AI エージェント実践ガイドブック
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Codex CLI で GPT-5 をChatGPTプランで使ってみた[使い方と感想]
Claude Codeの代替となると期待して使ってみました。現在7Mトークン分を使用しましたが今のところレートリミットには到達していません。おそらくリリース直後でレートリミットの上限はゆるいかもしれません。なおGPT Plusプランに加入中です Codex CLIでGPT-5を使用した感想 Claudeとの比較ですが ・コードのDiffがわかりにくい->Claude Codeの場合はログの最後に変更箇所を表示してくれますが、Codex CLIの場合はコードの合間合間に変更が挟み込まれていてどこが変更されたのかわかりづらかったです。 ・日本語回答が弱い（そもそも英語使え問題だけど脳内変換する時間を節約するためと言っておこう） ・エラー修正精度はSonnet4よりやや高いかも。Opsとの比較はClaude Code Maxプランに加入していないのでわかりません。 ・エコシステムがClaude
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VibeCodingに必須の便利ツール「repomix」の紹介
repomixとは repomixとはLLMに渡すためのコードコンテキストを１つのファイルにまとめてくれるツールです。yamadashy (やまだし)さんによって制作されており、ご本人のZenn記事も公開されています。 最近ではOpen Source Awards 2025のPowered by AI部門にもノミネートされているホットなツールです。 なぜVibeCodingにrepomixを使うのか VibeCodingにおいて実装計画を作成するのは必須です。実装計画を作成せずに自ら実装の指示プロンプトを考えるのは骨が折れますし、ハルシネーションが起きやすく、本当にやってほしい実装から外れたコードを生成されることが多くあります。 実際ClineではPlanモードという機能が実装されており、推論モデルにやりたい実装を計画させてから実装するフローが推奨されています。 この実装計画の作成にあたっ
TS特化Clineプログラミング(テキスト版)
tskaigi で発表した https://tskaigi.mizchi.workers.dev/ のコピペしやすい用にしたバージョンです。 ほぼ marp のソースコードそのままですが、プロンプトのコピペ用にそのまま公開します。 本資料の内容 うまくいくプロンプト うまくいかないプロンプト、その理由 現状認識 注意: 前日リリースのClaude 4 の評価は間に合ってません!!!! Claude 4 Opus の高すぎる怖い 数時間触った感じ: 改善傾向だが、抱えてる問題も同じ傾向 主張: 言語特化プロンプトが必要(今は) Coding Agent は言語ごとのユースケースに最適化されていない ベストプラクティスをユーザーが取捨選定する必要 TS 周辺は技術選定で発散しがち プログラミング言語間の転移学習は不安定 GitHub を丸暗記しても、コンテキストに応じて翻訳&参照できるかは別の
（続）Cursorで「詳細設計→ガントチャート草稿」作成がめっちゃ楽になった話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Cursor擦り倒すシリーズ Cursorで要件定義がエラいスムーズになった話 （続）Cursorで「詳細設計→ガントチャート草稿」作成がめっちゃ楽になった話 ←本稿こちら 「Cursor」×「A5:SQL Mk-2」でテーブル定義書をリッチにする 「Cursor」×「Obsidian」内部リンク生成＆最適化プロンプト 「Cursor」で「難解コード」のリーディングがめちゃ楽になった話 「Cursorで要件定義をめっちゃ簡単に」を「rules」にしてさらに簡単にした 「Cursor」で「素の議事録」を「要件定義書」に高速でまとめなおした
Cursor の Project Rules 活用と改善
1. Project Rules とは Cursor の Project Rules（v0.45~） は、Cursor Chat/Composer での対話において、必要なコンテキストを与えるための機能です Cursor > General > Project Rules から設定できます。 これまで、Cursor では Rules for AI, .cursorrules といったカスタムルールを用いて、プロンプトのコンテキストを与えていました。 Project Rules は、これらのカスタムルールに加え、より具体的かつ個別にコンテキストを与えることができる機能です。 もちろん、Rules for AI や .cursorrules を併用することも可能です。 各ルールの特徴 Rules for AI Cursor のアプリケーション自体に設定するカスタムルールです。 Cursor で
Gemma 3やQwQなどでローカルLLMがそろそろ使い物になってきた - きしだのHatena
GoogleからGemma 3が出たり、AlibabaがQwQを出したりで、27Bや32BでDeepSeek V3の671Bに匹敵すると言っていて、小さいサイズや2bit量子化でも実際結構賢いので、普通の人がもってるPCでもローカルLLMが実用的に使える感じになってきています。 Gemma 3 Gemma 3は単一GPUで動くLLMで最高と言ってます。 https://blog.google/technology/developers/gemma-3/ 1B、4B、12B、27Bがあって、最高なのは27Bだけど、今回はLM Studioで12Bの4bit量子化版を使います。 LM Studioはここ。モデルのダウンロード含め、わかりやすいです。 https://lmstudio.ai/ とりあえず知識確認でJavaのバージョン履歴を。だいたいあってる！ JDK13のリリース年だけ違うけど、
AI駆動開発で苦労した話 〜笑えないけど笑うしかない日々〜
AI駆動開発で苦労した話 〜笑えないけど笑うしかない日々〜 はじめに ※本記事で使用している画像はAIツール（DALL-E）を使用して生成したものです。 略歴と、SecureNaviにおけるAI駆動開発の導入の経緯 2002年にお茶の水のジュンク堂でXP本に出合い強烈な衝撃を受けました。2005年にはSeleniumに出合いさらに大きな衝撃を受けました。 以降、テストの自動化、コードやテストの自動生成をライフワークとしてエンジニア人生を送っているしがないエンジニアです。 前々職の富士通時代は、頑固な職人的なエンジニアの理想である「ダース・ベイダー」(ピープルウエアで有名の受け売り)になることを目指して日々精進していました。「ダース・ベイダー」って富士通じゃ・・・ 変な前置きはこれぐらいにして、プログラミング言語を切り替える毎に統合開発環境を切り替えるのはストレスが大きいです。 そのため数年
Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜
はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin
10分で理解する Beautiful Soup - Qiita
Beautiful Soup とは HTML や XML から狙ったデータを抽出するためのライブラリです。 公式ドキュメントの冒頭の説明を見るとこれは HTML や XML のパーサーそのものではなく、パーサーをラップして扱いやすくするライブラリのようです。 Beautiful Soup is a Python library for pulling data out of HTML and XML files. It works with your favorite parser to provide idiomatic ways of navigating, searching, and modifying the parse tree. It commonly saves programmers hours or days of work. この記事では Beautiful Soup
CLINEに全部賭けろ
Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
【遂に解禁】コーディング最強モデル「Claude 3.7 Sonnet」登場。｜ChatGPT研究所
2025年2月25日、Anthropicは最新モデル「Claude 3.7 Sonnet」と、新しいエージェント型コーディングツール「Claude Code」をリリースしました。 従来の「Claude 3.5 Sonnet」よりも大幅に性能が向上し、コード生成やマルチステップ推論の精度がさらに洗練されています。 特に、拡張思考（extended thinking）の導入による数学・物理・プログラミング領域での精度向上が注目されています。さらに、同日発表のClaude Codeにより、端末上のファイル編集やテスト実行まで一括で行うエージェント機能が研究プレビュー版として提供開始されました。 Claude 3.7 Sonnetが正式リリース単一モデルで高速応答＋深い思考を両立Claude 3.7 Sonnetは、迅速なレスポンスが必要なシンプルなタスクから、段階的思考を要する複雑な課題までを1
Cline＋ローカル版DeepSeek R1でAIコーディングを使い放題にする（高スペックマシン向け）｜しぴちゃん
しぴぴぴ！ Vtuberのしぴちゃん (https://www.youtube.com/@CP-chan) です。 配信ではゲームの話しかしてませんが、今回はAIに関する連載ということでローカル環境（手元のマシン）で動かせるAIの話をしていきます。 第一弾 DeepSeek R1をほぼ準備なしからローカルGPUで動かす 第二弾 本記事 Cline＋ローカル版DeepSeek R1でAIコーディングを使い放題にする（高スペックマシン向け） 第三弾 GPUなしでも動く！ローカルLLMとllama.vscodeでコード補完 今回は連載の第二弾です。 LLMをローカルにインストールする大きなメリットとして、API制限や従量課金から解放されてLLMが「使い放題」になるという点があります。 DeepSeekは一世代前のV3ならWebで使ってもそんなに高くないのですが (https://api-docs
人間によるコーディング禁止の CLINE 縛りでゲームを作らせてみた感想
現時点の AI コーディングの実力を測るために、自分はプロンプトのみ、直接コードを書くのは禁止で Roo Code による VS Code によるエディタ操作のみでコードを書かせた。その感想 (急いで書いたのでいろいろと雑です) tl;dr 良し悪しはともかく、人類は確実にAIによる自動操縦型のプログラミング体験に依存するという確信を持った。 ただ、その基盤である CLINE(系)自体のツールとしての完成度はいまいち。 CLINE以外の、各モデルのコーディング性能も、現時点では物足りない。 CLINE とは何か(知らない人向け) いろいろと機能はあるが、コア機能としてはヘッドフルな vscode runner で、AI にコードを書かせるために必要な情報を受け渡しするインターフェースを持っている。ファイルの読み書きや、コマンドを実行結果をプロンプトにしてAIに渡す。puppeteer によ
2025年はRAGの次にAIエージェントが来る
はじめに 2024年のAI界隈では「RAG」が一巡し、その可能性と限界が明確になってきました。最も顕著な点は「RAGは魔法の杖ではない」という認識の広がりではないでしょうか？ RAGは確かに、既存の文書やデータを活用したAIの応答精度向上に貢献してきました。しかし、単純な質問応答を超えた複雑なタスクの実行や、動的な状況への適応には限界があることも明らかになっています。この限界を超えるための次のステップとして注目を集めているのが「AIエージェント」です。 OpenAIのCEOであるサム・アルトマンが「次のブレークスルーはエージェントだ」と発言していたり Anthropic社員がこのようなスピーチをしたりしています。 AIエージェントとは AIエージェントは、特定のタスクや目的のために設計された自律的なAIシステムです。たとえば、会議の参加者の予定を自動で調整して最適な時間を設定するAIアシス
LLMを用いたガチャ指向ゲーム開発 - ABAの日誌
自分の気に入るゲームが生成されるまでひたすらLLMを回す。これを仮にガチャ指向ゲーム開発と呼ぼう。 Claude 3.5 Sonnet のような高性能なLLMの登場で、LLMに簡単なゲームのアイデア作成からその実装までをさせることが可能になってきた。LLMから出てくるゲームの多くは、凡庸だったり、バランスが悪かったり、正しく実装できていなかったりする。でも、繰り返しLLMにゲームを生成させることで、面白い挙動をする、ゲーム一歩手前のコードを、稀に得ることができる。これを得るまでの行為がゲームガチャだ。 例えば、 上記のプロンプトに「fragile pillars」というテーマを与えると、以下のゲームを提案してくる。 Pillar Paraglider: Control a paraglider flying through a course of fragile pillars. The
プログラミングのためのBGMや環境音など。仕事や勉強の邪魔にならない無料で使えそうな音源集。2024年版
プログラミングのためのBGMや環境音など。仕事や勉強の邪魔にならない無料で使えそうな音源集。2024年版 在宅で仕事や勉強をしている時間が増えてくると、ずっと無音だと寂しい気がして、できればあまり気にならないBGMや環境音があるといいなあ、と思ったことはありませんか？ 昨年、そうした音源集を記事として紹介しましたが、1年が過ぎると紹介した音源の多くが配信を終了したりURLが変わったりしています。そこで、現在配信中の音源にアップデートしつつ、昨年の記事のコメントやブックマークで教えていただいた読者のお気に入りの音源なども加えた音源集まとめの2024年版を作りました。 記事の前半は音楽、後半は環境音を中心に紹介します。紹介した音源のほとんどは無料で聴けるものにしましたので、仕事や勉強に気軽に役立てていただければ幸いです。 作業用BGMの定番としてのLoFiチャンネル 今回も、まずはBGMの定番
ChatGPTプログラミングのすすめ
ChatGPTなどの大規模言語モデル (Large Language Model; LLM) にプログラミングやリファクタリングをさせる場合、目的に合ったものが作られているかを何らかの方法で検証する必要がある。 プログラムの正しさを完全に保証する方法はないが、ある程度の正しさを継続して担保するための方法を探ってみたので以下にまとめた。 ポイントは、ChatGPTの生成したプログラムの検証にもやはりChatGPTの力を借りることである。 実行可能性と入出力のチェック プログラムを生成するタスクである場合、いつでも「実行できるか？」というチェックが可能である。これは自然言語の生成と大きく異なる点だろう。実行可能性を確かめることは最低限のチェック項目になる。 エラーが出力された場合、自力で修正するか、もしくは、エラーの内容をChatGPTに提示して修正を依頼し、再度実行可能かを確かめる。 入力・
生成AIを使って海外AIニュースの要約を社内Teamsに投稿してみたAITC | AI TRANSFORMATION CENTER
こんにちは、AIソリューショングループの太田です。 昨年から引き続き生成AIブームが止まらない中、自主的に進めていた取り組みを紹介します。それは海外AIニュースの要約を、社内で使用しているTemasのチャネルに投稿する取り組みです。 投稿自体はPower AutomateやAzure Function、Azure OpenAI Serviceなどを活用することで自動的に投稿しており、数ヶ月運用した結果を踏まえて最近アルゴリズムの改善をおこなったので、改めて方法とノウハウをまとめたいと思います。 はじめに アーキテクチャ紹介 Power Automate Azure Functions Bing Search Azure OpenAI Service（AOAI） Log Analytics 海外ニュース要約 APIの処理フロー 検索ワードの翻訳 Bing 検索 HTMLの読み込み ニュース記
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