How I use LLMs as a staff engineer in 2026
A bit over a year ago I wrote How I use LLMs as a staff engineer. Here’s a brief summary of what I used AI for last year: Smart autocomplete with Copilot Short tactical changes in areas I don’t know well (always reviewed by a SME) Writing lots of use-once-and-throwaway research code Asking lots of questions to learn about new topics (e.g. the Unity game engine) Last-resort bugfixes, just in case i
n8n + Claude Code Actionで開発を自動パイプライン化した
開発をパイプライン化した AIにissueの計画立て、実装、レビューを全て行ってもらうフローを n8nとClaude code actionで作りました （n8nの素振りも兼ねて作っています） ちなみにかなり調整したもののClaudeがいい感じにn8nの動くワークフロー作ってくれました、Difyとの違いを感じますね リポジトリ ※ローカルで最低限動く状態にしているのでProd Readyではないです、Prodにする方は適宜init-data.shなどを見直してください。 いいな〜と思ったらStarを押していってください どのように動くか README.mdがあるので動かし方はそちら見ていただいてざっくり仕組みだけ GithubのWebhookを設定して、それを起点とするワークフローをn8n側で組んでいる ワークフロー側ではラベルに応じてissueやprにコメントするようにしている 変更しや
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https://medium.com/@sponge-theory.ai/ralph-orchestrator-solving-the-context-window-crisis-in-ai-powered-development-d91cee615656
https://x.com/i/status/2034353876753592372
Agent Zero AI: Open Source Agentic Framework & Computer Assistant
https://x.com/i/status/2032526928352260441
https://x.com/i/status/2029193013285851255
https://openai.com/index/introducing-aardvark/
Browser LLM
👨🔧 人間をMCPツールとして利用する
Producta
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