Using AI as a design engineer
Preface When I work on something, whether it's at Interfere or my personal projects, I like to experiment a lot. Design engineering is a lot about trial and error, and I often spend hours trying to find the "this feels right" moment. This is where AI helps. Instead of spending hours on a concept that I'm unsure of, I try that concept out in a matter of minutes, and throw it away if it doesn't feel
Antigravity、君は最高だけど…時々、野生に帰るよね。 - izanami
ご覧の通り、Global（全体設定）が Workspace（個別設定）を上書きする設計になっています。 つまり、「このプロジェクトだけは日本語で」と Workspace でどれだけ叫んでも、上位の Global 側に「標準は英語」といった強いニュアンスが残っていれば、現場の訴えは無視される可能性が出てきます。 「Rules」と「Workflows」の決定的な違い そもそも、この2つは AI への「届き方」が根本的に違います。 Rules: AI の「OS」や「性格」を定義するシステム・インストラクションです。常に背後で流れている「空気」のような存在ですが、階層が高いため、ここで矛盾が生じると AI は深刻な混乱に陥ります。 Workflows: 特定の / コマンドで発動する「具体的なタスク命令」です。AI の注意（Attention）を一時的に強く引きますが、本質的には Rules とい
My LLM coding workflow going into 2026
AI coding assistants became game-changers this year, but harnessing them effectively takes skill and structure. These tools dramatically increased what LLMs can do for real-world coding, and many developers (myself included) embraced them. At Anthropic, for example, engineers adopted Claude Code so heavily that today ~90% of the code for Claude Code is written by Claude Code itself. Yet, using LLM
Trigger.dev | Build and deploy fully-managed AI agents and workflows.
Trigger.dev RealtimeConnect your frontend app to your tasks.
mastra-ai/mastra | DeepWiki
Overview Relevant source files .changeset/pre.json .github/ISSUE_TEMPLATE/bug_report.yml .github/ISSUE_TEMPLATE/config.yml .github/ISSUE_TEMPLATE/documentation.yml .github/ISSUE_TEMPLATE/feature_request.yml .github/ISSUE_TEMPLATE/integration_request.yml .github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md .github/actions/app-auth/action.yaml .github/actions/setup-pnpm-node/action.yaml .github/workflows/dane-pr-comman
Piecing together the Agent puzzle: MCP, authentication & authorization, and Durable Objects free tier
Piecing together the Agent puzzle: MCP, authentication & authorization, and Durable Objects free tier2025-04-07 It’s not a secret that at Cloudflare we are bullish on the future of agents. We’re excited about a future where AI can not only co-pilot alongside us, but where we can actually start to delegate entire tasks to AI. While it hasn’t been too long since we first announced our Agents SDK to
DeepResearchで気になったことを調べ、出てきた資料を、全てNotebookLMへ移行する「第二の脳とAIを融合したワークフローの流れ」が参考になる
Hiroya Iizuka @0317_hiroya 最近やっている、第二の脳とAIを融合したワークフローの流れ - DeepResearch(Gemini, Genspark, ChatGPT)で、気になることを調べる - 出てきた資料を、全てNotebookLMへ移行 - よくある質問、ブリーフィングメモなどを作成 - Chat欄で壁打ち - Obsidianに、リンクを保存。 - 壁打ち内容で、Cornel Noteを作成 - 裏側に図解かく - Permanent Noteを切り分ける 順に説明します。 2025-02-17 09:10:24 Hiroya Iizuka @0317_hiroya Deep Research => 資料作成 Geminiは、Google Docが作成されるから、これをそのままNotebookLMが、読み込むことができる。 Gensparkは、Spar
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GitHub - Shopify/roast: Structured AI workflows made easy
Gumloop | AI Automation Framework
Langflow.new | Build Production AI today