AIコーディングエージェント全社導入とセキュリティ対策「それは、本当に安全なんですか？」 セキュリティ専門家が「GitHub Copilot」の全社一斉導入時に考えたあれこれ https://logmi.jp/main/technology/329510 How we built our multi-agent research system h…
LLMで長い出力を扱うときに、知っておくとちょっと楽になること - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。AI・LLM事業部 LLMグループ エンジニアのkoseiです。 AI・LLM事業部ではエンタープライズのお客様向けの文書処理業務を効率化するプロダクト「Ai Workforce」を開発・提供しています。 詳細は以下のリンクをご参考ください。 getaiworkforce.com 直近も大手リース会社のお客さまにご導入いただきました。「Ai Workforce」が実際どのように利用されているのか、ご興味のある方は是非ご覧ください。 getaiworkforce.com さて、LLMを用いたアプリケーションを開発していると、LLMの出力が長いタスクって意外と遭遇しますよね。 長文の要約、大量のデータへのタグ付け・分類、文書に対する巨大な構造化JSONの生成など。 こうしたケースでは、出力のトークン数が自然と増えがちですが、長くなると結構困ることがあります。 出力が途中で切れてしま
複雑な SVG を描くための LLM｜kawamou
SVG はテキストベース（XML）なので、LLM の生成と相性が良いのは周知の事実かと思う。ただの自然言語を吐くように、順に XML を吐いていくことでベクター画像が生成できる。 例えば下記は OmniSVG のデモ動画であるが、LLM の出力をインタラクティブに可視化することで徐々に画像が「描かれていく」ことも演出できる。 OmniSVGOmniSVG汎用 LLM ではうまく生成できない SVG汎用 LLM（Claude や GPT 等）で SVG を生成させようとしてうまくいかないケースは多い。 例えば下記は Noto Emoji のexpressionless-face（PNG 版）を Sonnet 4 に渡してその通りに生成してね！とお願いした様子。愛嬌はあるがもうひと頑張り。 渡した画像生成 SVG汎用LLMは幅広い適応性と膨大な事前トレーニング済み知識ベースを備えているため、ド
Cursor で100日間アプリを作り続けた中で、全然うまくいかなかったこと - フラミナル
100日間アプリを作り続けるチャレンジをしてる。（現在進行中） github.com 【Day54】とにかく派手なオセロを作った。仕様はGeminiで、エフェクトはClaudeという棲み分けがよかった。#LLMでバックエンド100日チャレンジ#100DaysOfCode pic.twitter.com/vWQSFqcAVm— riddle@MIXI (@riddle_tec) 2025年6月7日 【Day37】CHIP-8 という昔の仮想マシンのエミュレーターを作ってゲームを動かしてみた。その界隈ではシンプルさで有名らしいのだが、gemini2.5だけではうまくいかず o3 も強力しなんとか動かすところまでいったのは感慨深い。#LLMでバックエンド100日チャレンジ#100DaysOfCode pic.twitter.com/I8G0aP4pMk— riddle@MIXI (@riddle
Claude Code による技術的特異点を見届けろ
最近もっぱら Roo から Claude Code をメインに移しているが、その界隈の進歩は今までの変化とは明らかに質が違うという感覚がある。それを今の時点で言語化しておきたい。 最初にいっておくと、自分はシンギュラリティ論自体には否定派というか、シンギュラリティが来たところで世の中の問題の大多数が解決されるとは思っていない。(特にレイ・カーツワイルは典型的なフェイク野郎だと思っている) 実現したところで、そんなものかになるという程度の話だと思っている。実現したところで、シンギュラリティ万能論者はゴールをずらし続けることで否定するだろう。終末論はいつもそうだ。 という前置きの上で、今確実に転換期を迎えている AI とプログラミングの話をしたい。 特異点があるとしたら、今はその瀬戸際。 tl;dr Claude Code は Claude Code によって 90%が開発されている その改善
コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について
AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab キーを押すことで提案を受け入れたり、提案が気に入らなければそのままコ
【今週の話題】AIエディタ戦争
【今週の話題】AIエディタ戦争 マイクロソフトがVSCodeフォークエディタ上での自社拡張をブロックマイクロソフトは、CursorやWindsurfなどのフォークエディタで自社開発のVSCode拡張機能（C++やC#など）の使用を制限しました。 Has the VSCode C/C++ Extension been blocked? · Issue #2976 · getcursor/cursor While coding just now I got this msg: The C/C++ extension may be used only with Microsoft Visual Studio, Visual Studio for Mac, Visual Studio Code, Azure DevOps, Team Foundation Server, and success…
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
AIを用いた開発の効率を最大化させるためにやっていることを全部書く
こんにちは、しば田です。 AI を用いたプログラミング、中々難しいです。 日々どうしたら効率を最大化できるかを日々試行錯誤していますが、なかなか正解に辿り着けている気もしないしモデルの登場のたびにチューニングが必要なのでツラいですね。 この記事では、自分の思考整理も兼ねて常日頃から私が意識して行っている Tips に関してまとめてみました。重要なことから些末なことまで全て書いています。 最近、Cursorのコミュニティが出していたTips17選に対して自分の考えを書いたのですが、 反響があったのでもっと網羅的に書きたいなと思い記事を書くことにしました。（30個くらいあります。） ※記事の対象者は Cursor、Windsurf、Cline（Roo）あたりを使ってプログラミングしている人を想定しています。 ※一覧性を優先するのでそれぞれを深くは語りません。 ※多分抜け漏れがあるので適宜追加し
AIコーディングエージェント勉強会
2025/3/25: AIコーディングエージェント勉強会 (プライベート開催) 資料のみ公開版として
AI時代に必要なのはプログラミング能力ではなくコンピューティング能力 - きしだのHatena
「プログラミング教育について語る会 」で話した内容をまとめておきます。 「AI時代のプログラミング教育」としたのだけど、内容的には「コンピューティング能力を伸ばそうぜ、その道具としてプログラミングしよう」みたいな話になりました。 https://nextbeat.connpass.com/event/346052/ 資料はこちら まず前提として、AIのコーディング能力が7ヵ月で倍になっているというのがあります。なので、今現在の能力で話をしてもあまり意味がなく、ゆくゆくはかなりのレベルでAIがコードを書くという想定をしておいたほうがいいです。 元ネタのツイートはこれ https://x.com/METR_Evals/status/1902384481111322929 論文はここ [2503.14499] Measuring AI Ability to Complete Long Tasks
ブログで llms.txt を提供してみた
2025 年 3 月現在では llms.txt は標準化されていない仕様です。この記事に書かれている内容は今後の変更により古くなる可能性があります。 ChatGPT や Grok, Claude, Gimini などの大規模言語モデルはますますウェブサイトの情報に依存してきています。特に最近登場した Deep Research はエージェント型のモデルがウェブサイトを巡回し、多段階のリサーチを自動で実行できるように設計されています。Deep Research が効果的に機能するためには AI エージェントが効率的にウェブサイトの情報を取得できることが重要です。 しかし従来のウェブサイトは人間向けのマークアップが主であり、AI ボットが情報を収集する際には多くの障壁があります。装飾のための CSS, 広告, 複雑な JavaScript などの要素は、本質的な情報の抽出を困難にしています。さ
The /llms.txt file – llms-txt
A proposal to standardise on using an /llms.txt file to provide information to help LLMs use a website at inference time. Background Large language models increasingly rely on website information, but face a critical limitation: context windows are too small to handle most websites in their entirety. Converting complex HTML pages with navigation, ads, and JavaScript into LLM-friendly plain text is
CLINEに全部賭けろ
Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
ClineとAIコーディングツールの現状 - laiso
はじめに 近年、AIを活用したコーディングツールが急速に発展し、プログラマーの生産性向上や開発プロセスの効率化に大きな影響を与えつつあります。これらのツールは、コード補完、チャットアシスタント、コーディングエージェントなど、様々な形態で提供されており、プログラマーの作業をサポートしています。 その中でも、オープンソースのコーディングエージェントである「Cline」は、独特のポジションと活発なコミュニティによって注目を集めています。 本記事では、Clineを中心に、現在のAIコーディングツールの動向を探ります。Clineの特徴や利点、そして他のツールとの比較を通じて、AIコーディングツールの現状について考察します。また、Clineのアーキテクチャや実用面、コミュニティの動向についても解説します。 AIコーディングツールは、特に個人のプログラミングの世界に大きな変革をもたらしつつあります。本記
ピクシブにおける不当な目的での作品取得行為に対する対策技術について - pixiv inside
CTOのharukasanです。 pixivをはじめとするピクシブが運営している各サービスにおいて、ユーザーの投稿した作品を不当な目的を持って取得する行為から守ることは、プラットフォームとして重要な責務のひとつであるとピクシブは考えています。これまでもピクシブでは、作品が不当な目的で大量に取得されないよう機械的なクローリングを検知し、ブロックするために様々な手段を講じてきました。この記事では、現在行っている対策と、今後実施していくために現時点で取り組んでいる施策についてご説明します。 English version is available here これまでに実施している不当な目的での作品大量取得への対策について ピクシブでは不当な目的で作品を大量取得されることを防止するため、基本的な対策に加え、様々なソリューションを導入しています。ここでは特徴的な技術についていくつかの例を紹介します。
AI生成に関わる問題と、対応についてご報告
pixiv事務局です。 現在、AI生成に関わる問題について、お問い合わせを多数いただいております。 本件について、皆様にご心配をおかけしていることを深くお詫び申し上げます。 現在多くお問い合わせいただいているのは次の3点です。 問題① 特定のクリエイターが不利益を被ること 問題② プログラムなどで、クリエイターの作品が不当に収集されること 問題③ AI生成作品を見たくないユーザーにも、AI生成作品が多く表示されること これらについて、pixivは以下のような対応を行ってまいります。 また、関連サービスであるpixivFANBOXにおいては、追加の対応・対策を検討しています。こちらについては近日中にご案内いたします。 【5月10日追記】 FANBOXにてお知らせを公開いたしました。 https://official.fanbox.cc/posts/5932126 問題① 特定のクリエイターが
GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - 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OpenAIより発表されたGPT-4が話題ですが、同タイミングで公表されたTechnical Reportを読んでみたところ、全99ページのうち後半60ページを占めるドキュメント「GPT-4 System Card」において解説されていた、言語AIが抱える危険性と、いかにしてGPT-4が危険な回答を回避するように学習されているかについての内容が非常に興味深かったため、簡単にまとめてみました。 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf サマリ GPT-4のリリースに向けて、OpenAIでは安全性を評価す
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