最近エンジニアリングにどうAIを活用しているか - $shibayu36->blog;
最近CLINEに全部賭けろのような記事もあったように、AIエージェントによるコーディングが非常に話題になっている。一方自分は色々試してみるものの、仕事上ではなかなかAIエージェントによるコーディングをうまく使いこなせていない。 ただAIエージェントによるコーディングは置いておいて、エンジニアリングに普通に便利にAIを使えている。それによって数年前と比較するとかなり生産性が上がっている。 そこで今回は自分がエンジニアリングにどうAIを活用しているか、何が便利に思っているかをまとめてみる。 CursorのTabキーによる補完 自分が知りたい技術領域について壁打ちしてもらって作りながら学ぶ コードを読み込んで概要をmermaidで図にする 7割くらいの精度でざっくり理解したい時のコード調査 コーディングエージェントでPoCを作る 枯れた技術の使い方のキャッチアップにChatGPT、新しい技術にP
Qwen3はローカルLLMの世界を変えたかも - きしだのHatena
Qwen3が出ていて、14Bを中心にいろいろ試したのだけど、かなり使い物になって、日常的な用途ではこれでいいのでは、という感じもします。 4BでもGPT-4oを越えているという話もありますが、確かに単純な用途ではGPT-4oの代わりにしてもいいなと場面も割とありそうな出力です。さすがにちょっと込み入ったものだと4oだけど。 1.7Bなど小さいモデルも既存のモデルより使えるものになっていて、ローカルLLMの世界を変えそう。 解説動画も撮りました。 週間ニュースのまとめはじめました。 サイズとしては0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 32Bと、MoEモデルの30B-A3B, 235B-A22Bです。 30B-A3Bが賢いというベンチマークだけど、コーディング用途だと14Bや32Bのほうがいいかも。MacならMLXで30B-A3Bは めちゃ速くていいけど。という感じでどのサイズにも
第2のDeepSeekショック？ オープンな中国LLM「Qwen3」シリーズが破格の性能で話題 最大モデルはOpenAI o1やGemini 2.5 Proに匹敵、たった4BでもGPT-4oレベルに
第2のDeepSeekショック？ オープンな中国LLM「Qwen3」シリーズが破格の性能で話題 最大モデルはOpenAI o1やGemini 2.5 Proに匹敵、たった4BでもGPT-4oレベルに 中国Alibabaが4月29日（現地時間）に発表した、大規模言語モデル「Qwen」の最新版となる「Qwen3」シリーズが話題だ。フラッグシップモデルの「Qwen3-235B-A22B」は「DeepSeek-R1」の半分未満のパラメータ数ながら、OpenAIのo1やo3-mini、GoogleのGemini 2.5 Proなど他のトップモデルと並ぶ性能を達成したという。「Qwen3-4B」は小さなモデルでありながらも「GPT-4o」を多くの項目で上回るとしている。 公開した全てのモデルがオープンウェイトであるため、フラグシップの235B-A22B以外はデスクトップ向けハイエンドGPUなどで動作さ
プログラマー必見！FastAPI-MCPでAI時代のAPI開発を加速する方法（初心者向けコード付き） - Qiita
はじめに みなさん、こんにちは！最近、API開発の現場で「これマジですごい！」と思わず叫んでしまったツールを見つけたんですよ。それが「FastAPI-MCP」です！ FastAPI使ってる人なら絶対に知るべきツールです。だって、あなたのAPIをAIモデル（GPTやClaudeなど）に簡単に操作させることができるんですから！私みたいな初心者でも数分で設定できちゃいました。 FastAPI-MCPって何がすごいの？ まず、FastAPI-MCPの核となる機能を紹介します： 認証機能が標準装備：FastAPIの依存性注入（Depends()）をそのまま使えるから、セキュリティ面も安心！ FastAPIとの相性抜群：単なるOpenAPI変換ツールじゃなく、FastAPIのASGIインターフェースを直接使うから超効率的！ 設定ほぼゼロ：FastAPIアプリを指定するだけでMCPツールが自動生成される
Atlassian MCPを使ってJiraチケットを分析しConfluenceにページ作成してみた | DevelopersIO
こんにちは。たかやまです。 非公式ではありますがAtlassianサービスのMCPが公開されていたので、今回はこちらを使ってJiraチケットを分析しConfluenceにページを作成してみたいと思います。 さきにまとめ Atlassian MCPはJiraやConfluenceを操作できるMCPサーバー クラウド版、Server/Data Center版の両方に対応 実行環境はDockerが推奨 READ_ONLY_MODEを設定することで書き込みオペレーションを防ぎ安全に利用可能 Atlassian MCPとは Atlassian MCPは、Atlassian製品（ConfluenceとJira）向けのModel Context Protocol（MCP）サーバーです。このツールを使うことで、生成AIアシスタントからAtlassian製品を直接操作できるようになります。 クラウド版だけで
After Cline - あるいは語りえぬ者について語ろうとする時代について
post-cline-world.md After Cline - あるいは語りえぬ者について語ろうとする時代について この資料は以下のイベントの登壇用の殴り書きです https://hack-at-delta.connpass.com/event/350588/ 今までの資料を引用して話すので、この資料はアウトラインです。 最初に: 自分の技術選定の基準 ハイプサイクルにおけるアーリーアダプター相当で手を動かす ハイプ・サイクル https://mba.globis.ac.jp/about_mba/glossary/detail-20659.html https://www.thoughtworks.com/radar を読む イノベーターっぽい人達をSNSで監視してる 一定の熱量を感じたら自分でも動かして評価する 破壊的イノベーションを逃すな 破壊的イノベーション - クリスチャン・ク
AIニュースレターを支える技術
こんにちは！ML_Bearです。 先日、「ML_Bear Times ニュースレター創刊のお知らせ」という記事で、AI・機械学習の最新情報をお届けするニュースレター ML_Bear Times を創刊したことをご報告しました。 この記事では、ML_Bear Timesが、AI技術を活用して自動生成・配信されている技術的な裏側をご紹介します。 tl;dr LangGraphで実装したAI Agent(ic workflow)によりGemini 2.5 ProとClaude 3.7 Sonnetを組み合わせてAIニュースの収集・選定・執筆・配信を自動化 FAISSのセマンティック検索とGemini 2.5 Proで過去ニュースとの重複を排除 OGP画像は、Gemini 2.5 ProがHTMLテンプレートに定型文や日付を書き込み、Playwrightでレンダリング＆スクショして作成 Promp
MCPサーバー自作入門
はじめに すでに日本語でも紹介記事が多数ありますが、私も MCP（Model Context Protocol）サーバーの開発を試してみたので備忘録として。 MCP の仕組みはともかくまずは作り方が知りたい！という方向けです。 MCP サーバー開発用の SDK は Python, Java, TypeScript など複数の言語をサポートしていますが、本記事ではTypeScript SDKを使用します。 また開発した MCP サーバーを利用する MCP クライアントにはCursorを使用します。 基本的に公式ドキュメントを参考にしています。 🙆♂️本記事で触れること TypeScript SDK を用いた MCP サーバーの実装方法 実装した MCP サーバーを Cursor で使用する方法 実装した MCP サーバーの配布(Publish)方法 デバッグ方法：Inspector の使
MCP入門
本記事は、最近話題のMCPの入門記事です。 MCP（Model Context Protocol）について、以下の4ステップで紹介します。 ざっくり理解する 使ってみる 深く理解する 作ってみる 初心者でも順番に読み進めれば、MCPについてざっと理解、かんたんな実装ができるようになることを目指します💪 ざっくり理解する MCPとは、ざっくり言うと、LLMアプリと外部サービスを連携するための統一されたインターフェース(プロトコル)です。 LLMアプリとは、ChatGPTやClaude、Cursorなど、LLMを使用するためアプリケーションを指します。(⚠️ GPT-4oやclaude-3-5-sonnetなどのLLM自体とは区別してください。) 初期のLLMアプリは、どこまでいってもすごく賢いチャットツールでしかなく、結局はテキストを返答することしかできませんでした。 そのため、LLMアプ
生成AI、難しいと思ってた…でもこの3ステップで一気にラクになった。運用がうまく回る実践テク | ライフハッカー・ジャパン
タスクによっては（もしかすると業務の大部分？）、生成AIにまかせたほうが自分でやるよりはるかに早くて質も高いのは認めざるを得ないところ。 いかにシームレスでマイクロに生成AIを活用できるかが業務効率化の肝になってきますよね。そうなると、日々使いまわすプロンプトの運用術は、重要な基本スキルといえそうです。 本記事では、「プロンプトづくり」「呼び出し」「管理」の3ステップでのプロンプト運用術を提案。テキスト入力効率化ツール「Text Blaze」の活用方法を中心にご紹介していきます。 プロンプトを考えたり呼び出したりがちょっと面倒……と考えている方、生成AIフレンドリーな環境づくりの一環としてぜひ参考にしてみてくださいね！ ステップ1. プロンプトづくりScreenshot: 山田洋路 via Anthropicなにか生成AIに作業させたい……と思い立ったときには、とりあえずAnthropic
【AI開発入門】 Cursor IDE & Clineで始めるAIプログラミング｜斉藤 滋
AI、気になるけど難しそう…そう思う方でもOK！今やChatGPTや画像生成AIなど、身近にAIがあふれています。 ちょっと前までは開発はやったことない人には敷居が高かった、ましてAIの開発なんて開発者にとっても敷居が高かった。 それはもう過去の話。 開発に触れてみたけど難しくって諦めてた人でも、もう一度チャレンジして開発の面白さを実感できることを目指して書いた記事です。 今回はAI活用の開発の最先端Cursor IDEとClineをチャレンジしてみましょう！ 非エンジニア向けで書いた記事ですが、AI活用をまだしていないエンジニアにとっても有用な記事なので、ぜひ試してみてください。 手っ取り早く開発イメージを知りたい方は最後に乗っけてる動画を見てください。 3分でチャットボットをWebサーバを開発して立ち上げます。 太字だけ読めば進められます！この記事は太字の部分だけ読めば進められます！
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
【C#】何故 C# を好むのか。～他の言語と比較しながら～ - ねののお庭。
世の中には多くの C# に関する誤解が蔓延っています。 偏見にも満ちています。 そして技術的に正しい批判ではなく、根本的に技術的に誤った批判ばかりで正直悲しい。 技術的に正しい形の批判なら「お、そうだな。そしてそれの解決策はですねぇ...(ﾆﾔﾆﾔ)」となるのですが...。 そして C# 界隈から一歩出ると、「え、C# で作ってるの！？なんで？？」とか言われる事が非常に多い始末。 C# 大好きマンとしては非常に嘆かわしい。 嘆かわしい限りなので、ここでなぜ C# を私が好むか、そして何故ソフトウェアの開発に向いているかを語りたいと思います。そして誤解が解けたら嬉しい。ついでに C# を書きたいと思ってくれたら嬉しい。 想定読者 前書きという名の予防線 事前知識: C# と .NET C# はパフォーマンスの高い言語 C# はビルドも高速 C# はオープンソースかつクロスプラットフォーム 言
LLMの使い分けは大体Geminiでいい（2025年4月時点）｜erukiti
3ヶ月経って、いくつか新しいモデルが登場したことでごっそり事情が変わりました。 ChatGPT Pro使ってましたが解約しました。o3が登場したらまた考えます。一時期解約していたGemini Advanced（Google AI Oneプレミアム？）を契約しなおしました。Claudeの年契約をしたんですがすこーし後悔しています。 追記: Gemini 2.5 Pro は今までのGemini シリーズとは明確に違うコメントとかでGeminiアレルギーの人が多そうなので追記します。実際のところ僕もそうでしたよ。過去のGeminiは、特に1.5 Proが論外なくらいハルシネーションも多く馬鹿で、使い物にならないおもちゃでした。それは事実です。2.0 Proで状況が変わり始めたものの実験モデルが続いてて、結局コイツの真価がよくわからんってなってました。 Gemini 2.5 Proを触ったことがな
Google、プロンプトエンジニアリングの69ページ白書公開｜AIとの対話を最適化する包括的ガイド - イノベトピア
Last Updated on 2025-04-14 14:24 by admin Googleは2025年4月に、プロンプトエンジニアリングの中核概念とベストプラクティスを体系的に概説した69ページの包括的な白書を発表した。この文書は、開発者、研究者、AIの専門家向けに、大規模言語モデル（LLM）との対話を最適化し、生成コンテンツの品質と精度を向上させるための詳細なガイドを提供している。全文は以下、Kaggleにて掲載。 kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering 白書では以下の主要なプロンプト技術について詳細に解説している ゼロショットプロンプティング ワンショットプロンプティング フューショットプロンプティング 思考連鎖（Chain-of-Thought、CoT） ReActプロンプティング コードプロンプティング また、プロンプトエンジニアリン
1週間で120万人突破の「mixi2」──小規模チームで構築・運用を可能にしたNewSQL「TiDB」とは
SNSサービスにおけるデータベース選定は、サービスの成長性と安定性を左右する重要な課題だ。2024年12月にリリースされた「mixi2」は、約1週間で120万人を超える登録者数を獲得。開発時からリリース直後の負荷を想定し、スケーラビリティと高可用性を実現するためNewSQLの「TiDB」を採用。本セッションでは、株式会社MIXIの姜明秀氏がmixi2のデータベース選定から運用に至るまでの舞台裏を詳細に解説。特に、SNSサービス特有のタイムライン実装の課題と、TiDBによる分散データベースの活用方法に焦点が当てられた。 mixi2のアーキテクチャとNewSQLを検討した理由 姜氏はMIXIのSREグループでサーバーサイドとインフラ開発を担当している。冒頭、mixi2の概要について「短文テキスト型のSNSで、2023年3月頃に4名の開発者で開発が始まり、2024年12月16日にリリースしました
LinuxがDockerからPodmanに向かうわけ｜谷山 亮治
― 10年のコンテナ実践から見えた次世代スタンダード 📆 コンテナ技術の始まり：私とlxc-toolsの出会い（2010年頃）私が初めてLinuxコンテナに触れたのは、2010年ごろのことです。Ubuntuに lxc-tools が登場し、Linuxカーネルの cgroups や namespaces 技術を活用して、プロセス単位で隔離された仮想サーバ（OSフルスタックコンテナ） を実行できることに衝撃を受けました。 当時、私が構築したのは「機能単位で分離したlxc仮想サーバ」による マイクロサービスアーキテクチャ でした。約15の機能別コンテナを連携させ、1つのシステムとして動作させる。Dockerが登場する以前に、マイクロサービス的設計思想を実装していたことになります。 実際、当時のバイトスタッフに異なるホストへの移植テストを依頼し、Ubuntu上では完全な移植性があることを確認しま
Cursor,Windsurf,Github Copilotを課金して使い比べしてみた感想
最近急速に進化しているAIコーディングアシスタント。開発効率を上げるために導入を検討している方も多いのではないでしょうか。今回、私はここ1ヶ月間で「Windsurf」「Cursor」「GitHub Copilot」の課金枠を契約するに至って実際の開発で使い倒し中です。 というか最近はAIコーディングアシスタントを頻繁利用しており、課金枠が少なすぎてすぐにCursorを使い切ってしまったからなし崩しで課金しています！気を抜いてコンテキストが増えすぎるとすぐに数ドル消滅してしまうのでできる限り従量課金は避けたいからです。 それぞれのツールの特徴や使用感、課金体系の違いについてレポートしました。 ちなみにCursorに至っては1年間ほど使ってますがルール機能などをまともに活用し始めたのは最近です。 結論としてはCursorが一番良い (課金枠を使い果たした画像) 結論から言うと、最も使いやすいと
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