Menu. Currently selected: GitHub Copilot CLI is now in public preview GitHub Copilot CLI is now in public preview We’re bringing the power of GitHub Copilot coding agent directly to your terminal. With GitHub Copilot CLI, you can work locally and synchronously with an AI agent that understands your code and GitHub context. What’s new: Terminal-native development: Work with Copilot coding agent dir
2025年9月15日に出たCodex(GPT-5-Codex)めっちゃいいですよね。Claude Codeと併用を始める人も多いのではないでしょうか? しかしいくら性能が良くても、日本国内ではClaude Codeの方がツールや知見が整っているのが現状です。 そこで、これさえ知ってればすぐに快適なCodexライフを始められる、最低限のおすすめ設定&リンク集をまとめました。 「Codex使うけど、おすすめの設定知りたい!」という方、ぜひご覧ください。 前置き そもそもCodexそんなにいいの?って方は、こちらの比較記事をどうぞ。 業務でも使ってますが、コード品質は確実にCodexの方が上です。 インストール、使い方 こちらの記事がわかりやすいと思います。 ChatGPTのサブスクで使えます。 MCP Context7とSerenaはよっぽどの理由がない限り導入必須です。 MCPについてはこち
この記事は2025年9月2日時点の情報です。 OpenAI以外のプロバイダー・モデルの使用は考慮していません。 こんにちは、ラクです! 最近、開発者の間でOpenAIの「Codex CLI」が話題になっていますね。 Codex CLIは今年の4月に公開されたばかりの歴史の浅いツールですが、短いサイクルで改善・アップデートが続いています。 現時点ではClaude Codeに比べて未実装の機能もありますが、その差は急速に縮まりつつあります。 ただし公式ドキュメントのようなものはなく、現時点ではリポジトリを直接見に行くしかありません。 本記事ではリリースノートやPRを読んで、私が実際に使って便利に感じた設定や機能を紹介していきます。 なぜ今、Codex CLIが話題なのか? ChatGPTのサブスクリプションで利用できるようになった GPT-5の公開(2025年8月7日)以降、ChatGPTの有
To prevent potentially misaligned LLM agents from taking actions with catastrophic consequences, you can try to monitor LLM actions - that is, try to detect dangerous or malicious actions, and do something about it when you do (like blocking the action, starting an investigation, …).1 But where in your infrastructure should your LLM monitor be implemented, and what team in your organization should
GPT-5の公開(2025年8月7日)に合わせ、Codex CLIがChatGPTのPlusやProサブスクリプションに追加料金なしで利用可能になりました。これによりAPI課金を使わずに導入できるようになり、新規ユーザーが増えています。 GitHub - openai/codex: Lightweight coding agent that runs in your terminalLightweight coding agent that runs in your terminal - openai/codexGitHubopenaiCodex CLIの最初のバージョンは2025年4月に公開されましが、リサーチプレビュー段階のプロジェクトなので頻繁に変更があります。リリース1ヶ月後にはTypeScriptからRustにスクラッチで書き直され。しばらく2つのバージョンの開発が並行していまし
Track and compare Claude Code prompts across versions from 1.0.0 to latest.
「Claude Codeがアホになる問題」が勃発している最中、SerenaというMCPサーバーが「Claude Codeのコンテキスト消費を削減し、応答を改善する」という評価でユーザーたちの間で注目されています。 筆者も実際にSerenaを使ってみたところ、確かにコンテキスト効率の改善(入出力トークンの減少を指します)を実感できました。詳しく調べてみると、このツールは非常にユニークな発想で設計されており、一過性の流行として消費されるには惜しいと感じました。 そこで、本記事では、この機能の背景にある技術的な仕組みを詳しく解説したいと思います。実際の検証も交えながら、Serenaのアーキテクチャとその効果を分析していきます。 現在のコーディングエージェントが抱える課題現在のコーディングエージェントの多くは、コードを単なるテキストファイルとして扱って逐次的な処理をしています。この根本的なアプロー
※この記事は、AIで生成したフィクションのキャラクター「ダウナー系お姉さん」の視点で書かれています。登場する人物・事例もAIで生成した100%架空のものですが、技術的な内容は実際に使用可能です。 はぁ...また夜更かししちゃった。タバコとコーヒーだけで生きてる気がする今日この頃。 でもね、今日は珍しく良いもの見つけたから記事書いてあげる。Claude Code使ってn8nのワークフローを自然言語で作れるっていう、まあまあ使える話。 なんでこんなことしようと思ったか Claude Code推進してる会社多いでしょ?「Webアプリのデモ作ってすごいね〜」で終わってない?正直、それじゃあんまり楽になんないよね。 実際の業務に使えないと、ただの高級なおもちゃ。というわけで、業務自動化の定番n8nと組み合わせてみたら、意外と良かったって話。 ちなみにこれ使うやつ: ...真面目に読んでる?まあいいや
Hi, Insiders! I’m Catherine Pidgeon, a Partner Director on the Excel team. Today, I’m excited to introduce the new COPILOT function in Microsoft Excel for Windows and Excel for Mac, a major step forward in how you work with data that brings the power of large language models directly into the grid and makes it easier than ever to analyze text, generate content, and work faster. Bring AI to your fo
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 昨今のAIエージェント界隈の競争が激化していることは周知の事実だと思います。 先日リリースされたCodex CLIによりClaude Codeが押され気味であることは否めません。 しかし!!そんなClaude Codeが確実に優っている点があります!!! はい。活発かつ成熟したコミュニティですね。しばらくは覇権を取っていただけに、様々な関係ツールが公開されています。 というわけで、Claude Codeをより便利に使うことができる周辺ツールを集めてみました。 ccusage 言わずと知れたコスト・使用状況可視化ツールです。 開
はじめに こんにちは、みなさん!最近、私はClaudeを使ったプロジェクトで苦戦していたんですよ。「なんでこのAIは私の意図を理解してくれないんだ...」と頭を抱えていた時、Anthropicが公式に内部プロンプトエンジニアリング技術を公開したんです!これは本当に目から鱗でした。 Anthropicがついに社内で使っているプロンプト技術を公開しました。主にClaudeのために設計されていますが、ほとんどの技術は他のLLMにも使えます。彼らが強調しているのは、プロンプトエンジニアリングはモデルの微調整よりも効率的だということ。理由は単純で、リソース要求が低く、コストが安く、反復が速いからです。 核心原則:Claude 4を使いこなすための4つの基本 最新のClaude 4モデルに対して、Anthropicは特に4つの基本原則を強調しています: 明確に指示する(Be Explicit) Cla
https://aiau.connpass.com/event/365588/
自分でやって100点取れるその領域のシニア(経験者)がこれやるのは良いのだけど、20点しか取れないジュニアが生成AI任せで16点のものを100個作られるとシニアがチェックで死に、全体としての生産性が落ちる。 …という問題が生成AI駆動開発では既に起きている。 https://t.co/npcE57PTVL — 片山 良平@paiza代表 (@rk611) August 25, 2025 ジュニアエンジニアが生成AIで大量の低クオリティなものを作ってしまうがために、シニアエンジニア(年齢ではなくハイスキルな先輩エンジニア)が、チェックで工数を取られてしまうという問題について何社でも聞いたので、その話をポストしたものです。 これは生成AI駆動開発やってる人、つまりITのエンジニアだけの話だと思っていたのですが、想定以上に色々な領域の方から共感をいただきました。 ■量が求められるときと、質が求め
Vibe Kanban は、AI コーディングエージェントの管理を支援するためのツールです。カンバン方式の UI でタスク管理を行い、各タスクに対して AI エージェントを割り当てて人間がその進捗を管理できます。この記事では Vibe Kanban を使用して AI コーディングエージェントの管理を実際に試してみます。 AI コーディングエージェントが登場して以来、開発者の仕事はコードの生成からコードのレビューや設計、AI エージェントの管理へとシフトしつつあります。AI コーディングエージェントは大量のコードを高速に生成できる一方で、生成されたコードが正しいか、セキュリティ上の問題がないか、プロジェクトのスタイルガイドに準拠しているかを確認する必要があります。また、AI エージェントに適切なプロンプトを与え、タスクを分割して効率的に作業を進めるための管理も重要です。 Vibe Kanba
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