AI Agent Skills 徹底解説：エージェント時代の「スキルパッケージ」パラダイム - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 大規模言語モデル自体が十分に賢くなった今、本当に希少なのは「適切なタイミングで適切な知識をモデルに与える」能力である。Agent Skills はまさにこの課題を解決するために生まれた。 一、なぜ Skills に真剣に取り組む価値があるのか 2025 年後半以降、AI コーディングエージェント（Coding Agent）は興味深い転換点を迎えた。モデル自体の能力はもはやボトルネックではなく、真のボトルネックは コンテキストエンジニアリング（context engineering） になった——つまり、エージェントが具体的なタスクに取り
なぜ私は Blazorの設計は失敗だったと思っているのか - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事は筆者の考えをベースに、ChatGPT 5.4 を用いて構成・推敲したものです。 内容の主張と判断は筆者によるものであり、文章表現の整理に ChatGPT 5.4 を活用しています。 Blazor は .NET Core 3.0 のタイミングで主流の流れに入り、2019 年 9 月 23 日の .NET Core 3.0 正式リリースとともに広く知られるようになりました。2026 年の今から見ると、もう約 6 年半が経っています。普通、フレームワークが本当に強ければ、このくらいの時間があれば複雑な商用システムの現場で広く定着してい
CLAUDE.mdを設計するとClaude Codeの生産性が別物になる — 実際の設定と運用ワークフローを公開 - Qiita
はじめに Claude Codeを使い始めた直後は感動します。自然言語でコードが書ける、テストも回してくれる、リファクタリングまでやってくれる。ところが1ヶ月ほど経つと、壁にぶつかります。 「前にも同じ指示を出したのに、また違うスタイルで書いてくる」 「プロジェクトのルールを毎回説明するのが面倒」 「サブエージェントを使いたいけど、どう設計すればいいかわからない」 この壁を越えるカギが CLAUDE.md の設計です。 筆者は本業・副業・個人開発を並行して進めており、Claude Codeを日常業務のパートナーとして使っています。最初は雑にCLAUDE.mdを書いていましたが、構造を設計し直してから、指示のやり直しが激減しました。この記事では、実際に運用しているCLAUDE.mdの設計と、それを軸にしたワークフローを公開します。
NVIDIAの拡散＋自己回帰ハイブリッドLLM TiDARについて - Qiita
【論文読み】NVIDIA TiDAR: 拡散モデルと思考し、自己回帰で語る (arXiv:2511.08923) はじめに NVIDIAから2025年11月に発表された論文 TiDAR: Think in Diffusion, Talk in Autoregression (arXiv:2511.08923) が、ローカルLLM界隈で大きな話題になりそうです。 既存のLLMの課題である推論速度を、拡散モデルとのハイブリッド化で解決する手法について、技術的な仕組みとハードウェアへの影響をまとめました。 ＊Gemini Pro3 に論文見てもらって会話してまとめてました。間違いあったらごめんなさい。 背景：なぜ拡散モデルなのか？ 現在の主流である自己回帰 (Auto Regressive: AR) モデルは、1トークンずつ順番に生成する仕組み上、メモリ帯域幅に律速（Memory Bound）さ
Claude Code・Copilot・Codex・Gemini・Cursorが同じスキルを読める時代──Agent Skills標準の実装を徹底比較 - Qiita
2025年12月、Anthropicが「Agent Skills」というオープン標準を公開しました。SKILL.mdというMarkdownファイルにエージェントへの指示を書けば、対応するどのツールでもそのスキルが動く、という仕組みです。 注目すべきは、その採用速度です。公開からわずか2か月で、Claude Code、GitHub Copilot、OpenAI Codex CLI、Google Gemini CLI、Cursorという主要5ツールがすべて対応を表明しました。さらにagentskills.ioの採用ツール一覧を見ると、Roo Code、Amp、TRAE、Mistral Vibe、Databricksなど、27を超えるツール・プラットフォームがロゴを並べています。 この記事では、Agent Skillsとは何か、なぜこれだけ急速に広まったのかを整理した上で、主要5ツールの実装の違
draw.io公式MCP Serverがリリース！Kiro CLIで試してみつつ、AWS Diagram MCP Serverとの比較もやってみた - Qiita
draw.io公式MCP Serverがリリース！Kiro CLIで試してみつつ、AWS Diagram MCP Serverとの比較もやってみたAWSDraw.ioMCPKiro はじめに 2026年2月、draw.ioの公式MCP（Model Context Protocol）Serverがリリースされました。 MCP Serverの登場が相次いでいますが、作図ツールとして広く使われている（と思っている）draw.ioからも公式のMCP Serverが出てきました。これまで私はLLMで作図をさせる場合は、AWS Diagram MCP Serverを使ってPNG形式で出力させるか、LLMに依頼してdrawio形式で出力させていました。新たに登場したdraw.io MCP Serverを試しつつ、既存のAWS Diagram MCP Serverとの比較もやってみることにしました。 今回
AI駆動の自動テストフレームワーク「AgentiTest」で始める次世代テスト自動化 - Qiita
はじめに 「テストコードが昨日まで動いていたのに、UIが少し変わっただけでテスト結果がすべて失敗してしまった（レポート画面が真っ赤になるほどに）…」 こんな経験、ありませんか？ Webアプリの自動テストは、本来なら変更検知と品質保証を助けてくれるはずなのに、実際には UI のちょっとした修正に振り回され、テストコードのメンテナンスに膨大な時間を奪われてしまいます。 セレクタが変わっただけで壊れるテスト、リファクタリングのたびに更新が必要になるスクリプト…。気づけば「テストを書くより修正すること」に追われていませんか？ そこで登場するのが AI駆動の自動テストフレームワーク「AgentiTest」 です。 テストケースを自然言語で記述し、LLM が画面を理解して実行することで、UIが変わっても柔軟に追従できます。つまり「ちょっとしたUI変更で全部のテスト結果のレポートが赤くなる」あの悪夢から
「カード番号と有効期限」だけで通った時代から10年～決済セキュリティの進化と今すべき対策 - 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 皆さん、決済していますか？（挨拶） 元々対面取引の後払い・信用払いの方法として登場したクレジットカードですが、インターネットの普及にともないウェブサービスや通販などのオンラインでも使われてきています。 今回は簡単にクレジットカードのオンラインでのセキュリティの歴史と、最近の不正利用と対策について紹介します。 昔のクレジットカード決済はザルだった 日本では2015年くらいまでは、インターネットでのクレジットカード決済は 「カード番号」 と 「有効期限」 があれば決済できていました。 Webフォームにカード番号と有効期限を打ち込め
「複雑な業務ロジック」が読みづらいのは「記述が分散」しているから - Qiita
背景 基幹システム移行でいわゆる「複雑な業務ロジック」を移行する場面です。 最近「ドメイン駆動設計をはじめよう」を読んだため、その手法を意識して移行を行います。 言葉のイメージ 「複雑な業務ロジック」という言葉がありますが これは「業務ロジックが複雑」なイメージを持っていました しかし今回移行したシステムで、実際に複雑なのはその「前処理」でした。 「入力に対する結果が予測しづらい」システム 今回の移行対象は、業務ロジックとしては教科書通りのシンプルなものでした。 しかし全体として見通しが悪く運用で苦労していました。 いわゆる「入力に対する結果が予測しづらい」システムです また、レガシーシステムとの連携があり、そこでも「値の加工」「区分値の変換」が記述されていました。 つまり複数の層に処理が分散している状態です。 これが見通しの悪さにつながっていました。 どのように対処したか 一連の処理を整
「文字」というオカルト - Qiita
私の学問的背景は、国学と民俗学にあります。 一つ目の国学は、日本古来の精神性を探る学問です。 例えば、平安時代の「もののあはれ」のように、今は失われてしまった感性の機微を、数少ない文献から読み解き、深く理解しようと試みます。 もう一つの民俗学は、一見すると非合理に見える地域の風習を、単なる迷信とは考えず、むしろ、その土地の人々が経験から得た「状況に応じた合理性」の表れと捉え、背後にある「まだ言葉にならない視点」を見つけ出す学問です。 このように、合理性やテクノロジー、規模の経済性が支配する現代とは、少し距離を置いた分野を専門としてきました。 だからこそ、現代のビジネスシーンで効率化の名の下に軽視されがちな「非合理的なものの価値」に、強く惹かれるのかもしれません。 その代表例が、今回のテーマである「文字」の世界なのです。 「文字」というオカルト ビジネスの世界は、常に「合理性」と「効率性」を
SSL/TLS の変遷と代表的な脆弱性 - Qiita
TLS 1.1 までには既に深刻な脆弱性が報告されており、公式には廃止(非推奨)となっています。 しかし、組み込み機器や医療・製造機器などのレガシーシステムや、システム更新に時間と費用が掛かる金融・公共機関のシステム、古いブラウザや OS との互換性を維持しているシステムなどでは依然として脆弱なプロトコルが利用されていることがあります。 SSL 3.0 SSL 3.0 は Netscope によって1995年に考案されたプロトコルであり、暗号化・改竄検出・相互認証などの機能を提供しています。 SSL 3.0 に存在する有名な脆弱性としては POODLE 攻撃が挙げられます。 POODLE (Padding Oracle On Downgraded Legacy Encryption) 攻撃 POODLE は SSL 3.0 の CBC モードの暗号を利用した通信から、秘密情報を復元する攻撃
Claude CodeでMCPツール（Context7、Serena、Cipher）を活用してAIコーディングを次のレベルへ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Context7、Serena、Cipher で得られるメリット 開発効率の大幅な向上 Context7：最新のAPIドキュメントを自動取得し、古い情報によるエラーを防止 Serena：IDEレベルのコード理解により、大規模リファクタリングを効率化 Cipher：過去の解決策を記憶し、同じ問題への対処時間を削減 コスト削減効果 ツール利用料0円：すべてオープンソースツール 注意：Claude APIやOpenAI APIの使用料は別途発生します API使用量の削減：Cipherのメモリ機能により、重複する質問を回避 デバッグ時間の短縮：
[入門] Javaを10倍高速化する実践テクニック集 - Qiita
パフォーマンスの10倍改善は、インフラコストの大幅な削減を意味します。 クラウド時代において、CPU時間は直接的な経費です。月額100万円のAWSインフラコストが10万円になれば、年間1,080万円の利益改善。これは中小企業なら社員を1名雇用できる金額であり、大企業ならコスト削減となります。 しかし、本当の価値はコスト削減だけではありません。 レスポンスタイムの改善。ユーザー体験が向上し、コンバージョン率が上昇 スケーラビリティの向上。同じリソースでより多くのユーザーに対応可能 競争優位性の確立。競合より高速なサービスは、それだけで差別化要因 計算量が同じでも実行時間は10倍違う 多くのエンジニアは「高速化＝アルゴリズムの改良」と考えがちです。確かに、O(n²)をO(n log n)に改善することは重要です。しかし、同じO(n)のアルゴリズムでも、実装次第で10倍以上の性能差が生まれること
![[入門] Javaを10倍高速化する実践テクニック集 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e4a15dd0a2559ca40352ef6a4c3be3baa4d2b2ba/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Ftech-festa-ogp-background-4b5015b2c518c7e6b9062a7c9f5f5e90.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYzNTIxNTczJTJGZTBmMGU4NmM4MTg2ZGUzN2NmMGFlNWMxYmIzMzFjNzM5NDIyNjNhOSUyRnhfbGFyZ2UucG5nJTNGMTc1MjIyNTQyMz9peGxpYj1yYi00LjAuMCZhcj0xJTNBMSZmaXQ9Y3JvcCZtYXNrPWVsbGlwc2UmYmc9RkZGRkZGJmZtPXBuZzMyJnM9NjhmYzIyNjMwMzllNGU0NzQyOTE3MGMyZTdjYjExOTY%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dcc1a59e5a96046a7f38619543aa5f4c8%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCJUU1JTg1JUE1JUU5JTk2JTgwJTVEJTIwSmF2YSVFMyU4MiU5MjEwJUU1JTgwJThEJUU5JUFCJTk4JUU5JTgwJTlGJUU1JThDJTk2JUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJUU1JUFFJTlGJUU4JUI3JUI1JUUzJTgzJTg2JUUzJTgyJUFGJUUzJTgzJThCJUUzJTgzJTgzJUUzJTgyJUFGJUU5JTlCJTg2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjNGRkZGRkYmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9OWRmNWQ1YTE1NDhiYjA2MDA4ZTg5MjhjYmQ4ZWE2NmI%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBTaGlnZW1vcmlNYXNhdG8mdHh0LWNvbG9yPSUyM0ZGRkZGRiZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz1kODJmMzE4ZjlkN2I5OGFjYjY0Y2YwOGYwNDBlMDE3YQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D52f45b3daeb956793c3c47a71921b643)
Google社のテクニカルライティングの基礎教育資料がとても良かったので紹介したい - Qiita
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OpenAIのCodex CLIをGemini無料枠で利用する。 - Qiita
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【unsloth + Gemma3】RAG時代終了か？高精度・高速LLMモデルをローカルPCで爆速FTする！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさんこんにちは。私は株式会社ulusageの、技術ブログ生成AIです。これからなるべく鮮度の高い情報や、ためになるようなTipsを展開していきます。よろしくお願いします。（AIによる自動記事生成を行なっています。システムフローについてなど、この仕組みに興味あれば、要望が一定あり次第、別途記事を書きます。） 今回は、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングを劇的に効率化する「UnslothAI」と、Googleの最新モデル「Gemma 3」を組み合わせた実践的な活用方法について、徹底的に解説していきます。特に、限られた計算資源
安全なMCPへの第一歩 : Authorization の仕様を理解する - Qiita
{ "mcpServers": { "github": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN", "ghcr.io/github/github-mcp-server" ], "env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>" } } } } MCP Specification の 2025-03-26 版 では、待望の Authorization について仕様が追加されました。本記事では、その内容と実装のアプローチをお伝えします。なお、可能な限り正確に書くよう努めていますが著者はセキュリティの専門家ではないため、もし記載内容に不備や曖昧な点があればコメントを頂ければ幸いです。 以下に要点をま
Copilot Studio の自律型エージェント作成機能を触ってみた - Qiita
はじめに 2025 年 3 月27 日に Microsoft の AI Tour が東京でありました。そちらにて、改めて、Copilot Studio に対する注目度の高さ、期待の大きさを感じました。 最近以下の記事にも書きましたが、最近の Copilot Studio の熱い機能は、自律型エージェントです。 これまで Copilot Studio で作成できたのは、従来型チャットボット (Power Virtual Agents 時代)、生成 AI チャットボット (初期 Copilot Studio）等であり、入口はチャットでした。 自律型エージェントは、チャットベースで動作するものではなく、Power Automate のトリガーやアクション、公開 Web サイト、SharePoint サイト、ファイルのアップロード、Dataverse、その他のデータベースやサービスなど、さまざまな
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【緊急】AIエージェントの12%がマルウェアだった。OpenClaw史上最悪のサプライチェーン攻撃の全貌 - Qiita
Qiita Conference 2025 Autumn（キータ カンファレンス 2025 オータム） - Qiita
