AIエージェントのためのDocker Sandboxes実践入門 - Qiita
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 AIエージェントのコーディング環境として、Docker Sandboxesを使っています。 本稿執筆時点ではまだExperimentalな扱いなので、まとめ記事を書くタイミングが難しいのだけど、とは言え「やってみた」以上の情報がまだまだWeb上に少なく、周りに勧めづらいなぁというのもあるので、自分なりの使い方や設定のカスタマイズ方法などをまとめておきます。開発環境は人それぞれだと思うので、事例の1つとして誰かの参考になればよいのではなかろうか。 ちなみにこの記事は当初思ったよりもずいぶん長くなってしまいましたが、全部人間が書い
要求を仕様に落とすテンプレートを作ってみた
はじめに：AI時代にこそ「要件定義」が最重要スキルになる 最近は生成AIの進化により、コードを書くこと自体のハードルは劇的に下がりました。「どう実装するか（How）」の多くをAIが担ってくれるようになった今、ソフトウェア開発において人間の役割は明確にシフトしています。 それは、「何を作るべきか（What）」「なぜ作るのか（Why）」を正確に定義し、チームやAIに迷いなく伝えることです。曖昧な指示からは、人間相手でもAI相手でも、期待したプロダクトは生まれません。 しかし現実には、要件定義や仕様書の作成は現場ごとにやり方がバラバラで、極めて属人的なスキルになりがちです。「もっと体系的に、誰もが迷わず要求を仕様に落とし込める『型』が欲しい」——そうした背景から、GWのお題として、頭の整理も兼ねて作成したのが本記事で紹介する「要求仕様書テンプレート」です。 なぜ要求仕様書が必要なのか 「要件はS
節約AIコーディング・実践編
Claude Code、Codex CLI、OpenCode等のAIを使ったコーディングはすっかり一般的になりました。（※なおタイトル画像はAIに作ってもらいましたが、この文章は100%人間が書いています。） 一方でAIコーディング活用の壁は大規模言語モデル(LLM)利用のコストでしょう。私の周辺には$100/月や$200/月といったLLMのサブスクリプションにプライベートで加入している人がたくさんいますが、これはかなり例外的で、業務ならともかく趣味のコーディングならせいぜい数千円/月ぐらいで始めたい人も多いのではと思います。 この投稿ではOpenCodeで安価にAIコーディングをはじめる – おすすめ構成($0～$30/月)で紹介したパターンのうち、$10/月、$30/月のパターンを例に、どのように節約する(＝トークンの消費を抑える）のが良いかというのを自分の経験（実践）の範囲で説明しま
Vibe Coding のトークン消費量の40-60%を占めることもある、Markdownファイルの読み込みトークン消費量を最大98%以上圧縮する markdown-query スキル - Qiita
背景 私は、ソフトウェアエンジニアリングの 設計書をほぼ Markdown で作成しています。 業務要件、ユースケース一覧、サービス記述書、API 仕様、ADR、ナレッジベース。気づけば、社内外で扱うドキュメントの大半が Markdown になっていました。 さらに、最近は GitHub Copilot や Claude Code の出力結果そのものも Markdown で返ってきます。つまり、インプットもアウトプットも Markdown という状況が、現場では当たり前になりつつあります。 そうなると、次に困るのが「この大量の Markdown を、どうやって AI エージェントに効率よく読ませるか」です。 Vibe Coding でエージェントに「この仕様に従って実装して」と頼むとき、関連 Markdown を全部 read_file させると、Context Window があっという
ChatGPT Pro は高いので Codex + GitHub Copilot でお小遣いを守りたい - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AI 関連サービスの使いすぎでお小遣いがピンチです。贅沢に ChatGPT Pro を契約して遠慮なく使いたい所ですが、ちょっとでも節約した使い方が出来ないか思考を巡らせてみました。 最近は Coding Agent の選択肢も豊富です。そもそも Codex にこだわらなければ他にもより安価なサブスクリプションはありますが、ここではそれは触れません。私よりもお小遣いが厳しい方は私の記事を読むよりは以下のような Coding Agent を検索しても良いでしょう。 色々な Coding Agent Claude Code （高ぇ） Ope
AGENTS.md完全入門 ── 60,000リポジトリが採用した事実上の共通フォーマット - Qiita
AGENTS.md は「AIコーディングエージェント向けの README」です。 リポジトリにこのファイルを置くことで、Codex CLI・Cursor・GitHub Copilot など多くのツールが共通の指示を読み取れます。ただし、ツールごとに対応状況や読み込み条件には差があります。 この記事では、AGENTS.md が生まれた背景、ツールごとの対応差、実践的な導入ノウハウまでを体系的に解説します。 1. なぜ AGENTS.md が必要になったのか ツールごとに設定ファイルが分断された現実 AIコーディングエージェントの普及に伴い、各ツールが独自の設定ファイルを要求するようになりました。 ツール 設定ファイル
生成AI時代のドキュメント基盤
本項はFindy様のイベント 仕様駆動開発（Spec-Driven Development） Lunch Talk で発表した発表原稿を、加筆修正したものになります。 スライドはこちら 生成AI時代のドキュメント基盤 - Docswell 生成AI、活用されていますか？ 生成AI、活用されていますか？ 私はもう毎日、どっぷりつかっています。 仕様駆動開発にも注目 そんな中、仕様駆動開発も注目を集めてきました。 AWS - Kiro GitHub - Spec Kit Fission-AI - OpenSpec gotalab - cc-sdd ドキュメントの重要性 生成AIの活用が進み、ドキュメントの重要性が再認識されています。 これらの仕様駆動開発ツールの登場は、ドキュメントの重要性が増していることのひとつの表れだと解釈しています。 ドキュメントの2つの課題 これはあくまで私個人の考えで
Storybook MCP を試してみた
Storybook MCP のセットアップ Storybook MCP を使用するには @storybook/addon-mcp アドオンが必要です。以下のコマンドでインストールします。 npm install @storybook/addon-mcp .storybook/main.ts ファイルを開いて、@storybook/addon-mcp をアドオンに追加します。 export default { "stories": [ "../src/**/*.stories.mdx", "../src/**/*.stories.@(js|jsx|ts|tsx)" ], "addons": [ "@chromatic-com/storybook", "@storybook/addon-vitest", "@storybook/addon-a11y", - "@storybook/addon-
Harness Engineering
Birgitta is a Distinguished Engineer and AI-assisted delivery expert at Thoughtworks. She has over 20 years of experience as a software developer, architect and technical leader. This article is part of “Exploring Gen AI”. A series capturing Thoughtworks technologists' explorations of using gen ai technology for software development. It was very interesting to read OpenAI’s recent write-up on “Har
ハーネスエンジニアリングを自分のプロジェクトで実装してみた - Qiita
ポイントは「強制力」の違いです。プロンプトでいくら「anyを使うな」と書いても、エージェントは忘れます。一方、リンターでブロックすれば物理的に使えません。 Stripe Minionsチームの言葉が本質を突いています。 優れた開発者インフラを構築せよ。エージェントは自動的にその恩恵を受ける。 エージェント専用のインフラを作るのではなく、人間の開発者にとっても良い環境を作る。それがそのままエージェントの性能を引き上げます。 Stripeの事例では、人間用に構築した開発環境（devbox）をそのままエージェントに使わせています。エージェント専用の特別なツールを作ったわけではありません。良い開発者体験は、良いエージェント体験でもあるということです。 実装1: 50行CLAUDE.mdの設計 ポインタ設計の原則 逆瀬川ちゃんの記事でも強調されていた原則があります。「CLAUDE.mdはポインタであ
Claude Codeで仕様駆動開発、tsumikiが良かった
はじめに 前回の記事では、Claude Codeに出戻りした話と、コンテキストエンジニアリングの考え方について書いた。 今回は「じゃあ実際に実務でどう使うの？」という話だ。 個人開発のプロジェクトなら思いついたままにClaude Codeを走らせて実装すればいい。それはそれで楽しいし、それなりの成果物もできる。 ただ、それでは再現性がない。 以前書いた記事でも触れたが、モデルの精度が上がったとはいえAIはいまだにガチャだ。何かを作るたびに品質がブレる状態では実務には持ち込めない。 そこでたどり着いたのが、仕様駆動開発（Spec-Driven Development） だ。 仕様駆動開発とは 仕様駆動開発とは、以下の工程を経て実装に至る開発フレームワークだ。 人間がやること：要件定義と設計をAIと徹底的に壁打ちして、曖昧さを潰す AIがやること：タスク化以降の実装フェーズ 以前の記事で書いた
GitHub Copilot を極める会
はじめに GitHub Copilot は、もはや単なるコード補完ツールではありません。 どの文脈を与え、どこまで任せ、どこで人が介入するか その設計次第で、生産性にもコード品質にも大きな差が生まれます。 本記事「GitHub Copilot を極める会」では、 GitHub Copilot を 補完ツール としてではなく、 設計・実装・リファクタ・テストまでを支援する開発パートナーとして使い切ることを目標に話を進めます。 中でもエージェントモードを使いこなすことや、カスタムされた命令を Copilot に読み込ませること、更にはコーディングエージェントへコードレビューをさせる方法までこの記事でご紹介させていただきます。 「書かせている」状態から、「制御して使っている」状態へ --- GitHub Copilot を使う側のレベルを一段引き上げる記事となれば幸いです。 それでは行きましょう
できるだけ無料でサービスを運用するための個人開発オススメデプロイ先 - Qiita
はじめに こんにちは、ひるげです。 個人開発でWebアプリを作ったとき、「どこにデプロイすればいいんだろう？」と悩んだ経験、ありませんか？ AWSやGCPは高機能だけどコストが怖い。かといって無料のサービスは制限が気になる... この記事では、個人開発で使えるおすすめのデプロイ先をカテゴリ別に紹介します。実際に僕が開発中のアプリで採用した構成も公開するので、参考にしてみてください。 この記事の対象 本記事は、フロントエンドとバックエンドを分離する構成を前提としています。具体的には、React等のSPAをフロントに、Go/Node.js等のAPIサーバーをバックに置くような構成です。 以下のケースでは、ここまでの構成は不要です。 静的サイトのみ（ブログ、ポートフォリオ等） → GitHub PagesやCloudflare Pagesだけで十分 フルスタックフレームワーク（Rails、Nex
3分で学ぶ GitHub Copilot CLI の基本とベストプラクティス - プププなテクブ
2026年2月25日、GitHub Copilot CLIがついにGAされました。 github.blog そこで今回はまだGitHub Copilot CLIをまだ見てない/触ってない という人向けに、ざっくりと使い勝手やベストプラクティスを3分で知ってもらえるような記事を書いてみました。 検証のコンテキスト 突然ですが、openapi-zod-clientというライブラリがあります。 github.com openapi-zod-clientはOpneAPI Specに定義された内容をZod Schemaへ変換してくれるライブラリです。一方でZodはTypeScript界隈では言わずと知れた型Schemaライブラリです。parseにより、データがSchemaに定義した型や形式に一致するかを検証することができます。 ところで、Zodは2025年4月のリリースでそれまでのV3からV4へと大
💚 OpenAI / ChatGPT 完全ガイド
💚 OpenAI / ChatGPT 完全ガイド¶OpenAIのChatGPT・Codex CLI・GPT-5モデル・Sora 2 を網羅した総合ガイドです。目的に応じて最適な記事へご案内します。 🔀 どの記事から読む？¶graph TD Q1{"Codex CLIを<br>使ったことがある？"} Q2{"自動化したい？<br>CI / ワークフロー"} Q3{"トラブル<br>シューティング？"} Q4{"ChatGPT機能を<br>知りたい？"} A1["📖 概要と<br>クイックスタート"] A2["🔄 自動化<br>ワークフロー"] A3["🔧 トラブル<br>シューティング"] A4["🤖 ChatGPT<br>エージェント"] A5["🏆 ベスト<br>プラクティス"] Q1 -- No --> A1 Q1 -- Yes --> Q2 Q2 -- Yes -->
ローカル HTTPS 開発専用ツール SPTTH を公開した | blog.jxck.io
Intro http://localhost:3000 での開発には限界がある。 しかし、本番と同じように https://example.com でアクセスできる環境をローカルに作るには、ドメインの解決、証明書の発行、443 での起動など、少し手間がかかる。 そこで、必要な全てを 1 つのツールで行い、様々な開発環境を再現するためのツールを開発したので、紹介する。 Jxck/sptth: reverse https proxy (https - sptth) for local development https://github.com/Jxck/sptth localhost の罠 localhost はあまりにも特別なホストであるため、権限などの挙動は、本番ドメインにデプロイすると変わる。 また、本番ドメインとは Origin が異なるため、連携のためのあらゆるセキュリティ境界も変
人生3回目のCSVエディタ開発をしている理由。SmoothCSV作者がビルド不能から再起するまで【フォーカス】 レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPフォーカス人生3回目のCSVエディタ開発をしている理由。SmoothCSV作者がビルド不能から再起するまで【フォーカス】 CSVエディタ「SmoothCSV」開発者 kohii （石川 耕平） 2009年に名古屋大学情報文化学部を卒業後、SIerでのシステム開発を経て、フリーランスおよびWebサービス会社での開発リードを経験。2021年より医療系スタートアップに参画。本業の傍ら、2011年より個人開発としてCSVエディタ「SmoothCSV」を手がける。 X：@kohii00 GitHub SmoothCSV公式サイト 「SmoothCSV」という、多機能なCSVエディタがあります。表計算ソフトのような操作感を持ちながら大規模データでも軽快に動作し、SQLによるデータ抽出や高度な編集機能を備えたこのツールは、エンジニアやデータアナリストの間で支持を集めてきました。開発者は、医療系スタ
The Software Development Lifecycle Is Dead | Boris Tane
AI agents didn't make the SDLC faster. They killed it. I keep hearing people talk about AI as a "10x developer tool." That framing is wrong. It assumes the workflow stays the same and the speed goes up. That's not what's happening. The entire lifecycle, the one we've built careers around, the one that spawned a multi-billion dollar tooling industry, is collapsing in on itself. And most people have
モダンで爆速。月額0円でWebアプリを開発・公開する技術構成（Hono/Neon/Drizzle/Cloudflare Pages）
1. はじめに こんにちは！ 株式会社EpicAIの松島です！ EpicAIではシステム開発系の案件に関わることが多く、要件整理〜実装まで幅広く触っています。個人では、作りたいものを気軽に作って試したり、AtCoderで競プロをやったりしています。 今回は、自分が個人開発をするときに愛用している技術構成について紹介します。 学生や個人開発者のみなさん、アプリのデプロイ先、どうしていますか？ 「モダンな技術でWebアプリを作りたい！でも…」 AWSやAzureは機能が多すぎて学習コストが高いし、クレジットカードの高額請求が怖い…。 Herokuの無料枠が終わってから、手軽なデプロイ先が見つからない…。 Vercelもいいけど、データベースのお金がかかるのがネック…。 そんな悩みを抱えている開発者に、現在考えうる「最強・最速・完全無料」の技術スタックを紹介します。これを使えば、財布を気にせず、
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ゲームエンジンUnityとGodotの両方で「同じゲームを2つ作ってみた」開発者あらわる。迷うのでどっちでも開発、豪快比較 - AUTOMATON
