GitHub - microsoft/skill-recorder: Desktop app that records your on-screen work session and uses the GitHub Copilot CLI to reconstruct it as an intent + ordered steps, then builds a reusable Skill or Automation for Microsoft Scout, Microsoft Copilot Cowor
Record yourself doing a task once, then turn it into a skill your AI agent can repeat. Skill Recorder captures a real work session on your screen: the clicks, the app and window switches, the pages you visit, and (if you want) your spoken narration. It then uses the GitHub Copilot CLI to reconstruct what you actually did as a clear intent plus an ordered list of steps. From there, one step turns t
docker compose up だけでシークレットを注入する docker-valsの紹介
こんにちは、estie でソフトウェアエンジニアをしている木村です。 ローカルでアプリケーションを動かすときに API キーといったシークレットをどう渡すか、地味に毎回ついてまわる問題です。.env に平文で置いたり、aws ssm get-parameter の結果を手でコピペしたり、op run と 1Password CLI で実行時に解決したりと、どれも動くのですが、もう一声、楽にしたいところです。 そこで、docker compose up するだけで、AWS SSM や 1Password といったシークレットストアから値を引いてきてコンテナに環境変数として注入してくれる docker-vals という Docker CLI プラグインを作りました。これがかなり便利で、同じ悩みを持っている方も多いと思い OSS として公開したので紹介します！作る途中で Docker Compo
16GB のノートPC でも、Claude Code + ローカル LLM は本気で使える — CodeRouter で Tool Call が安定するまで(2026年7月版)｜zephel01
16GB のノートPC でも、Claude Code + ローカル LLM は本気で使える — CodeRouter で Tool Call が安定するまで(2026年7月版) このノートは「手元の 16GB の Mac やノート PC で、Claude Code をローカル LLM で動かしたい」という人向けの実用ガイドです。2026 年 4〜7 月の X / Reddit(r/LocalLLaMA)の議論を調査した最新のモデル選びと、当方で 100 リクエスト単位の実測を重ねた Tool Call 安定化の数字をまとめています。開発の経緯を知りたい方は末尾の連作記事へどうぞ。 TL;DR 16GB RAM の Mac(M シリーズ)や Windows ノートでも、Qwen2.5-coder:7b や Qwen3.5 9B、低 quant の MoE モデルで Claude Code +
Obsidian Weave から Yasumaro へ — ブラウザの記録を、もっと自由に
半年前、私は Chrome 拡張機能「Obsidian Weave」を作りました。 ウェブページを自動で要約し、Obsidian のデイリーノートに保存するツールです。開発者の情報収集に便利だということで、一定のユーザーさんにも使っていただいていました。 しかし、使い続けるうちに一度、こんな気づきがありました。 「Obsidian を開いていないとき、記録したデータはどこにあるんだっけ。」 答えは「どこにもありませんでした」。Obsidian が起動していないと、要約結果は一時的なストレージに留まり、history として存在した形跡を残しませんでした。 その体験が、Obsidian Weave から Yasumaro への進化の起点となりました。 Obsidian Weave が解決してきたこと Obsidian Weave は、ブラウザで読んだページを「実際に読んだものだけ」記録する仕
オープンソースプロジェクト「context-mode」がGitHubトレンド1位に：AIプログラミングのコストを98%削減、Token不安の解消に期待 — BigGo ファイナンス
オープンソースプロジェクト「context-mode」がGitHubトレンド1位に：AIプログラミングのコストを98%削減、Token不安の解消に期待 オープンソースのMCPプラグイン「context-mode」がGitHubのトレンド1位を獲得した。AIプログラミングにおけるTokenコストの高騰とモデルの「記憶喪失」という二大課題に切り込むツールだ。仮想サンドボックス、チェックポイントスナップショット、「コードで思考」という3つのメカニズムにより、AIプログラミングのコストを98%削減し、モデルの有効記憶時間を30分から3時間へと大幅に延長するという。プロジェクトは世界に分散する多国籍チームによって開発され、1万5000以上のスターを獲得。24万人以上の開発者が導入し、マイクロソフトやグーグルなどの大手企業にも採用されている。プログラマーが自費でTokenを購入する「隠れ減給」状態に陥
「ローカルAIがズルズルと動き続けて無駄にバッテリーやGPUリソースを消費してしまう問題」を解決する技術「AgentStop」がBraveによって開発される
AI関連の話題ではChatGPTやClaudeなどのクラウドベースのサービスが注目されがちですが、外部に情報を漏らすことなくAIを実行できるローカルAIの開発も盛んに行われています。プライバシー重視ブラウザ「Brave」の開発元もローカルAI関連の開発に取り組んでおり、ローカルAIエージェントの無駄な実行を中断してバッテリー消費を抑えるシステム「AgentStop」を開発したことが2026年5月28日に発表されました。 AgentStop: Terminating Local AI Agents Early to Save Energy in Consumer Devices | Brave https://brave.com/blog/agentstop/ ローカル環境でAIを実行する場合、当然のことながら自分のPCの計算リソースやバッテリーを消費することになります。単純なチャット用途に
dotfiles管理、miseに全部任せてみた
はじめに miseとは 上記公式ドキュメントのHomeで強調されている通りですが、 Dev Tools asdfのような開発ツール管理 Environments direnvのような環境変数管理 Tasks makeのようなタスクランナー の3つの機能をコンセプトに挙げているCLIツールです。 zenn記事での実践例だと、以下が参考になります。 経緯 私は業務・個人開発共にmiseを愛用しているのですが、開発環境をIaCのように静的なmiseの設定ファイルで記述するのはプロジェクト（リポジトリ）単位がほとんどでした。 マシンに対してグローバルに適用するdotfiles管理での設定ファイル記述はmise Dev Tools機能の活用に留めていましたが、今回その他の機能も活用してdotfiles管理をmiseに集約したので記事として残します。 成果物 以下、dotfilesリポジトリです 今回
GitHub - ultraworkers/claw-code: An agent-managed museum exhibit, built in Rust with Gajae-Code / LazyCodex — developed and maintained with no human intervention.
Important Claw Code is not the serious production project here. This repository is closer to a museum exhibit than a product pitch, a crustacean-run artifact kept alive by clawed gajaes, swept and labeled by agents, and automatically maintained according to the harnesses above. As already described in the project philosophy, this is not meant to be hand-operated like a normal product repo. It is a
Claude Codeに長期記憶を持たせたら、壁打ちの質が変わった
どうも、AIエンジニアの@noprogllamaです。普段はAIで日常の仕組み化をしたり、投資×テクノロジーの実践知を発信したりしています。 CLAUDE.mdという仕組みがあります。プロジェクトのルートに置いておくと、Claude Codeがセッション開始時に読み込んで、プロジェクトの方針や技術スタックを把握してくれます。開発に必要な情報はこれで十分伝わります。 ですが、CLAUDE.mdには書けないものがあります。 「前にこの方針で議論して、こういう理由で却下したよね」「あの時ハマったの、覚えてる？」——過去の会話の文脈です。 私はClaude Codeを開発だけでなく壁打ち相手としても使っています。戦略の相談、記事の構成、設計判断の議論。こういう用途では、過去に何を話したかが重要です。新しいセッションを開くたびに前提の共有からやり直すのは、率直に言ってしんどい。毎朝出社したら同僚が記
Learn Claude Code
コアパターンすべての AI コーディングエージェントは同じループを共有する：モデルを呼び出し、ツールを実行し、結果を返す。実運用ではこの上にポリシー、権限、ライフサイクル層が重なる。 while True: response = client.messages.create(messages=messages, tools=tools) if response.stop_reason != "tool_use": break for tool_call in response.content: result = execute_tool(tool_call.name, tool_call.input) messages.append(result)
新デザインツールPencilはなぜエンジニアに刺さるのか
この記事は2026年2月20日時点の情報をもとにしています。Pencilは早期アクセス段階のため、仕様変更の可能性があります。最新の情報は公式サイトを確認してください。 Pencilとは何か Pencilは、IDEに統合できるAIネイティブなデザインツールだ。公式のキャッチコピーは「Design on canvas. Land in code.」で、デザインをキャンバス上で行い、そのままコードに落とし込むことを目指している。 Figmaのようなベクターキャンバスを持ちながら、Claude CodeやCursorといったAIコーディングツールとMCP（Model Context Protocol）で双方向に連携する。デスクトップアプリとしても、VS CodeやCursorの拡張機能としても動く。 macOS、Linux、Windowsに対応していて、早期アクセス中は無料で使える。 なぜエンジ
MCPをAgent Skillsのように軽量化する新手法、MCP Lightの紹介
こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ 今日はMCP（Model Context Protocol）の「太さ」問題と、それをAgent Skillを使って解決する「MCP Light」というアプローチについてまとめていきたいと思います。 MCPの役割はConnector MCP（Model Context Protocol）の役割が明確になってきました。「AIアプリケーションのUSB-C」という比喩が示す通り、MCPはConnector — AIモデルと外部ツール・データを繋ぐ標準プロトコルです。 月間9,700万以上のSDKダウンロード、10,000以上のパブリックサーバー。OpenAI・Google・Microsoftも採用し、事実上の業界標準になりました。Notion、GitHub、Slack、Salesforce…あらゆるSaaSがMCPサーバーを公開し、AIエージ
Web アプリケーションをツール化する WebMCP
WebMCP は Web 開発者が Web アプリケーションの機能をツールとして公開できるようにする JavaScript インターフェイスです。これにより AI エージェントが Web アプリケーションの機能を直接呼び出して操作できるようになります。 WebMCP は Web 開発者が Web アプリケーションの機能をツールとして公開できるようにする JavaScript インターフェイスです。これは AI エージェントや支援技術から呼び出せる自然言語による説明と構造化スキーマを備えた JavaScript 関数です。WebMCP を使用する Web アプリケーションは MCP サーバーとみなすことができます。これにより従来の AI エージェントがウェブページのスクリーンショットを解析して情報を取得するのではなく、Web アプリケーションが提供するツールを直接呼び出して操作できるようにな
tmux使いが全員Zellijに乗り換える日が来た
😩 tmuxの苦行、覚えてるか tmux。あいつとの付き合いはもう長い。 .tmux.confを何時間かけて書いた？プレフィックスキーをCtrl+bからCtrl+aに変えて、ペイン分割のキーバインドを設定して、ステータスバーの色を変えて、プラグインマネージャ入れて、resurrectで永続化して。 で、新しいマシンに移ったらまた最初からだ。🫠 俺はある日気づいた。ターミナルマルチプレクサーの設定に人生を費やしている。本末転倒もいいところだ。コードを書く時間より.tmux.confを弄る時間のほうが長い週があった。病気だろ、これは。 そんなときに出会ったのがZellijだ。🔥 🤔 Zellijって何 3行で言う。 🦀 Rust製のターミナルマルチプレクサー 📦 tmuxの「何もかも自分で設定しろ」を「最初から全部入り」に変えたやつ 👀 画面の下にキーバインドが常時表示されるから
Anthropic公式のMCPサーバー設計術！98.7%のトークン削減を実現
こんにちは、とまだです。 MCPサーバーは、ツールが増えるほどトークン消費が増え続けます。 Anthropicが公式エンジニアリングブログで、トークン消費を98.7%削減する「コード実行パターン」を公開しました。 ちょっと難しめの内容ですが、MCPサーバー開発者にとっては非常に有益な内容ですので、今回はこちらを解説します。 なお、この記事は、Anthropicの公式エンジニアリングブログを初心者向けに噛み砕いたものです。 より詳しい技術的背景は、原文も合わせてご参照ください。 （追記：MCPサーバ利用者側というよりは、MCPサーバ開発者に向けた内容です。） 著者について とまだ Claude Code・Cursor・Codex などAI駆動開発の実践者 本業はフリーランスエンジニア、ならびに法人向けAI駆動開発の導入コンサルタント AI駆動開発を学ぶ方が集まる Vibe Coding St
ObsidianとClaude Codeを使ったドキュメント活用
Oikonです。外資系IT企業でエンジニアをしています。 AIエージェントのコンテキストエンジニアリングが最近は注目を集めています。今後もしばらくはこの流れが続くんじゃないかと。 AIエージェントにコンテキストを与える仕組みのために、知識の源泉としてObsidianを3ヶ月ほど前から試行錯誤しながら使っています。 最近になって、ようやく自分の中でしっくり来る運用が固まってきたので、その方法を共有します。 この記事は、先日Xにポストした内容の詳細版です。 Obsidianの運用方法は人によって全く違うと思うので、「こんな運用方法もあるのね」くらいに読んでいただければ幸いです。 運用の流れ まず以下が揃っていることを前提とします。 Obsidian Desktop Obsidian Mobile(Optional) Claude Code クリックで、それぞれの公式サイトに飛びます。 はじめに
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今話題の自律型エージェント「Hermes Agent」のデスクトップアプリが登場／Windows/Mac/Linux対応
GPUなしで動作する軽量なAI OCRツール「NDLOCR-Lite」、国会図書館のラボから無償公開／コマンドライン版に加えWindows/Mac/Linux対応のデスクトップ版を用意
GitHub - xpipe-io/xpipe: Access your entire server infrastructure from your local desktop
一度は触れてほしい、ターミナルが美しいと思えるツール5選+α - Qiita