、近年では政府や企業がCやC++の使用を控え、RustやGo、C#、Javaなどのメモリ安全性の高い言語への移行を促進している。 この状況
Cline+Claudeでの開発を試してみた感想
2年くらい前からCopilotやCursorによるコーディングサポートを受けた開発は実際に行なっていたのだけど、先週くらいからコーディングエージェントによる開発にも本腰を入れて調査を始めた。以下はその際に雑に調べた情報まとめ。 そんでこの土日くらいまで毎日、主にCline+Claude(その他versionや派生系クライアントも含む)を使って色々とコード生成させたりして実験したのでその感想を書く。 試してみたこと 最初は簡単なpromptを入力してポン出しで生成させるToDoリストとか管理画面みたいなものを作らせてワイワイしてた。だけど何回かやったら流石に飽きてきたので、もう少し規模の大きなタスクに取り掛からせることにした。 既存プロジェクトへのテスト追加 まず最初に、個人開発してるモンハンnowのTA走者向けのwebサイトが現状テストゼロだったので、これに対してClaude 3.5 so
Clineが実行したコマンドの結果がCline自身で読み込めない場合の対処法
Clineにコマンドを実行させた場合に通常であればVSCode内のshellが立ち上がり、コマンド実行してその結果を元に次のフローに進む。 しかし自分の環境ではコマンドの実行結果をClineが読めないというエラーが出てた(コマンドの実行結果が表示されていないようです。というメッセージがClineから返ってくる。)。 色々調べると下記のTroubleshootingにあるようにVSCodeのshell integrationを有効にしてVSCodeを立ち上げさせるような設定([[ "$TERM_PROGRAM" == "vscode" ]] && . "$(code --locate-shell-integration-path zsh)")を.zshrcなどに追記すればいいらしい。 まず自分はこれを試したがダメだった。 原因を調べるとcode --locate-shell-integrat
CTOがエンジニアにコーディング禁止というお触れを出した｜松本和高 | EXPLAZA
株式会社エクスプラザCTOの松本和高（@_mkazutaka）です。 若干タイトル詐欺なところもありますが、 突然ですが、エンジニアたちにコーディング禁止令を出しました今日から1週間、弊社では正社員のエンジニアを対象に「人の手でコードを書くこと」を禁止しました。代わりにLLMを使ってコーディングしてもらう挑戦をすることにしました。 なぜこんな挑戦をするのか理由はシンプルです。Claude 3.7やGPT-4.5の登場で、コーディング領域でもAIの実力が驚くほど向上しました。一方で、弊社でこれまで定期的な情報共有会やもくもく会でAIツールの検証をしていましたが、短時間の取り組みでは体系的に身につきにくいと感じでいました(特に私が結局コードをAI使わずに書いちゃっていたりして) そこで思い切ってコーディングを禁止にし「AIオンリー」で開発する期間を設けて、体系的に身につけてもらおうという感じで
Cursor Agentベストプラクティス｜すてぃお
元々はJebbrains製のIDE（Goland、Webstorm）を利用していたのですがCursorを使い始めて数ヶ月経ちます。 Cusorを使い始める前よりもだいぶ早く実装できるようになったと感じます。 Cursorベストプラクティス ・Claude Sonnet 3.7を使え ・Project Rules（.cursor/rules）を使え ・ビルド、lint、テストなどで高速にフィードバックさせろ ・1セッションあたりで依頼することはできるだけ少なくしろ ・よく使うコマンドやライブラリはチートシート作れ — 今別府すてぃお (@suthio_) March 3, 2025 このプラクティスはCursor Agentに限ったものではなく、ClineやDevinを利用する際に活きてくることが非常に多いです。 Claude Sonnet 3.7を使えClaude Sonnet 3.7で解
これから始める Cursor エディター!
社内でCursor Businessを導入したので、利用方法や機能をまとめておきます。 なお、Cursorは発展途上で、UI周りの機能変更が多いため、あくまでも参考程度にしてください。 Cursorエディターとは Cursorエディターは、AIを活用してソフトウェア開発をスピードアップしてくれる次世代エディターです。チャット感覚でコードの修正や提案を行ったり、複数行にわたるコード補完などをガッツリやってくれます。さらに、Cursor独自のエージェント機能で自動的にコードベースを解析してくれるので、ちょっとしたバグ修正からプロジェクト全体のビルドまでグイッとサポートしてくれます。 Cursorのプラン Cursorには、大きく3つのプランがあります。いずれも「プライバシーモード」を有効にすれば、コードは自分のマシンにしか保存されず、外部への共有や学習には使用されません。ここではざっくりと紹介
Roo CodeとClineはどう違うのか
前提 Roo CodeがClineのフォークという程度には知られている。Roo Codeを好んで使っているユーザーがいるがどんな違いがあるのかというのが気になっていたので調べた。 結論としては「Rooは個人が趣味で実験的な機能モリモリ入れた改造版で、Clineが事業としてやっていこうとしているオリジナルな製品」 機能面は両方インストールしてもらえばすぐ分かるので背景的な情報とか内部設計とかをピックアップした。 画面 Roo Code Cline ユーザー数：Cline>Roo Code これはマーケットプレイスとGitHub、Discordを見るとわかる。 ざっくりと４：１ 開発者数：Cline>Roo Code Clineは会社化して採用してる GitHub上でいろんな人が活動してる エンタープライズでマネタイズするらしい MetaからClineに転職した人とかいる Rooはメインの二人
Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜
はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin
Gemini Code Assist によるコーディング支援が無償で利用可能に | Google Cloud 公式ブログ
世界中の開発者が、実質無制限の無料 AI コーディング支援と、コード レビュー支援を受けられるようになりました。 最新の開発者向け DORA の 調査によると、開発者の 75% 以上が日常業務で AI を利用しています。その一例として、Google の新規コードの 25% 以上が AI によって生成され、その後エンジニアによってレビュー、承認されています。 十分なリソースを持つ組織はエンジニア チームに最新の AI 機能を提供していますが、一方、学生、趣味のプログラマー、フリーランサー、スタートアップが同じレベルのツールにアクセスすることは困難です。世界の開発者人口が 2028 年までに 5,780 万人に成長すると予測されている中、私たちは経済的な制約なく、誰もが将来の開発においてスタンダードなデジタル ツールとして、AI を利用できるようにすべきだと考えています。 このギャップを埋める
LLMを活用するためのデータのテキストへの変換方法
LLMにいかにデータを入力するか 「LLM活用していますか？」 LLMは文章の翻訳、資料のチェック、ソフトの修正など様々な活用の可能性があります。 その際、問題になってくるのがLLMにいかにデータを入力するか、出力したデータを活用するかです。画像、PDF、Office資料などを丸ごと入力できる便利なサービスやも出てきていますが、様々な事情により使用できるサービスが限られていて、資料をそのまま入力できずに困っている人も多いと思います。また、サービスは使用できるけど、同じデータを違うLLMに入力して結果を比較したいというニーズもあるかと思います。 そんなときに重要になってくるのがデータ変換です。この記事では、上記のような困りごとを持っている方に、データをLLMに入力しやすい形に変換する方法について紹介します。なお、本記事はLLMのAPIなどを使ってバリバリ開発している人ではなく、ChatGPT
Github Copilot Agentでパワーが4倍に、1週間を振り返る｜sys1yagi
Ubie株式会社のyagiです。普段はソフトウェアエンジニアとしてプロダクトの開発をしています。2/7(金)にGithub Copilot Agentが解禁され、社内においてはGithub Copilot Businessを利用しているメンバーで利用が可能になりました。Github Copilot AgentはCursor ComposerやClineと概ね似たことができ、エージェントに指示をすると目的を達成するまで自律的にコードの編集等をエディタ上で行ってくれます。 Github Copilot Agent、Cursor、Clineでそれぞれ細かい機能差はありますが、もはやほとんど気にするようなことではなくなってきたなと感じました。そこで、Github Copilot Agentを駆使すると、開発がどのようになるのか一週間実験してみました。 進め方特になし。何でもかんでもGithub C
約4割の採用担当者が「生成AIでエンジニアに求められるスキルが変化した」
レバテックが「レバテックIT人材白書2025」を発表した。生成AIの出現で「エンジニアに求められるスキルが変化した」とIT人材採用担当者の43.9％が回答。業務で生成AIを利用した人は46.7％を占めた。 レバテックは2025年2月12日、「レバテックIT人材白書2025」を発表した。 同調査は、IT人材を採用する企業担当者1000人と、20～59歳のIT人材3000人の計4000人を対象とした。今回の記事は、調査内容のうち生成AIの捉え方について抜粋する。 「生成AI（人工知能）の出現によって、エンジニアに求められるスキルは変化したと思いますか」と尋ねたところ、採用担当者の43.9％が「はい（変化したと思う）」と回答した。
VSCodeのCopilot Edits機能とソフトウェア設計を意識したプラクティスの紹介
はじめに こんにちは。大学院生をしながら副業的にエンジニアをしているid157と申します。 この記事は、大学のあるサークルのOB/OGで行っているアドベントカレンダーの初日の記事になります！ 要約 VSCodeのCopilot Editsにより、VSCodeでもLLMをフル活用した開発が行えます ソフトウェア設計を意識したテクニックにより、そこそこ保守性の良さそうなコードを出力できます このようなCopilotをフルに活用したコーディングが主流になるにつれ、求められる人材が変化するのではないでしょうか コード設計能力やセキュリティやパフォーマンスの専門家の需要が高まるはずです 生成AIによるコード生成の恩恵を受けやすい形のチームビルディング・コードベースの設計・生成AIインフラ・セキュリティの整備を行える、LLM Development Architect的なポジションのエンジニアが生まれ
DevinとCursorを比較してみてわかった、マルチタスクエンジニアにはDevinこそが救世主である理由
DevinとCursorを比較してみてわかった、マルチタスクエンジニアにはDevinこそが救世主である理由 はじめに こんにちは。Ubieでプロダクト開発エンジニア兼社内入稿システムのPOをしている、えんぴつと申します。 「完全自律型AIソフトウェアエンジニア」Devinと、次世代AIコードエディタCursor。どちらも大きく注目されていますが、「実際どう使い分けるの？」「スクラムや日常業務に組み込むには？」と悩む方も多いのではないでしょうか。 私自身の業務内容としては、 プロダクトの実装 Epicの立案やPBIの起票 レビュー対応・ドキュメント整備 採用関連やチーム外のステークホルダーとのアライン という感じで開発以外のタスクもなにかと抱えています。 まとまった時間を取りづらいため、Devinのようにスキマ時間を使って開発タスクを進められる仕組みは本当にありがたいです。一方、Cursor
人間によるコーディング禁止の CLINE 縛りでゲームを作らせてみた感想
現時点の AI コーディングの実力を測るために、自分はプロンプトのみ、直接コードを書くのは禁止で Roo Code による VS Code によるエディタ操作のみでコードを書かせた。その感想 (急いで書いたのでいろいろと雑です) tl;dr 良し悪しはともかく、人類は確実にAIによる自動操縦型のプログラミング体験に依存するという確信を持った。 ただ、その基盤である CLINE(系)自体のツールとしての完成度はいまいち。 CLINE以外の、各モデルのコーディング性能も、現時点では物足りない。 CLINE とは何か(知らない人向け) いろいろと機能はあるが、コア機能としてはヘッドフルな vscode runner で、AI にコードを書かせるために必要な情報を受け渡しするインターフェースを持っている。ファイルの読み書きや、コマンドを実行結果をプロンプトにしてAIに渡す。puppeteer によ
「プログラマとCLINE - これはパンドラの箱なのか」を観た - laiso
www.youtube.com 昨夜未明、インターネット某所で、プログラミング支援ツール「Cline」と、それを用いたゲーム開発の経験談*1を語り合う会合がありました。 CLINEが持つ、人間の介入を最小限に抑えながら暴走機関車ようにコードを生成する性質を軸に、CopilotやCursorなど既存のAIコーディングツールとの比較や、これまでのコーディングツールのアプローチからの変化、今後の開発における展望も議論されていました。 Clineの性質 ホストの@mizchiさんはClineを「強いパーミッション持って自動で実行されるのでイテレーションの回数が多い」「AIにコーディングのアシスタントではなく主導権を持たせても何とかなるということを気づかせてしまった」と評価していました。Cursorなどと比較してその自律性（相談せず勝手にやっちゃう）に強く惹かれているそうです。 確かに全部読み込ませ
DeepSeek-R1（deepseek-reasoner）についてまとめ、API から試してみる｜ぬこぬこ
tl;drDeepSeek R1 は MIT ライセンスで商用利用可能なオープンモデル DeepSeek API は他の SOTA モデルと比較して一桁程度小さい料金で利用可能 API レスポンスは CoT 部分を返す reasoning_content と最終的な回答部分を返す content に分けられる max_tokens を 1 に設定すると、思考過程のみを抽出できるが、CoT 部分も課金対象となる aider のベンチマークでは、DeepSeek R1 と Claude 3.5 Sonnet の組み合わせが o1 を超える性能を発揮したが、R1 の CoT 部分を渡しているわけではない みなさん、DeepSeek R1 を使われていらっしゃいますか？さすがに 671B とローカル環境で動かすには荷が重いパラメータ数ではありますが、DeepSeek Chat（ウェブ版）からであれ
時間がないからこそ、テストを書く
こんにちは。 株式会社ココナラ在籍のKです。 「時間がないからテストは後で書く」 そのような言葉を聞くたび、「テストを一緒に書くことでむしろ時間を節約できるのに、もったいない」と感じます。 本記事では、その理由を明確にした上で、私がよくやっているTDDをゆるく取り入れたテストの進め方をご紹介します。 対象読者 本記事は、以下のような悩みをお持ちの方に向けた記事です。 テストの重要性は理解しているものの、時間的な制約からテストを後回しにしてしまいがち TDDに興味はあるものの、難しそうでなかなか実践できない TDDのテストファーストという手法に馴染めない チーム内にテストの文化を広めたい 本記事の構成 大きく以下の2つの構成になっています。 テストを後で書くという考え方への考察 TDDをゆるく取り入れた実践手法 本記事におけるテストの定義 本記事で扱うテストは、主としてロジックのユニットテス
Tree-sitter｜Introduction
Introduction Tree-sitter is a parser generator tool and an incremental parsing library. It can build a concrete syntax tree for a source file and efficiently update the syntax tree as the source file is edited. Tree-sitter aims to be: General enough to parse any programming language Fast enough to parse on every keystroke in a text editor Robust enough to provide useful results even in the presenc
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
