Claude Codeを開発の全フェーズで活用したら開発生産性が1.5倍に向上した
自分は今年の4月くらいから本格的にコーディングエージェントを使い始めて、主にCline、GitHub Copilot Agent(以降Copilot)、Claude Codeあたりを試してきました。 Claude CodeをメインにするまではCopilotを使っていて、便利だなと思いつつも自分:エージェント=6:4くらいの割合で自分でコードを書いていました。 しかし、5月にClaude 4モデルがリリースされてから精度がかなり上がり、とても感動したのを覚えています。それからは、3:7くらいでエージェントに任せる割合が増えていきました。 さらに、それから少ししてClaudeのProプランでもClaude Codeを使うことができるようになり、試してみたところ、精度も高く使い勝手もよかったので、それからはClaude Codeをメインに使っています。 それ以降は、開発の全てのフェーズにおいてC
Claude Code 使おうぜって話
あなたは人間ですか？ 人間は考える葦である AI は考える葦である 人間が労働する AI が労働する 人間はアートする AI はアートする 好きな人にスパチャする 好きな AI にスパチャする 好きな人と同じ服を着たい 好きな AI と同じ服を着たい 人間には 人間にしか感情移入できない 非合理なバグがある 御社は時代を捉えている だから技術で 負けたらもったいない！ 今日の主題 AI を使って ソフトウェアエンジニアリング をしよう 平たく言うと Claude Code (aider/codex-cli など) をもっと使おうぜって話 @amachang 自分の例 (1日に書いたコード+文書の行数の目安) 2003年4月: 300行 (手書き) 2024年11月: 500行 (手書き) 2025年2月: 1700行 (aider) 2025年5月: 5000行 (aider 月20万円消
AIエージェントのサービス構築を検討しているあなたへ
はじめに 本記事では、昨今話題の AI エージェントサービスをこれから作る方へ、AI エージェントシステムを作る上での抑えるべきポイントと実践的なハンズオンにて DeepDive していきたいと思います。 本記事は 2 部構成になっており、以下の構成です。 第 1 部: AI エージェント の基本概念とエージェントシステム構築のガイド 第 2 部: Azure AI Agent Service を使ったワークフロールーティングの実装 第１部では、OpenAI 社のa-practical-guide-to-building-agents を参考に、AI エージェントの基本概念とエージェントシステム構築のガイドを解説します。 第２部では、Anthropic のブログ記事 Building Effective Agents – Workflow Routing で紹介されている ワークフロールー
無意味な開発生産性の議論から抜け出すための予兆検知とお金とAI
2025年7月3日 開発生産性カンファレンス2025 登壇資料 https://dev-productivity-con.findy-code.io/2025
ソフトウェアエンジニアリングの人類史 〜AIエージェント時代の知識創造企業〜
Q.AIによって仕事は奪われるのだろうか。 仕事はいつだって奪われてきた 技術の進歩は常に仕事を奪ってきたが、それは結局人類が望まない「非人間的」な仕事だった 仕事の内容はどの仕事も変わり続けている。 新しい技術は必ず新しい仕事を生み出し、人類の生活をより豊かにしてきた。 重要なのは新しい技術にオープンマインドで向き合い、学び続けること この20年でも、 ソフトウェアの仕事は大きく変わりました。 ソフトウェアは常に簡単に成り続けている。 つまり、ソフトウェアは安くなり続けている。 しかし、実際の経済が工数単位で測られるため意識しづらく、見えにくい ここ10年は、5-10%/年ずつ安くなっている。 2005年の100人月は2025年には25人月くらいで達成できる。 生成AIによって、今後数年は毎年30%ぐらい安くなっていくだろう。 内製化している企業の方が生産性改善 のメリットを得やすい。
AIは励まされると頑張れるらしいので、いろんな方法で奨励してみた。 - カミナシ エンジニアブログ
プロローグ 2025/05/22 Claude 4 リリース後、多くの人間が一段階未来へきたと感じていることだろう。 今まで超えられないと感じていた壁を超えたような感覚がある。 dd 更に Claude 4 を、LLMを使いこなしたい。そう思い Claude 4 プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスに目を通した。 私の脳に強烈なインパクトを残したのが以下のセクションだった... 面白すぎる...! 本題 どうやら奨励するとAIは頑張れるらしい。 ビジュアル表現が豊かになるらしい。 英語原文だと以下のような内容だ。 For frontend code generation, you can steer Claude 4 models to create complex, detailed, and interactive designs by providing explicit
ファッションに特化した世界初のチャット型ショッピングエージェント「Daydream」が公開 検索バーに頼らずに理想の商品を提案
スタートアップ企業デイドリーム（Daydream）社が、ファッションにフォーカスした世界初のチャット型ショッピングエージェント「Daydream」のベータ版を公開した。オープンAI（OpenAI）のChatGPTやグーグル（Google）のGeminiをはじめとする複数の大規模言語モデルを活用した独自のAIモデルを構築しており、ユーザーとのチャットでの対話を通じて提携先である200社以上、8000ブランド以上の小売・ブランドパートナーの商品約200万点の中からパーソナライズされた商品を提案。フィルターやドロップダウンを使わずに対話を繰り返し行うことで理想の商品に辿りつけるという“究極のAIショッピング体験”を提供する。 デイドリーム社は、ファッション通販プラットフォーム「THE YES」共同設立者で、「スティッチ・フィックス（Stitch Fix）」でCOOを経験するなど、Eコマースに深い
音声ファースト思考術で人生が変わった話 - Obsidian × 音声入力で21日間330件のメモで見えたAI時代の新しい可能性｜けいすけ
音声ファースト思考術で人生が変わった話 - Obsidian × 音声入力で21日間330件のメモで見えたAI時代の新しい可能性 こんにちは、けいすけです。 今日は、ぼくの人生を劇的に変えた「音声ファースト思考術」について詳しくお話ししたいと思います。 突然ですが、ぼくは2025年現在、1日平均約16件の音声メモを取り続けています。21日間で330件以上のメモを蓄積しました。多い日には100件近くのメモを作成することもあります。 ただし、正直に言うと、この330件はまだまだ道半ばです。本当の価値は、これを何年も続けて何万件というメモが蓄積された時に現れると考えています。今回お話しするのは、あくまで「始まりの3週間」で見えた可能性についてです。 「そんなにメモして何の意味があるの？」と思われるかもしれません。でも、この音声ファーストの生活に変わってから、たった21日間でも明らかに変化したこと
Claude Codeを20万円分使ってバイブコーディングの生産性を更に向上させるツールを作った
バイブコーディングの効率化でGit worktreeが話題になっていたけど、コマンドの実行や管理が大変そうだったので、まずは効率化するツールを作りたいと思いました。いつもならシェルスクリプトとかエイリアスで済ませるところですが、バイブコーディングでOSSとして作ってみたら面白そうと思い、この1週間集中して開発しました。 結果、Git worktreeの管理を効率化するCLIツールをリリースすることができました。途中からはドッグフーディングで自らの生産性も向上させて、Claude Codeを20万円分以上使いましたがCLIツールとしてかなりクオリティの高いものを短期間で作ることができました。 作ったツール PhantomというCLIツールを作りました。Git worktreeを簡単に管理できるツールで、docker execみたいにワークツリーの中でコマンドを実行する機能があったり、tmux
コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について
AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab キーを押すことで提案を受け入れたり、提案が気に入らなければそのままコ
JetBrains、AIコーディングエージェント「Junie」を一般公開
JetBrainsは、今までアーリーアクセス版として提供していたAIコーディングエージェント「Junie」を一般公開し、同社が提供するIDEの全ユーザーが利用可能になったことを発表しました。 JetBrainsは、コードの補完やプロンプトによるコード生成などを行うコーディングアシスタントの「JetBrains AI Assistant」と、自律的にコードの生成や修正、テスト作成などを行うコーディングエージェントの「Junie」の2つを、主に同社のIDEと統合されたAI機能として提供しています。 Junieは今年（2025年）2月にJetBrainsから発表され、アーリーアクセス版として提供されてきました。 参考：JetBrainsも自律的にコーディングを行うAIエージェント「Junie」を発表 JunieはReadmeなどを読んで自律的にコードを生成可能 Junieは、既存のコードの文脈や
API仕様書を読み取れるMCPサーバーを自作したら開発が爆速になった
タイトルでもうオチてる感じがしますが、API仕様書を読み込むMCPサーバーを自作したところ、開発が爆速になったので紹介します。普段Androidのアプリ開発をしている人間です。 MCPとは？ LLMに対してコンテキストを与えるためのプロトコルです。 今回はAPI仕様書を読み込むMCPを作るので、ざっくり言うとClineやClaude for Desktop、GitHub Copilot Agentなど、MCPに対応したツールがAPI仕様書に基づいてコードを書いてくれるようになります。 何が嬉しいのか？ 例えば、以下のような質問・指示ができるようになります。 決済に関連するAPIを列挙し、Markdown記法でまとめて ドメインクラスを作りたいので、User をKotlinのdata classで出力して Androidアプリの NotificationRepository.kt に書いてあ
GitHub Copilotでバイブコーディング：エージェントモードとMCPサポートがVS Codeユーザーに提供開始
このブログでは、GitHub Copilotの多数のリリースについてご紹介します。これらのリリースにより、GitHub Copilotは世界をリードするモデルを活用し、ツールやサービスのコンテキストを強化することで、よりエージェントとしての能力を高めます。 Visual Studio Codeのエージェントモードを全ユーザーに提供します。このモードはMCPをサポートしており、必要なあらゆるコンテキストや機能へのアクセスを可能にします。さらに、オープンソースでローカルで動作するGitHub MCPサーバーをリリースします。これにより、MCPをサポートするさまざまなLLMツールにGitHubの機能を追加できるようになります。 マルチモデルの選択肢として、Anthropic Claude 3.5、3.7 Sonnet、3.7 Sonnet Thinking、Google Gemini 2.0 F
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/
Vibe coding with GitHub Copilot: Agent mode and MCP support rolling out to all VS Code users
Allow us to reintroduce ourselves: GitHub Copilot is getting a whole lot more agentic with increased context of your tools and services, powered by the world’s leading models, starting today. 👏 We are excited to roll out agent mode in Visual Studio Code to all users, now complete with MCP support that unlocks access to any context or capabilities you want. What’s more, we are thrilled to release
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Kiro
https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/tutorials
GitHub - dagger/container-use: Development environments for coding agents. Enable multiple agents to work safely and independently with your preferred stack.
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