Goroutine はなぜ軽量スレッドと称されるのか
時間軸並行処理：ある時間の 『範囲』 において、複数のタスクを扱うこと並列処理：ある時間の 『点』 において、複数のタスクを扱うこと 書籍：Linux System Programming, 2nd Edition Chap.7 でも "時間" という観点での違いが言及されています。 Concurrency is the ability of two or more threads to execute in overlapping time periods. Parallelism is the ability to execute two or more threads simultaneously. 並行処理は、複数個のスレッドを共通の期間内で実行する能力のことです。 並列処理は、複数個のスレッドを同時に実行する能力のことです。 構成と実行並行処理：複数の処理を独立に実行できる 構成
Unityプロジェクトでも Claude Code に自走させるワークフロー - やらなイカ？
最近は Claude Code 中心に使っていて、Unityプロジェクト（といってもゲームでなくUPMパッケージ開発が多い）でもそこそこ安定するワークフローが固まってきました。 一例として紹介します。 目的 紹介するワークフローの目的は次の2点です。 できるだけ自律的に、自走させたい レビュー負荷を減らしたい 前提として、すべてこのワークフローを使うのではなく、例えばコードを書きながら探索的に設計したいケースでは*1 従来通りGitHub Copilotのサジェストを使ってTDDで書いています。 また、いわゆる "Vibe Coding" ではなく、実装コードもテストコードもレビューし、保守性を高める修正を入れています。 ワークフロー 次の手順で開発を進めます。 Plan modeで、実装する機能の要件、仕様、一部の実装方法などを伝え、それを一旦ドキュメントに書き出し ドキュメントをもとに
Unity製アプリを作る時のアーキテクチャをどこまで区切るか、あるいはレイヤードアーキテクチャの一指針
はじめに Unityでゲーム開発を行う際、アーキテクチャ設計は長期的な開発効率と保守性に大きく影響します。 もしUnity製アプリのコードベースをインゲームとアウトゲームに分けた時、後者のアウトゲーム側は同じイベント駆動型のWebやネイティブアプリで流行している設計パターンをUnityに輸入 することで、保守性を高めることができる。というアイデアに異論がある人は少ないと思います。 インゲーム、アウトゲームってなに？ (※一旦ここはイベント駆動のUI設計部をアウトゲーム、毎フレームのTickやUpdateにしたがって状態遷移する部分をインゲーム、とします) こんな感じです。 アウトゲーム: メニュー画面、設定画面、ショップ画面など イベント駆動（ボタンクリック、画面遷移） WebアプリのUIパターンが適用しやすい インゲーム: バトル画面、プレイヤー操作、ゲームロジック フレーム駆動（Upd
個人的 Vibe Coding のやりかた
こんにちは、よしこです。 最近、個人的に欲しいツールをVibe Codingで作ることが増えてきたので、私の中で定着してきた進め方をまとめてみようかなと思いました。 ちなみに "Vibe Coding"（雰囲気コーディング）というのは、「人間が音声やテキストで指示を出し、AIが主体となってコードを書くコーディングスタイル」を指すワードです。 私もこのやりかたをするときはほとんどコード書いてません。 要件定義 まずは「何を作るのか」「ターゲットは誰か」「どんな機能が必要か」「画面構成はどうするか」などを決めます。好きなAIとチャットベースで喋りながらまとめていきます。 こっちが全然考えきってなくても、「◯◯なアプリ作りたいんだけど要件定義手伝ってー」から会話を始めれば必要な情報は向こうがヒアリングしてくれます。 ここはChatGPT 4oを使うことが多いです。トーンやノリが個人的な好みと合っ
やさしいMCP入門
4/9(水) お昼にYouTubeでも解説します🙌 やさしいMCP入門 ＆ 実践LT会（KAGと学ぼう！勉強会） https://kddi-agile.connpass.com/event/351600/
1枚の画像からAIで曲を作り、ミュージックビデオを完成させるAI制作ワークフローを解説します（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
最近、AIで曲を作りました。そのワークフローが結果的に、いろいろなAIツールを少しずつ使っていく、ちょっと面白いものになったので、その流れを紹介しつつ、最近のAIツールの進化についても触れていければと思います。 まず、完成したミュージックビデオを紹介しましょう。ここで使った動画の一部については、別記事で解説しています。 音楽パートの大まかな流れとしては、曲のモチーフ→曲の断片→歌詞制作→曲の完成→ボーカルの置き換え→メロディーの変更→コード譜取得→ピアノパートの追加→コーラスパートの追加→マスタリング、となります。 では、このワークフローを振り返っていきます。 曲のモチーフ：HeyGenのPhoto Avatarで桜の季節の画像を生成曲のモチーフは、桜が咲いている中にいる妻のイメージ。妻のAI画像生成は、最初はDream BoothでファインチューニングしたStable Diffusion
AIを用いた開発の効率を最大化させるためにやっていることを全部書く
こんにちは、しば田です。 AI を用いたプログラミング、中々難しいです。 日々どうしたら効率を最大化できるかを日々試行錯誤していますが、なかなか正解に辿り着けている気もしないしモデルの登場のたびにチューニングが必要なのでツラいですね。 この記事では、自分の思考整理も兼ねて常日頃から私が意識して行っている Tips に関してまとめてみました。重要なことから些末なことまで全て書いています。 最近、Cursorのコミュニティが出していたTips17選に対して自分の考えを書いたのですが、 反響があったのでもっと網羅的に書きたいなと思い記事を書くことにしました。（30個くらいあります。） ※記事の対象者は Cursor、Windsurf、Cline（Roo）あたりを使ってプログラミングしている人を想定しています。 ※一覧性を優先するのでそれぞれを深くは語りません。 ※多分抜け漏れがあるので適宜追加し
Windows 11をMicrosoftアカウントなしでインストールするbypassnroが削除されるも…抜け道はあります！ | ソフトアンテナ
ホームWindowsWindows 11をMicrosoftアカウントなしでインストールするbypassnroが削除されるも…抜け道はあります！ Windows 11をMicrosoftアカウントなしでインストールするbypassnroが削除されるも…抜け道はあります！ 2025 3/30 Microsoftは本日、Windows 11の最新Dev/Betaチャンネルビルドを公開しました。どちらのビルドにも大量の新機能が追加されていましたが、中にはあまり望ましくない変更も含まれています。 Windows 11 Build 26200.5516と26120.3653では、これまでWindows 11をセットアップする際に、インターネット接続やMicrosoftアカウントの要件を回避するために使われていたbypassnro.cmdが削除されていたのです。 この変更に関してMicrosoftは次
Model Context Protocol（MCP）とは？生成 AI の可能性を広げる新しい標準
はじめに こんにちは。クラウドエースの荒木です。 ChatGPT や Claude などの生成 AI が日常生活やビジネスに浸透してきましたが、これらの AI の真価は外部システムと連携したときに発揮されます。しかし、この連携には大きな課題がありました。 これまで AI と外部システムを連携させるには、システムごとに個別の API 統合が必要で、認証方法やデータ形式、エラー処理など、細かな実装を繰り返す必要がありました。このような個別対応は開発効率を下げ、拡張性や保守性の面でも問題がありました。 そこで登場したのが「Model Context Protocol（MCP）」です。2024 年 11 月に Anthropic が発表したこのオープンプロトコルは、AI と外部システムの接続を標準化し、開発者の負担を大幅に軽減します。 この記事では、MCP の基本概念から実装方法、活用事例まで、技
Claude Desktopとmcp-server-qdrantで超お手軽ナレッジベースの構築
TL;DR qdrant/mcp-server-qdrantを使えばClaude Desktopからベクトル検索エンジンを操作できるよ ベクトルデータベースなので、LLMとの相性が良いよ 「ここまでのチャットを整理して保存しておいて」ができるのは、すごすぎるよ 1. Qdrantとは Qdrantはベクトル検索エンジンです。テキストをベクトル化して保存し、意味的な類似性に基づいて検索することができます。 通常のキーワード検索と異なり、ベクトル検索では単語の正確な一致ではなく、コンテンツの意味的な類似性に基づいて結果を返します。これにより、「先週のミーティングの決定事項」といった自然言語のクエリで、関連する情報を見つけることができます。 このQdrantとClaudeを連携させることで、ベクトルDBをメモ帳として扱うブルジョワなナレッジマネジメントが実現します。 PostgreSQLやSQL
【保存版】親が亡くなったらやること全52項目を解説！一覧チェックシート付き - リハコ
「もしも、親が亡くなったら、どうしたらいいの？」 人生で、必ず直面しなければならない、親の死。 いつかその日が来ることを覚悟して。もしくは今まさに、親が亡くなった直後で、この記事を読まれているのではないでしょうか。 初めに、お伝えします。 親が亡くなった後にやることは、文字通り“山程”あります。 あなたがやることを、下記のリストに全部まとめました。 悲しみに暮れる暇もないまま、このように数々の手続きに忙殺される日々が待ち受けています。 とはいえ、しっかりと考えずに手続きを行ってしまうと、 「葬儀会社にぼったくられたり、相続問題で大損した…」 「葬儀で使う遺影の写真は、希望のものを使ってあげたかった…」 「お世話になったみんなに見送られたかったのを知らずに、家族葬にしてしまった…」 などと、後悔してしまうことは、案外少なくありません。 そこでこの記事では、親が亡くなったあとに知りたいことを全
OpenHands GitHub Issue Resolverを使って（ほぼ）無料でAIエンジニアに開発を依頼できる環境を作ってみる
※ この記事は2025/3/15現在の情報に基づいています。生成AIの進化は非常に早いため、最新情報は各公式ページをご確認ください。 はじめに AIエンジニアを活用した開発が注目されていますね。 AIエンジニアといえば、Devinが有名ですが、利用するためには月額約500ドルからのプランしかなく、コスト面でのハードルがあり、気軽に試すのは難しい状況でした。 そこで、オープンソースの自動開発AIエージェントとして開発されているOpenHandsに注目。 OpenHandsは基本的にはセルフホストが必要ですが、GitHub & Gitlab Issue Resolver機能というものがあり、これを設定すると、GitHub Workflowの中でOpenHandsのエージェントが実行されるため、セルフホスト不要で環境を構築することが可能です。 また、GitHub WorkflowはPublicリ
Devinにコードレビューをさせ、コード品質と開発速度を同時に高める話
チューニング チューニングにあたっては、大きく以下の3点を重視しました。また、これらを管理するための「プロンプト」と「Knowledge」の使い分けも工夫しています（後述します）。 レビュー時のお作法を守らせる（AIは細かい作業に分解することが苦手な場合が多いため、ファイル単位でのチェックや処理の追い方といった手順をインプットしています） Railsアプリケーションにおける理想的な設計パターンをレビュー時に定着させる グロービス特有のドメイン知識・運用ルールを活用させる これらの観点で情報整理を行うことにより、「一般的に望ましい設計や実装方法」だけでなく、「自社特有の事情を反映した指摘」を自然に提示できるようになります。 また、知識の初期構築に多くの時間を割くことなく、実際に使いながらDevinにフィードバックを行い徐々に精度を高めていけるため、最初は小さく始めることを意識しました。 Kn
TypeScript 製の AI エージェントフレームワーク Mastra
import { Mastra } from '@mastra/core/mastra'; import { createLogger } from '@mastra/core/logger'; import { weatherAgent } from './agents'; export const mastra = new Mastra({ agents: { weatherAgent }, logger: createLogger({ name: 'Mastra', level: 'info', }), }); エージェントを定義する src/mastra/agents/index.ts では Agent クラスを使用して天気情報を提供するエージェントを定義しています。 import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic'; import { A
生成AIにdraw.ioのAWS構成図を作図させてみた | DevelopersIO
こんにちは。たかやまです。 いままでいくつものIaCツールをベースにAWS構成図作成する作図ツールがでているかと思います。 ただ、これらは独自ツールでユーザー側で編集できないものだったり、作成された構成図のエクスポート先がPDFやPNGだったりと、後から修正や更新がしにくいという課題があります。 私は普段draw.ioやCacooを使ってAWS構成図を作成しています。 日々新しい生成AIモデルが登場していますが、draw.ioはXML形式で構成図が定義されるため、生成AIでも扱いやすいのではないかと考えました。 実際に試してみたところ、想定以上に高品質なAWS構成図を作成してくれたので今回はそちらをご紹介します。 さきにまとめ CDKやCloudFormation、Terraformのコードから直接構成図を生成できる モデルはClaude 3.5 Sonnet以上がおすすめ Anthrop
Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜
はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin
CLINEに全部賭けろ
Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
【完全比較】VS Code最強の3大AIアシスタント！Cline vs Roo Code vs CoolCline - Qiita
Cline : シンプルかつ導入しやすいオープンソースAI Roo Code : Clineを拡張し、UIや役割切替が充実 CoolCline : 機能総合版。自動承認やコスト管理などを備えた最上級仕様 それぞれの特色や目的に合わせ、最適なツールを選んでみてください。 以下では、それぞれの詳細を見ていきます。 （長い割に上部でまとまっているので、以降は興味のある方のみ読んでください。） 1. Cline（クライン） 概要 Clineは、VS Code上で動作するオープンソースのAIコーディングアシスタントです。 VS Code拡張機能としてインストールし、コマンドラインインターフェース（CLI）やブラウザ操作とも連携できます。 GitHub Copilotのようなコード補完とは異なり、プロジェクト全体を理解して複数ファイルにわたる修正やビルド・テスト実行まで自律的に行える点が強みです。 ま
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