Firebase App Test Agent 自然言語のE2Eテストを試してみた - エムスリーテックブログ
【QAチーム ブログリレー2日目】 こんにちは。逝去から1年経っての俄かポール・オースター2巡目通読、追憶がちなマルチデバイスチームQA前川です。 チームで開発する複数アプリとサーバサイドのQAでAI活用による効率化が求められる中、Firebase App DistributionのApp Test Agent機能がAndroidでプレビューリリースされた、ということで試してみました。 自然言語テストなので厳密な記述は不要で与しやすいかと思いきや、自然言語ゆえに意外なところでやや手間どった初動という感触でした。 App Test Agentとは 有効化 テストケース記述＆実行 所感 We are hiring! App Test Agentとは App Test Agentとは 「Gemini in Firebase を活用したテストケースの生成、管理、実行エージェントです。テストの目標を
VibeCodingに必須の便利ツール「repomix」の紹介
repomixとは repomixとはLLMに渡すためのコードコンテキストを１つのファイルにまとめてくれるツールです。yamadashy (やまだし)さんによって制作されており、ご本人のZenn記事も公開されています。 最近ではOpen Source Awards 2025のPowered by AI部門にもノミネートされているホットなツールです。 なぜVibeCodingにrepomixを使うのか VibeCodingにおいて実装計画を作成するのは必須です。実装計画を作成せずに自ら実装の指示プロンプトを考えるのは骨が折れますし、ハルシネーションが起きやすく、本当にやってほしい実装から外れたコードを生成されることが多くあります。 実際ClineではPlanモードという機能が実装されており、推論モデルにやりたい実装を計画させてから実装するフローが推奨されています。 この実装計画の作成にあたっ
【え？通勤中だけでアプリ完成？】時間ゼロの私が"昼休み駆動開発"でリリースした話 - Qiita
💡 費用を抑えるポイント OpenAI無料プラン活用：月間制限内で十分対応可能 OpenHands従量課金：必要な分だけ使用で無駄なし Cursor 1ヶ月のみ：開発完了後は解約可能 GitHub無料プラン：個人開発なら十分 継続費用はほぼゼロで、一度リリースすれば追加コストはApple Developerの年会費のみです。 🚀 開発の全体像 Week 1: 基盤構築・設計フェーズ 📋 プロジェクト初期設定 空のFlutter環境を構築しGitHubリポジトリを作成してCI設定も完了。 📝 READMEの詳細設計 通勤中にスマホで以下を記述（約30分）： アプリ概要 実装したい必要最低限の機能 技術仕様 AIへの指示ルール（命名規則、コメント、テストコード必須など） 🎯 なぜ最小限の機能に絞ったか 実は、ユーザー登録やクラウド同期、AIタグ付けなど、もっと多くの機能を考えていまし
Cursor × GitHubでPRレビューがめちゃくちゃ楽になった話(2025/5)
はじめに こんにちは、iOS エンジニアの kaikai です。 プルリクエスト（PR）のレビューが滞ると、開発速度も品質も下がりがちです。 そこで私は AI エディタ「Cursor」 を “補助輪” として取り入れ、レビュー時間を短縮しつつ見落としを減らす 方法を実践しています。 本記事では、「AI に丸投げせず、人が主役のままラクにする」具体的な流れを紹介します。 前準備 1. レビュー専用のディレクトリを準備する まずは レビュー専用ディレクトリ をcloneしてきましょう。実装用ブランチと混ざらないので安心です。 私はレビュー依頼が頻繁に来るプロジェクトを Cursor で常に開きっぱなしにしています。 2. 拡張機能を導入する Cursor に GitHub Pull Requests and Issues 拡張機能 をインストールします。 この拡張機能によって、自分宛に来ている
FAISSとは？何をするためのライブラリ？ - Qiita
FAISSは、Facebook AIが開発した、大規模なベクトルデータの中から「類似したベクトル」を高速に検索するためのライブラリです。 たとえば、「ネコの養い方」に関連する情報を、100万件のデータの中から検索したいときに便利です。 FAISSの基本的な作業は下記の通りです： ※この記事は、ChatGPTの出力を基に作成しています。 1. データの準備 ステップ 1.1: テキストデータをベクトル化 FAISSを使う前に、検索対象のデータを準備します！ 各文章をAIモデルでベクトルに変換します。 例： 「ネコの飼い方」 → ベクトル [0.12, -0.34, 0.56, ...] 「犬の世話」 → ベクトル [0.45, -0.12, 0.67, ...] ステップ 1.2: FAISSのインデックスに変換 ベクトルをFAISSが処理できる形式に変換します。このインデックスは「検索を効
Google ADKとAgent Engineによるマルチエージェントの構築
Google ADKとAgent Engineによるマルチエージェントの構築 TLDR Google Cloud上でマルチエージェントAIアプリケーションの作成とデプロイを簡素化するGoogleのAgent Development Toolkit（ADK）とAgent Engineの紹介。 都市のリスト間の最短経路を見つけるマルチエージェントアプリケーションの構築。 アプリケーションには、ルートエージェント、距離計算エージェント、最短経路エージェントの3つのエージェントが含まれており、それぞれ特定の役割があります。 アプリケーションの作成、Agent Engineへのデプロイ、GUIを使用したローカルおよびリモートアプリのテストの手順とコードスニペット。 アプリのGithubリンク。https://github.com/haren-bh/simple-adk-multi-agent.git
GitHub Copilot Coding Agent と Claude Code + GitHub Actions はどちらがどんな人向きか｜Hi-Noguchi | 株式会社きみより代表
Claude Code + GitHub Actions ?Claude MAX プランで定額利用できる Claude Code の対象外 ( 2025/05/25 時点 ) Anthropic API Key が必要で、従量課金制 両者共通でできることだいたい同じ 基本の流れは以下の通り 人間 : 特定の GitHub リポジトリ内に issue を作成する 人間 : 作業開始の指示出し GitHub Copilot Coding Agent : issue に Copilot を Assign Claude Code + GitHub Actions : `@claude` メンションをつける エージェント : GitHub Actions を用いて仮想環境内で作業 エージェント : プルリクエストを作成 人間 : レビュー、エージェントへのフィードバック、マージなど どこに差が生じる
シンギュラシティより恐ろしい「Big Data活用術の人間への依存率が低下していく時代」における個人のSustainability戦略についての話。｜Yasunori Matsuki
シンギュラシティより恐ろしい「Big Data活用術の人間への依存率が低下していく時代」における個人のSustainability戦略についての話。 地球上の生物が初めて視覚と視覚情報を授かったカンブリア爆発期に「史上初の百獣の王」の称号を射止めたアノマロカリス。ただしこの生物には硬い殻や棘で覆われていたり、体内に毒を蓄えたり、常に泥中に潜伏する難敵を捕食する手段が一切なく、それ以外全てを乱獲で滅ぼした末に餓死した可能性が指摘されています。 一方最近、深層学習界隈が「学習データの自給」を標榜する様になりました。それまでこの界隈の伸びが著しかったのはインターネット上の巨大トラフィックが「餌」に使えたから。適当なスクレイピングで稼げた時代があっという間に終わった様に、人工知能技術投入によるテコ入れにも限界が見えてきたのでこの展開とすれば、それは「シンギュラリティの沓音」というより「植物の誕生」
Claude Code の使い方｜npaka
「Claude Code」の使い方をまとめました。 ・Claude Code 1. Claude Code「Claude Code」は、Anthropicが開発したエージェントコーディングツールです。ターミナルに常駐し、コードベースを理解し、自然言語コマンドを通じてより速くコーディングできます。開発環境に直接統合することで、追加のサーバや複雑なセットアップなしにワークフローを合理化します。現在は研究プレビューとして提供されてます。 主な機能は次のとおりです。 ・コードベース全体のファイルの編集とバグの修正 ・コードのアーキテクチャとロジックに関する質問に回答 ・テスト、リンティング、その他のコマンドの実行と修正 ・Git履歴の検索、マージ競合の解決、コミットとPRの作成 「Claude API」の使用料金がかかります。 2. システム要件システム要件は、次のとおりです。 ・OS ・macO
MediaPipe ソリューション ガイド | Google AI Edge | Google AI for Developers
MediaPipe Solutions は、人工知能（AI）と機械学習（ML）の技術をアプリケーションにすばやく適用するための一連のライブラリとツールを提供します。これらのソリューションは、アプリケーションにすぐにプラグインし、ニーズに合わせてカスタマイズして、複数の開発プラットフォームで使用できます。MediaPipe Solutions は MediaPipe のオープンソース プロジェクトの一部であるため、アプリケーションのニーズに合わせてソリューション コードをさらにカスタマイズできます。MediaPipe Solutions スイートには次のものが含まれます。 これらのライブラリとリソースは、各 MediaPipe ソリューションのコア機能を提供します。 MediaPipe Tasks: ソリューションをデプロイするためのクロスプラットフォーム API とライブラリ。詳細 Med
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Claude 4 × Gemini 2.5: The Workflow Most People Miss
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GitHub - stagewise-io/stagewise: What if Cursor, Github Copilot and Windsurf could actually interact with your browser? 💬 Comment on any DOM element 🧠 We send the real context to Windsurf ⚡ Save time manually selecting files Setup in 30 seconds, fully o
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