好きな声で好きなセリフを喋らせられるローカルAI「Irodori-TTS」の使い方、日本語特化でローカル動作するので無制限に生成し放題
「Irodori-TTS」はAratako氏が開発した日本語特化の音声合成AIモデル(TTSモデル)です。ローカルで動作する軽量モデルで、「セリフ」「声」「感情」を自由に指定して音声を生成することができます。NVIDIA製GPUを搭載したPCなら数秒で生成可能で、GPU非搭載PCでもCPUを使って生成できます。かなり高品質なセリフ音声を作れて便利なので、インストール手順や使い方をまとめてみました。 GitHub - Aratako/Irodori-TTS: A Flow Matching-based Text-to-Speech Model with Emoji-driven Style Control · GitHub https://github.com/Aratako/Irodori-TTS Aratako/Irodori-TTS-500M-v2 · Hugging Face htt
自分のOSSリポジトリにGitHubのセキュリティ設定を入れ、自分用の手順書を作った - $shibayu36->blog;
昨今GitHub上で提供されている有名なOSSに対して攻撃がなされることが多い（例: Nxの2025/08の事例）。自分もそこから学び、最低限GitHub上でセキュリティ周りの設定を入れた方が良いと考えた。 設定を考えるにあたって、とくに次の3つの記事が参考になった。 リポジトリを保護するためのクイック スタート - GitHub ドキュメント Nx の攻撃から学べること #s1ngularity | blog.jxck.io GitHub の Immutable Releases を有効にしてセキュリティインシデントを防ごう これらを参考にAIと協力して最低限のセットアップドキュメントを作ったので共有する。もっとこういう設定を入れるべきなどあれば、教えてもらえると嬉しい。 GitHub OSS セキュリティ最低限セット チェックリスト [ ] Dependabot Alertsを有効化
マイクロソフト、Claude CodeやGitHub Copilotに「このアプリをデプロイせよ」と指示すればAIが最適なインフラ構成やサービスでデプロイしてくれる「Azure Skills Plugin」公開
マイクロソフト、Claude CodeやGitHub Copilotに「このアプリをデプロイせよ」と指示すればAIが最適なインフラ構成やサービスでデプロイしてくれる「Azure Skills Plugin」公開 AWSがClaude Codeに、アプリケーションの内容に応じて自動的に適切なインフラを構成してデプロイできる能力を与える「Agent Plugins for AWS」をリリースしたのと同様に、マイクロソフトもClaude CodeやGitHubCopilotに自律的なインフラ構成とデプロイの能力を与える「Azure Skills Plugin」を公開しています。 これにより、Claude CodeやGitHub CopilotなどのAIエージェントに対して、アプリケーションのコードを指定した上で「デプロイしてください」と指示するだけで、AIエージェントが適切なインフラのアーキテク
マイクロソフトが「.NET Skills」公開。AIエージェントの.NET開発能力を拡張
マイクロソフトは、AIエージェントの能力を拡張する「Agent Skills」の仕組みに対応した、.NETの開発スキルを向上させる「.NET Skills」を公開しました。 Agent Skillsは、Anthropicが提唱したAIエージェントの能力を拡張する仕組みです。現在では事実上の業界標準となっています。 Agent Skillsに対応したフォーマットで記述された情報をAIエージェントに読み込ませることで、特定のタスクに特化した知識や手順などを組み込むことができます。 参考：Anthropic、AIエージェントにタスクの手順や知識を組み込める「Agent Skills」をオープンスタンダードに。早くもVS CodeやCursorなどがサポート .NETのコーディングやパフォーマンス分析、デバッグなどに対応 マイクロソフトが公開した「.NET Skills」は、.NETのコーディング
draw.ioのMCP Toolを使ってアーキテクチャ図を自動生成する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近、draw.ioが公式のMCP Toolを公開しました。 draw.io はアーキテクチャ図を作成する際によく使われるツールで、主要なクラウドサービス（Azure、AWS、GCP など）のアイコンが豊富に揃っているため、とても便利です。 ただし、アーキテクチャ図を作る作業自体は意外と時間がかかります。 頭の中で構成を考えるのはそれほど難しくないのですが、実際にアイコンを探して配置し、接続して図を完成させるまでにはそれなりの手間がかかります。 そこでこのdraw.io の MCP Toolを使うと、LLMから直接アーキテクチャ図を生成
Claude Codeですべての日常業務を爆速化しよう！ - Qiita
この4ドキュメントを使うと、品質を落とさずに速く仕事を進められるようになります。 PLAN.mdで「音声入力」が最重要な理由 この中で特に大事なのが、最初のPLAN.mdで自分の考えを全部ダンプすることです。そしてそのために音声入力が欠かせません。 LLMにドキュメンテーション系の仕事（資料作成、記事執筆、提案書など）をやらせるとき、少ない情報で動かしてしまうと、人間が思ってもいないことをどんどん生成してしまいます。これが「AIが書いた感」の正体です。 逆に、自分が思っていることを全部ダンプした上で「詳細の整理と日本語の微調整をやって」と頼むと、クリエイティブな仕事であっても「AIが勝手に生成した」という感じになりにくい。あくまで自分の考えの細部をClaudeに整えてもらった、という仕上がりになるので、100%手書きしたときと比べてアウトプットの品質が落ちにくいです。 ただ、この「全部ダン
Claude Code Agent Teamsの衝撃と実際 | gihyo.jp
注目すべきなのはそれぞれが完全に独立しており、共通のタスクリストを持ちながら自己調整を行っていく事です。 この点がこれまでになかったポイントで、Sub Agentは用意されたエージェントにタスクを任せたら「結果を報告」という形での一方通行ですが、Agent Teamsはそれぞれが自律的にタスクを担当しながら「ここまで終わった、そっちはどう？」という双方向のコラボレーションを行います。 これは原始的なメールのような仕組みを使っていて、Agent Teamsが動いたあとの~/.claude/teams/[チーム名]を見ると面白いのですが、お互いが通信した履歴を見ることができます。 たとえば以下は上述の歯科医のランディングページをAgent Teamsで作ってもらった際のチームリーダーの受信箱（inboxes）を覗いたものです。 コーダーが最初のタスクを終わって、ディレクターやデザイナーの作成待
Claude Code Agent Teamsのあそびかた
Agent Teamsは2026年2月5日にOpus 4.6と同時リリースされた実験的機能で、Claude CodeのSubagentsを独立プロセス化し、双方向にメッセージングできるようにする仕組みです。 Orchestrate teams of Claude Code sessions - Claude Code DocsCoordinate multiple Claude Code instances working together as a team, with shared tasks, inter-agent messaging, and centralized management.Claude Code Docs一言でいうとSubagentsを拡張してステートフルにした機能です。各エージェントが自分のインボックス（~/.claude/teams/配下のJSONファイル）を
Claude Code Webを10並列で回す！チームみらいの選挙支援ツールを作りながら構築した、超並列LLMコーディングを実現するためのハーネスエンジニアリング｜Jun Ito
Claude Code Webを10並列で回す！チームみらいの選挙支援ツールを作りながら構築した、超並列LLMコーディングを実現するためのハーネスエンジニアリング こんにちは。チームみらい 永田町エンジニアチームの伊藤（エディ）です。 選挙も終わったので、最近の開発スタイルについて書いてみようと思います。 衆院選では、動画作成チームのために、各選挙区から大量にGoogleDriveにアップロードされてくる演説動画の文字起こし・切り抜きクリップ作成を自動化する内部ツールを作っておりました。（あくまで内部ツールなので詳細は割愛） 今回作ったツール「みらい動画スタジオ」まるみえ政治資金のAI開発手法の記事を書いてから約4ヶ月、コーディングAIは超スピードで進化し、それに合わせ自分の開発スタイルもだいぶ変化しました。特に自分的に大きかったのは以下2点です。 Claude Code Webの登場で、
Process Monitor の高度 (Altitude) を考慮した情報採取手順
こんにちは、Japan Developer Support Core チームの松井です。Process Monitor は、システム上で動作するプロセスのファイルやレジストリへのアクセス、プロセスやスレッドの起動や終了などのアクティビティを記録・解析できる強力なツールです。しかし、低い高度 (Altitude) で動作するファイル システム フィルター ドライバーのアクティビティについては Process Monitor の既定の設定ではキャプチャできない場合があります。今回は、そのようなアクティビティをキャプチャするために Process Monitor の Altitude を変更する手順を紹介します。基本的な使い方は過去の記事を参考にしてください。 背景Altitude は、I/O スタック内でのファイル システム フィルター ドライバーの "優先順位" や "位置づけ (上下関係)
グローバルな設定ファイル「.wslconfig」でWSL2をチューニングしてみよう | Windowsユーザーのための WSL2で始める Linux環境構築術 | Think IT（シンクイット）
以降では、ここに設定を書き込んでいきます。なお、.wslconfigはHyper-VのVMの挙動を変更する設定ファイルのため、VM上で動くWSL2のディストリビューションにのみ影響します。VM上で実行されないWSL1は対象外となる点に気をつけてください。 基本設定まず、.wslconfigに記述できる設定値のうち、よく使うであろう基本的なものを解説しましょう。詳細は公式ドキュメントも合わせて参照してください。 memoryWSL2のVMに割り当てるメモリ量を指定します。デフォルトではWindowsの搭載メモリの50％がWSL2に割り当てられます。例えば、メモリが64GBのシステムでは、WSL2に32GBが割り当てられます。また、WSL2が使用したメモリは、解放後もすぐにWindows側へ返却されるとは限りません(後述するautoMemoryReclaimの影響を受けます)。そのため、実際に
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変化するコーディングエージェントとの現実的な付き合い方 〜Cursor安定択説と、ツールに依存しない「資産」〜
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