コーディングAIをもっと使いやすく、新標準「AGENTS.md」公開：いわばコーディングエージェント用の「README」コーディングAIをもっと使いやすく、新標準「AGENTS.md」公開：いわばコーディングエージェント用の「README」：Deep Insider Brief ― 技術の“今”にひと言コメント コーディングエージェント用の新標準ファイル「AGENTS.md」の公式サイトが公開された。人間用の説明書「README.md」に相当するAI向けの指示書で、既に複数の開発ツールが対応を進めている。
AIコーディングエージェントは100倍速くなる - きしだのHatena
CerebrasがQwen3 Coderのホストをして2000tok/secを出してるという話があって、試したいなぁと思ってたのですよ。 Qwen3 Coder 480B is Live on Cerebras ただ、$50/monや$200/monの定額プランは早々に売り切れ。 けど、1M tok/dayまで無料という噂を聞いて、使ってみることにしました。 で、以前つくった雑なエージェントを試す。 Tool Useが効かないDevstralでコーディングエージェントを作る - きしだのHatena そしたら、3秒でSpring BootでのTODOアプリが！これ、ほんとにこの速さで生成してます。 といいつつ実際に計測すると2000tps出ないんでは、とか思ってたら逆で、2600tok/sec出ていました。 いま、Claude Sonnet 4は70tpsくらいですね。 https://o
Qwen3 Coder 480B is Live on Cerebras
Core42 and Cerebras: Powering OpenAI GPT OSS 120 at 3000 tok/s for enterprises - Read more и ��Alibaba's Qwen3 Coder 480B Instruct model is now available on Cerebras. Qwen3 Coder is one of the top coding models in the world with coding ability that rivals Claude 4 Sonnet and Gemini 2.5. Running on the Cerebras Wafer Scale Engine, Qwen3 Coder reaches an unprecedented 2,000 tokens per second. Codin
最近のAIを活用した個人開発をざっくりまとめる
家系図アプリの開発を行いました 前々から家系図アプリほしいな～と思っていたのですが、有料アプリは使いたくないし、無料アプリではJSON出力機能などがついていなく、かゆいところに手が届きませんでした。。。 （無料で、JSON出力できて、家族間で共有できる家系図アプリが欲しかった） いろいろ考えた末に個人開発するしかないと思い、一昨日くらいから作り始めた家系図アプリですが、AIを使うことで 2日程度 で開発できたので、その方法について紹介しようと思います。 1. Claude 3.7 Sonnetに画面イメージと画面仕様、コーディング規約などを作成してもらう Claude 3.7 Sonnetに作りたい画面の仕様を伝えてざっくりとした画像イメージと画面仕様を作成してもらいます。 ついでにコーディング規約なども作成してもらうと開発で考えることが減ります。 <details><summary>コー
OllamaとClineを使用したローカルLLM開発環境の完全ガイド｜info.HirokiTakamura
この記事はClaudeによって書かれています。 OllamaとClineを使用したローカルLLM開発環境の完全ガイドローカルでプライバシーを保護しながら強力なAI開発支援を実現するOllama+Clineの組み合わせは、2024-2025年において最も注目される開発環境の一つとなっています。この包括的なガイドでは、セットアップから実践的な使用方法、トラブルシューティングまで、開発者が知るべきすべての情報を詳細に解説します。 1. Ollamaとは：ローカルLLMの革命Ollamaの本質と特徴Ollamaは「LLMのDocker」とも呼ばれる、大規模言語モデル（LLM）をローカルで実行するためのオープンソースプラットフォームです。複雑な環境設定を必要とせず、単一のコマンドで最新のAIモデルを実行できる画期的なツールとして、開発者コミュニティで急速に普及しています。 主要な特徴として、llam
財布を気にしたくないのでローカルLLM(Gemma3)にコードを書かせてみた - MNTSQ Techブログ
SREチームマネージャーの藤原です。 LM Studio + Gemma 3 + Cline + VSCodeの環境を自由研究的に試用したので、その報告エントリです。 モチベーション プライベートでコードを書く際も最近はClineなどを使ってLLMを使ってコーディングをすることが徐々に増えてきました。 VSCodeとClineを組み合わせて外部サービスをつかってコードの変更作業を実施する場合、 何かコードの変更を依頼するたびに、財布の中身から少しずつお金が溢（こぼ）れていく感覚があるでしょう。 1回1回の額は少額とはいえ、多数回繰り返すとなかなかの金額になってきます。 会社では予算の範囲内であれば、利用できますが、個人開発の場合はなかなか躊躇してしまうこともあるでしょう。 また、先日Googleが公開したオープンなローカルLLMのGemma 3も話題になったりしています。 そこでAPI課金
このMCPはプロジェクト全体を把握 VSCode GitHub Copilotで 「Serena MCP」を使う方法 - Qiita
GitHub Copilotシリーズ はじめに 最近 Claude Code やKiro などプロジェクト全体を監視して、コードを書いたり、要件定義や設計やタスクリストを自動で作成したりと進化が激しいです。 一方、GitHub Copilotは全体をみるというよりも、現在の開いているファイルを手助けするというかんじです。 どうやらプロジェクト全体を見てくれてない、もしくは見ているのは少しだけというイメージがあります。 そこで 👇️ Serena MCP を使います。 oraios/serena: A powerful coding agent toolkit providing semantic retrieval and editing capabilities (MCP server & Agno integration) この Serena MCP はプロジェクトやワークスペース全
コーディングエージェントの能力を拡張する Serena を試してみた
LSP を活用してセマンティックなコード検索・編集能力を提供する MCP サーバー Serena の導入・使用方法を紹介。Claude Code でのオンボーディングからリファクタリングまでの実践的な活用例を解説します。 Serena はセマンティックなコード検索・編集能力を追加するオープンソースのツールキットです。MCP（Model Context Protocol） サーバーとして動作しているため、Claude Code や Cursor, VS Code のように MCP に対応しているクライアントであれば利用できます。またエージェントフレームワークとして Agno を使用しているため、特定の LLM モデルに依存せずに動作します。 Serena は LSP（Language Server Protocol）を使用してセマンティックなコードを解析するのが特徴です。LSP はコードの構
Claude Codeを10倍賢くする無料ツール「Serena」の威力とトークン効率化術
はじめに：AIコーディングの新たな可能性 Claude Codeを使ってコーディングをしていると、こんな悩みを抱えたことはありませんか？ プロジェクトの全体像を理解してもらうのに毎回長い説明が必要 トークン消費量が気になって、詳細な指示を躊躇してしまう 同じような説明を何度も繰り返している コンテキストが切れて、以前の作業内容を忘れられてしまう これらの問題を一挙に解決してくれるのが、今回紹介する「Serena MCP」です。このオープンソースツールを使うことで、Claude Codeの理解力と効率性が劇的に向上し、まさに「10倍賢く」なったような体験を得られます。 Serena とは Serenaは、Claude CodeなどLLMのためのコーディングエージェントツールキットで、MCP（Model Context Protocol）という規格に則り、AIと連携するツールの1つです。 一言
AI時代に「技術力」は再定義されるのか。まつもとゆきひろが明かす不変の三要素 - エンジニアtype | 転職type
NEW! 2025.08.01 スキル RubyまつもとゆきひろプログラマープログラミングAI 「近い将来、ほとんどのソフトウエアのコーディングにAIが使われるようになるだろう」 ーーAnthropic CEO ダリオ・アモデイ , 2025年3月 ダラスでの講演にて 「1年以内に、AIがMetaの開発作業の半分を処理する」 ーーMeta CEO マーク・ザッカーバーグ , 2025年4月 LlamaCon 2025の講演にて コードを書くことが、エンジニアの仕事ではなくなる。そんな時代が、もう目の前まで来ている。 プログラミングがエンジニアの専売特許ではなくなったとしたら、この先エンジニアは何を武器にキャリアを描いていけば良いのだろうか。 今回その問いに答えてもらったのは、プログラミング言語・Rubyの生みの親であり、長年ソフトウェア開発の最前線に立ち続けてきたまつもとゆきひろさん。 3
ドキュメント整備をDevinに任せたら、4週間分の作業が6時間のレビューで完了した話
はじめに 弊社エスマットでのファームウェア開発において、しばらく悩まされていた課題だった技術ドキュメントの整備を AI エージェントの Devin に任せてみました。 結果として、人手で 4 週間と見積もられた作業が、わずか 6 時間のレビュー作業で完了。合計で 1 万行を超える Markdown ドキュメントが作成され、ファームウェアの理解促進と AI コーディング精度の向上という目標を実現できそうなところまできました。 この記事では、Devin を活用したドキュメント整備の具体的なアプローチと、実際の運用で得られたノウハウを共有します。 背景：散在・陳腐化したファームウェアドキュメントの課題 ドキュメントの現状と課題 弊社製品であるスマートマットのファームウェアは、元々外注先で開発されたものを引き継いで開発を続けていました。外注先から引き継いだ時点で体系的なドキュメントは無かったようで
AIコーディングの常識が変わる！Claudeを"覚醒"させる知性、「Serena」徹底解説｜Kyutaro
AIを使ってコーディングをしていると、こんな風に感じたことはありませんか？ 「大きなファイルを読み込ませるたびに、大量のトークンが消費されてしまう…💸」 「1つのバグを直してもらったら、別の3つのバグが生まれてしまった…😭」 「AIがコードの全体像を理解してくれなくて、何度も同じ説明を繰り返している…🌀」 これらの悩みは、AIがコードを「テキストの羅列」としてしか見られていないことに起因します。しかし、もしAIが人間のようにコードの「意味」や「構造」を理解してくれたら…？ 今回は、そんな夢のような未来を実現するツール「Serena」について、その魅力と使い方を、AI技術に触れたことのある皆さまに向けて、じっくりと解説していきます！ そもそも「Serena」って何者？ なぜ必要なの？Serenaは、一言でいうと「AI（特にClaude）に、あなたのプロジェクトコードを深く理解させるため
Does AI Actually Boost Developer Productivity? (100k Devs Study) - Yegor Denisov-Blanch, Stanford
Forget vendor hype: Is AI actually boosting developer productivity, or just shifting bottlenecks? Stop guessing. Our study at Stanford cuts through the noise, analyzing real-world productivity data from nearly 100,000 developers across hundreds of companies. We reveal the hard numbers: while the average productivity boost is significant (~20%), the reality is complex – some teams even see product
Claude Sonnet 4に匹敵するコーディング特化のオープンモデル「Qwen3-Coder」をAlibabaが発表
Alibabaの大規模言語モデル「Qwen」の研究チームが、コーディングに特化したエージェントモデル「Qwen3-Coder」を発表しました。パラメータ数4800億・アクティブパラメータ数350億のモデル「Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct」は、Claude Sonnet 4に匹敵する最先端の結果を達成しています。 Qwen3-Coder: Agentic Coding in the World | Qwen https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-coder/ GitHub - QwenLM/Qwen3-Coder: Qwen3-Coder is the code version of Qwen3, the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cl
モノタロウのAI駆動開発 Cline編 ～ Clineを200⼈で試してみた件
20241217 競争力強化とビジネス価値創出への挑戦：モノタロウのシステムモダナイズ、開発組織の進化と今後の展望
Clineを200人で試してみた - モノタロウのAI駆動開発実践記 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。株式会社MonotaRO CTO-Office AI駆動開発チームリーダーの市原です。 先日、2025年6月24日に開催されたFindy様のイベントにて、「モノタロウのAI駆動開発 Cline編」というテーマで発表させていただきました。今回は、その内容をベースに、私たちがClineを200人規模で導入し、運用してきた実体験をお伝えしたいと思います。 findy.connpass.com speakerdeck.com なぜモノタロウはClineに着目したのか モノタロウでは、AIの登場をインターネット登場に比肩する変革と捉えており、「大きく導入、後から検証」という方針で全社的にAI活用を推進しています。 具体的には、GitHub Copilot、Devin、Cursor、Windsurf、ClineやClaude Codeなどを中心に比較的広く実践しながら試していっているところ
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GitHub - Fosowl/agenticSeek: Fully Local Manus AI. No APIs, No $200 monthly bills. Enjoy an autonomous agent that thinks, browses the web, and code for the sole cost of electricity. 🔔 Official updates only via twitter @Martin993886460 (Beware of fake acc
Google、非同期コーディングエージェント「Jules」を一般公開 ～無償でも利用可能／「GitHub」と統合、「Gemini 2.5 Pro」で計画・解決
Qwen3 Coderがかなり使える件について
GitHub - oraios/serena: A powerful coding agent toolkit providing semantic retrieval and editing capabilities (MCP server & Agno integration)
