作って覚えるAIエージェント：1000行以内のtiny-agentをバイブコーディングで作ってみる
Hugging Faceのブログで提唱されている「Tiny Agents」。 そのコンセプトに触発され、バイブコーディングで1000行以内の軽量エージェント作りに挑戦してみました。 これらの記事では、MCPをツールとして用いる軽量なエージェントの概念として、Tiny Agentsを紹介しています。(Githubリポジトリも公開） 今回は上記記事をインスパイアにTiny Agentsを作ってみました、せっかくなのでAIコーディング・バイブコーディング縛りです。 （コードの細かい部分は全然確認していないので、お見過ごしください） 冷静に考えたら、1000行はtinyなのか？と思いましたが、プロンプトやコードコメントも含めて1ファイルに収めた時のコード行数なので、一旦tiny寄りと見なして頂けたらとても嬉しいです。 そして、最初に懺悔しておくと、MCPサーバーの実装も含めたら1000行を超えてい
ECMAScript source phase imports がはやく動くようになってほしい
Node.js 24.0.0 でECMAScript source phase importsが動くようになりました。 (--experimental-wasm-modules が必要です) Node.jsエコシステムは様々なサードパーティーツールに支えられているので、Node.js自身が新しい機能をサポートしたからといってすぐさまアプリケーションやライブラリで採用できるわけではないですが、この機会に何が嬉しいのか説明しようと思います。 サンプル まず以下のサンプルコードを見てください。 本コードで重要なのは以下の3行だけです。 import source addModuleSource from "./add.wasm"; const addModule = await WebAssembly.instantiate(addModuleSource); console.log("123
「生成AI」から「#生成UI」の時代へ。Vibe UI Codingでノリで自分好みのUIにする。｜a null-sensei
生成AIじゃなくて「生成UI」の時代スマホを開くたびに押す場所が違う――そのストレス、そろそろ終わりにしませんか？ コンテンツを "作る" 生成AI はすっかりおなじみ。でも私たちが本当に毎日触っているのは 画面そのもの＝UI（ユーザーインターフェース） です。これからは画面もあなた仕様にサッと "生成" される時代。私はこれを 生成UI と命名しました（いつもの如く勝手に）。 みんな感じている「UI疲れ」回転寿司とか居酒屋の注文ボタン、サービスごとに場所がバラバラ。 高速道路のフードコート券売機、毎回どこを押せばいいかわからない。 人気店の待ち時間アプリ、見たい情報が深いメニューの奥底に。 "慣れ" で乗り切っているけれど、実は無駄に脳のバッテリーを消費しているんですよね。 生成UIって何？あなたの状況・好み・目的に合わせて、画面レイアウトやボタン配置がその場で組み上がる仕組み。 専門家
ソフトウェアエンジニアから AI エンジニアへスキルチェンジ - As a Futurist...
AI 始めました！というと、ミーハーな感じがありますが、15年ほどやってきたソフトウェアエンジニアとしてのキャリアは終わりにして、 2カ月程前から AI エンジニアになりました。ここ5年程は、過去の経験の切り売りしかしていない感じがずっとあったのですが、 全く新しいことを始めて1から勉強し直しているところでとても楽しいです。 Fifteen Years of Dev, Deleted — Hello AI 目次 AI エンジニアって何？ 今までのAI/機械学習と違うところ 自律的なエージェントの構成要素 自律的なエージェントが人間を拡張した先 未来への不安 ブラックボックスを超えて 自然言語が主役になる時代のソフトウェア開発 やりたいこと AI エンジニアって何？ 雑に言えば、この表現が言いえて妙だと思います: 「LLM インテグレーション屋さん」 LLM インテグレーション屋さんになるこ
2025-05-29のJS: TypeScript Native Previews、Firefox 139、Angular 20、Chrome 137
JSer.info #736 - TypeSciptのGo言語でのネイティブ実装である@typescript/native-previewが公開されました。 Announcing TypeScript Native Previews - TypeScript TypeScriptをGo言語に移植した実装で、コンパイラであるtsgoと合わせてVSCode拡張などもリリースされています。 TypeScriptネイティブ移植観察レポート TSKaigi 2025 - Speaker Deck Firefox 139がリリースされました。 Firefox 139.0, See All New Features, Updates and Fixes Firefox 139 for developers - Mozilla | MDN hidden=until-found属性のサポートとTempora
Cursor × GitHubでPRレビューがめちゃくちゃ楽になった話(2025/5)
はじめに こんにちは、iOS エンジニアの kaikai です。 プルリクエスト（PR）のレビューが滞ると、開発速度も品質も下がりがちです。 そこで私は AI エディタ「Cursor」 を “補助輪” として取り入れ、レビュー時間を短縮しつつ見落としを減らす 方法を実践しています。 本記事では、「AI に丸投げせず、人が主役のままラクにする」具体的な流れを紹介します。 前準備 1. レビュー専用のディレクトリを準備する まずは レビュー専用ディレクトリ をcloneしてきましょう。実装用ブランチと混ざらないので安心です。 私はレビュー依頼が頻繁に来るプロジェクトを Cursor で常に開きっぱなしにしています。 2. 拡張機能を導入する Cursor に GitHub Pull Requests and Issues 拡張機能 をインストールします。 この拡張機能によって、自分宛に来ている
PostgreSQL設計ガイドラインのご紹介 | フューチャー技術ブログ
はじめにフューチャー社内の有志メンバーでPostgreSQL DB設計ガイドラインを作成しました。 PostgreSQL設計ガイドライン | Future Enterprise Arch Guidelines 形になってから数ヶ月寝かせており、ある程度社内の指摘を取り込むことができたのでこのタイミングで告知します よくあるDB設計規約との差別化ポイント単にDB設計ガイドラインというと何を今更？感もあるので、命名規則や型桁など一般的な内容に加え、以下の点でよくあるDB設計ガイドラインから一歩踏み込んだコンテンツとなるよう心がけました。 論理設計への踏み込み単なるテーブル定義やデータ型選択にとどまらず、より高度な論理設計の原則に焦点を当てています。 マスタ/トラン/ワークデータベース設計において、データの種類に応じてテーブルを明確に分離することは設計効率と保守性を高める上で重要ですが、意外とそ
『アジャイルに効く アイデアを組織に広めるための48のパターン』を読んだ - Panda Noir
マネージャーからおすすめされた本。でも買ったまま2年くらい積んでしまっていた。マネージャー、すみませんでした… www.maruzen-publishing.co.jp どういう本か? タイトルにある通り、アイデアを組織に広めるための48のパターンについて紹介する本。 構成としては大きく3部に分かれている。 第1部と第2部: パターンの使い方と体験レポート 第3部: 48のパターンのリファレンス 1部は48パターンが網羅されるようにストーリー仕立てで書かれており、2部は実際にあった様々な事例についてのレポートになっている。 忙しい場合、 第1部を読むだけでも十分に価値がある。 「確かにこういうやり方ならうまくいきそうだな〜」とか、「自分がやってたこれってこういうパターン名がつくんだな」という発見がある。パターンの詳細は3部にしか書いていないが、パターンの命名がわかりやすいので雰囲気でだいた
ほぼ全ての主要Android／iOSデバイスに有効 USBを使う攻撃「CHOICEJACKING」とは？
オーストリアのグラーツ工科大学の研究者らは「Android」や「iOS」といったモバイルデバイスを標的とする新たなUSBベースの攻撃手法「CHOICEJACKING」の情報を公開した。 この手法は、かつて問題となった「JuiceJacking」と同様に、悪意ある充電器を使ってユーザーのスマートフォンに不正アクセスを試みるものだ。現代のモバイルOSにおいて導入された対策を回避できる点で強く警戒が必要だとされている。 瞬きより早く不正アクセス実行 主要スマホ11機種が脆弱であることが判明 脅威となったかつての「JuiceJacking」対策として、AndroidやiOSにはUSB経由のデータ接続に対しユーザーの明示的な同意を必要とするよう設計が組み込まれた。しかし、CHOICEJACKINGはこの設計がUSBホストとUSBデバイスの同時動作を前提としていないという前提の隙を突くことで回避が可能
Opera Neon、AIブラウザ市場での独自性と挑戦：競合ひしめく中で目指すポジションとは - イノベトピア
Last Updated on 2025-06-01 20:21 by TaTsu ノルウェーのOpera社は2025年5月28日、AIエージェント搭載ブラウザ「Opera Neon」を発表した。 AIを搭載した新しいブラウザ「Opera Neon」が、数多くのブラウザがひしめく今の市場で、どのような立ち位置を狙い、他の製品とどう違うのかを解説します。以前Innovatopiaの記事でも取り上げられたように、Opera Neonはこれまでのブラウザとは一線を画し、まるで「AIエージェント」のようにユーザーの作業を積極的にサポートすることを目指しています。 Opera Neonの特に注目すべき強みは、主に次の3点です。 ユーザーの作業に深く関わり、手助けする「AIエージェント」としての機能。 プライバシーに配慮し、情報を端末内で処理するローカルAI「Browser Operator」。 高機
AWS、事実上無制限にスケールするPostgreSQL互換の大規模分散DB「Amazon Aurora DSQL」正式版を提供開始
Amazon Web Services（AWS）は、事実上無制限にスケールするPostgreSQL互換の大規模分散データベース「Amazon Aurora DSQL」の正式版を提供開始したと発表しました。 Amazon Aurora DSQLは昨年（2024年）12月のイベント「AWS re:Invent 2024」で発表された、サーバレスな大規模分散データベースです。 1つのリージョン内で3つのアベイラビリティゾーンにまたがる構成、もしくは複数のリージョンにまたがる構成において、自動スケーリングと自動障害復旧機能を備えたActive-Activeなクラスタを実現できます。 分散処理による高いスケーラビリティおよび複数のアベイラビリティゾーンやリージョンによる冗長構成による高可用性の両方を実現するだけでなく、複数リージョンのような広域での分散データベースにおいてトランザクション処理による強
【海外記事紹介】「C/C++からRustへ」に絞った包括的なドキュメントが海外で話題に。Rustに興味のあるC/C++プログラマは必読
どんな内容か 本書の内容は、言語や利用シーンごとにセクションに分けられ、それぞれC++とRustによるコード例を併記してわかりやすく解説されている。 例えばコンストラクタについて解説されたページでは以下のようなサンプルコードとともに、ポイントを絞ってわかりやすく理解できるように工夫されている。 主なポイント C++: オブジェクトのストレージ確保後にコンストラクタが呼ばれ、初期化を担当。 Rust: 「すべてのフィールドを一度に初期化する」のが基本で、newやwith_xxxといった静的メソッドが“コンストラクタ”に相当する。 レコード更新構文 (..) により、一部だけ変更した新インスタンスを簡潔に生成できる。 失敗する初期化: C++は例外、RustはResult／Optionで表現する。 コード例（抜粋） C++ class ThreadPool { unsigned int num
Claude Code Actionで5000円溶かして学んだ、AIエージェント並列開発
どうも、こんにちは。私です。 今月、AI開発界隈がまた騒がしくなってますね。Claude Codeに加えて、Claude Code Actionという新しい選択肢が登場しました。 なので、5000円ほど溶かしながら実際に触ってみました。これまでのAI開発とはまた全く違う体験で、今後の開発環境の変化の可能性が感じられてとても良かったですね。 進化の早いこの世界ですから、来月にはまた全然違うこと言ってそうですが、現時点での雑感をまとめておこうと思います。 Claude Code vs Claude Code Action：何が違うの？ まず整理しておきたいのが、Claude CodeとClaude Code Actionの違いです。 Claude Code（ローカル実行） Claude Codeは、簡単に言うとCursorのターミナル版みたいなもの。ローカルの各種IDE上で動作し、まさにCur
量子コンピューターでRSA-2048を解くためには？ (2025年5月版)
はじめに RSA暗号は、巨大な整数の素因数分解の困難性を安全性の根拠とする公開鍵暗号方式です。特にRSA-2048は、2048ビット長の合成数（10進数で約600桁）を利用しており、現代のスーパーコンピューターをもってしても、既存の素因数分解アルゴリズムでは現実的な時間内での分解は困難です。しかし、もし非常に大規模な量子コンピューターが実現すれば、従来のアルゴリズムと比較して飛躍的に高速な素因数分解アルゴリズムが実行可能になると予想されています。 では、RSA-2048を解読するためには、どの程度の規模の量子コンピューターが必要になるのでしょうか？ 2019年、GidneyとEkeråは、誤り率0.1%以下の2000万量子ビットを持つ量子コンピューターがあれば、RSA-2048を8時間で解読できるという推定を発表しました[1]。この件に関する日本語の解説は、以下の記事にまとめられています。
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