axum version0.2.0 is released!! 本日2021-08-24、axum version0.2.0がリリースされました。 この記事のコードを参考にする場合はバージョンによる違いに注意してください。 2021-08-14追記 axum 0.1.2, 0.1.3のリリースによりこの記事の一部の記述は古いものとなりました。 この記事に関わる変更は以下です。 多くのextractorが Deref を実装した axum が hyper::Server をre-exportするようになった extract::UrlParams と extract::UrlParamsMap が非推奨となり、 extract::Path が推奨されるようになった axum 0.1.3対応版のコードは https://github.com/techno-tanoC/axum_sample/tr
DSLやめてSQLでいいんじゃない？
ORMはCUD処理は得意ですが、R（SELECT）処理は苦手です。 DSLのゴールはSQLへの翻訳であるのに、答え（SQL）を知っていても、わざわざ逆翻訳（DSL）しなければならない。 その上、各ORMライブラリごとにDSLの文法は異なり、SQL以上に方言だらけの世界です。 そこで改めて考えたい。なぜSQLを使わないのですか？ SQLを忌避する理由 私が想像する理由は大きく5つあります。 SQLインジェクションが怖い 汎用性が低い 静的解析やコンパイルチェックが効かない エンティティモデルへのマッピングが面倒 長文の保守性が悪い これは今も本当に問題なのでしょうか？ SQLの解析、加工が出来れば解決しませんか？ 問：SQLインジェクションが怖い メンバーのスキルによってはちょっと怖い。 SQLを文字列連結するのは危険。 答：SQLと検索条件を合成できれば心配ない SQLを解析、加工できれば
様々な業態の会社さんからご相談をいただきますが、ここのところ「これまで掲げていたエンジニアファーストを撤回したい」というご相談を頂くようになりました。 エンジニアファーストとは2010年代中盤から多用された言葉であり、下記のようなものを掲げながらエンジニア中心の組織づくりを目指すものでした。 給与 休み 業務内容 福利厚生 残業0、もしくは1分単位の残業代精算 稼働時間のn%を自由に使って良い 今回はエンジニアファーストの撤回を考える企業の思惑と、今後についてお話していきます。 アベノミクスとコロナ禍での金余り現象に支えられた「エンジニアファースト」2010年代後半にはエンジニアの採用人数を追うことを目的に、候補者の目を引くワードとして多用されていきました。 エンジニア界隈で行くと、2015年のアベノミクスとコロナ禍での金余りの投資先として新規事業やDX関連が存在しており、その向かった先と
一部のおじさんは新しいものが出てきた時にいったん拒否してしまう岡智也氏：それでは、「アンチCDKだったわたしが『CDK、できる……』と思ったところ」ということで、岡からプレゼンします。 岡と申します。今日は、個人として参加しており、私が話したことや資料の内容は、所属する組織とはなんら関係ありませんので、あらかじめご了承いただければと思います。 まず、「アンチのくせにCDKカンファレンスにお前は何をしにきたんや」というところなんですけれども。やはり歳を取ってくると、新しいものが出てきた時に、おっちゃんは拒否したくなっちゃうんですよね。 あれこれ理由をつけて、まずは否定から入るみたいなところありますよね。例えば「CDK？」「もうCloudFormationとか、Terraformとかあるし、なんでそんなの使わなあかんの？」とかですね。 あと「え？ TypeScriptやPythonでコード書く
AIの弱点、やっぱりプログラミングは人間が(も)勉強しよう / YAPC AI and Programming
2025-11-14に開催されたYAPC::Fukuoka 2025での登壇資料です
動画再生アプリ「VLC」はWindowsやmacOS、Linux、iOS、Androidなど多様なOSに対応していますが、Android版のVLCは2023年2月を最後にアップデートの配信が止まってしまいました。なぜAndroid版VLCのアップデートが停止してしまったのかについて、VLCの開発チームが解説しています。 VLC for Android updates on the Play Store - DEV Community https://dev.to/npomepuy/vlc-for-android-updates-on-the-play-store-179j If you wonder why we can't update the VLC on Android version, it's because Google refuses to let us update: -
LLVM入門 - javascript使いがLLVM(Rust:inkwell)でjavascriptをJITコンパイルするまで
コンパイラ基盤であるLLVMについて、全く知識がない私が、 javascriptソースコードをパースしLLVMでコンパイルできるようになりました。 LLVMの記事は数多くありますが、初心者向けの記事が少なく感じたため、 本記事では、できる限り分かりやすくLLVMについて紹介できる記事を書こうと思います。 ソースコードは、こちらに置いています。 自己紹介 ふだん、javascriptやpythonなどインタプリタ言語を使うエンジニアです。 LLVMについて、全く知識がなかった人間です。 背景 過去に、おもちゃのブラウザ自作をやってみました。 HTMLとCSSを解析し、レンダリングするところを書き、基本的な動作を知ることができました。 HTMLとCSSとくれば、次はJSだと思い、JSを実行するエンジンを書いてみたくなりました。 ただし、WebブラウザのAPIとJS実行エンジンをバインディングす
無職が Claude Code を使って 3 週間かけて OSS ライブラリを開発したけど誰も使ってくれなかった話
無職が Claude Code を使って 3 週間かけて OSS ライブラリを開発したけど誰も使ってくれなかった話 注意: この記事はAI（Claude Code）を活用して執筆されました。内容は筆者の実体験に基づいていますが、一部の文章生成にAIを使用しています。（2025年8月現在の情報を元に書かれています） 1. 概要 無職がClaude Codeを使ってChatGPTとの会話履歴をMarkdownに変換するツールを開発しましたが、残念ながら誰にも使われませんでした。。。 リリースして2週間、XでエゴサしたりGitHubのStar数を確認したりしましたが0件でした。これは誰も使っていないのだろうということになり、せめてネタにしないとOSSも報われないので投稿するに至った次第です。 2. はじめに このOSS開発を通じて、Claude Codeをかなり使い倒したので、そこから得た知見に
最近のプログラミングしている小学生のレベルが高すぎる→「親がエンジニアで教育熱心なだけ」という意見に対し錚々たるメンツから反論が寄せられる
とくゆー@Progaku @tokuyuuuuuu Railsメインでやってるプログラミング歴14年のフリーランスSEです🍾 Progakuというエンジニアコミュニティを運営してます😎 コミュニティについて➡️https://t.co/js7eySrpVq サブ垢：@tokuyuuuuuu_sub note.com/tokuyuuuuuu/n/… とくゆー@Progaku @tokuyuuuuuu 最近のプログラミングしてる小学生のレベル高すぎて草 現役エンジニアのワイ涙目なんだが😭 後10年もしたらこういう子達と仕事するかも知れないのかぁ。。。 youtube.com/watch?v=bP-I27… pic.twitter.com/vjQ0pWOrC8 2024-03-01 19:10:44
One-liner for running queries against CSV files with SQLite という記事で紹介されていた、ワンライナーを使って CSV ファイルに対して SQL クエリを実行する方法。 $ sqlite3 :memory: -cmd '.mode csv' -cmd '.import taxi.csv taxi' \ 'SELECT passenger_count, COUNT(*), AVG(total_amount) FROM taxi GROUP BY passenger_count' ソース元に記述されてる通り、taxi.csv を GitHub からダウンロードして試すことができる。7z で圧縮されていて解凍する必要がある。 SQLite は通常ストレージディスク（SSD とか）上に保存して利用するのが一般的だが、SQLite 側で用意さ
ClineとAWS Bedrockでのコード開発入門 - Context管理とモデル比較の検証 | DevelopersIO
CursorやClineを使ってコードを書いている人もかなり増えてきたのではないでしょうか。自分もようやくClineを使う機会があったため、ためになったと感じた内容について少しピックアップしてご紹介します。 公式ドキュメントが非常に充実していて更新もされているので、まずは公式ドキュメントは一巡するのがおすすめですが、文章量もそれなりにあるのでまずはここで雰囲気をつかむくらいの感覚で読んでもらえると嬉しいです。 Contextの管理 Contextは公式ドキュメントではホワイトボードと例えられています。Context Windowがホワイトボードのサイズで、Contextはホワイトボードに書かれた内容です。 Context WindowのサイズはModelによって異なります。 Model Context Window
Python Distilledは幅広い人にPythonの基礎を叩き込む本 | フューチャー技術ブログ
秋のブログ週間2023、3週目・13本目です。 Python Distilledという本がオライリーから出版されました。作者のDave Beazleyはかなり昔からPythonを使い込んでいる人ですので、この本には信頼しかない、と思い読んでみました。Daveは大学の教授をしていて、コンピュータサイエンスで表彰もされている筋金入りです。本家PyConでも何度も発表されているようです。Python歴は27年でOSSとしてはC/C++をラップして他の言語で使えるようにコードを生成するSWIGはすでに20年以上の歴史がありますし、パーサージェネレータのPLYとSLY。curioというコルーチンのライブラリなどを作っています。僕は以前、SWIGのドキュメント翻訳をしてCマガジンに特集記事を書かせていただいたこともあり、僕の大学時代の顔写真がSWIGのウェブサイトに公開されていたりします。 そういう世
Cursorマスターへのロードマップ｜しんちゃん / ログラス 社長室 AIオペレーションマネージャー｜note
CursorとMarpを活用した爆速スライド作成術 プロジェクトの状況を関係者に正確に伝え、議論を促進させるための「スライド作成」。これは私たちの業務において極めて重要なタスクの一つです。 しかし、このスライド作成に多くの時間を費やしてしまい、より本質的な課題解決や戦略策定といった業務への集中を妨げている、と感じることが多いです。 近年、GensparkやGmmaやFeloなど優秀なAIスライド作成ツールが登場し、資料作成の自動化に大きな期待が寄せられています。キーワードを入力するだけで、デザイン性の高いスライドが生成される
Amazon Web Services ブログ AI 駆動開発ライフサイクル:ソフトウェアエンジニアリングの再構築 本記事は「AI-Driven Development Life Cycle: Reimagining Software Engineering」を翻訳したものです。 ビジネスとテクノロジーのリーダーは、生産性の向上、開発速度の向上、実験の促進、市場投入時間（ TTM ）の短縮、開発者体験の向上を常に目指しています。これらの長期的な目標が、ソフトウェア開発のプラクティスのイノベーションを推進しています。このイノベーションは、人工知能によってますます加速しています。特に、Amazon Q Developer や Kiro などの生成 AI を活用したツールは、すでにソフトウェアの作成方法に革命をもたらし始めています。現状、多くの組織は主に 2 つのアプローチでソフトウェア開発に
生成AIでシステム開発はどう変わるか
https://layerx.connpass.com/event/301629/ での発表資料
AIで爆速になろうと開発速度は同じでいい。吉羽氏に聞く「アジャイルの“逆説的な”加速の仕方」 | レバテックラボ（レバテックLAB） - レバテックLAB
株式会社アトラクタ Founder兼CTO/アジャイルコーチ 吉羽 龍太郎 アジャイル開発、DevOps、プロダクトマネジメント、組織開発を中心としたコーチングやコンサルティング、トレーニングが専門。Scrum Alliance認定スクラムトレーナー（CST）/ 認定チームコーチ(CTC)。Microsoft MVP for Azure。 野村総合研究所、Amazon Web Servicesなどを経て現職。 著書に『SCRUM BOOT CAMP THE BOOK』など、訳書に『チームトポロジー』『Tidy First?』『プロダクトマネジメント』『レガシーコードからの脱却』など多数。 AIのおかげでコーディングなどの速度が大きく向上した。では、このブーストをどう活かすべきか――。 AIが急速な進化を遂げるなか、ソフトウェア開発の領域では「AIの力を活かせる組織づくり」「AIネイティブな
新刊『動かして学ぶ！Python FastAPI開発入門 』発売、Web APIの作り方とAWS・GCPへのデプロイ方法まで
本書はエンジニアのための情報共有コミュニティ「Zenn」で中村翔さんが公開されている人気コンテンツ「FastAPI入門」を元に書籍化。Python3.11への対応、コラムの追加、本番環境での運用を想定したAWS・GCPへのデプロイ方法について追記するなど、大幅にパワーアップした内容となっています。 FastAPIはDjangoやFlaskに並んで人気が高いPythonのWebフレームワークです。コードを書くとSwagger UIが自動生成される、型安全、高速という優れた特長もあって実際の開発現場で利用されることも増えています。 本書ではそんなFastAPIの使い方を、ToDoアプリの作成を通じて学べます。特に、以下の点にこだわって解説しています。 DB接続にもasync/awaitを利用 Dockerによるクリーンな環境構築 スケーリングを考慮したディレクトリ構成 FastAPIが気になっ
30年前のノートPCからファイルをコピーする方法
1994年製のAppleのノートPC「PowerBook Duo 280c」に保存された音声ファイルを、現代のPCにコピーする方法をソフトウェアエンジニアのルークさんが解説しています。 How to Copy a File From a 30-year-old Laptop - Unterminated https://www.unterminated.com/random-fun/how-to-copy-a-file-from-a-30-year-old-laptop ルークさんはPowerBook Duo 280cに保存された音声ファイルを現代のPCで聴けるようにしてほしいと家族から依頼されたそうです。PowerBook Duo 280cは起動し、内蔵スピーカーも正常に動作するものの、PowerBook Duo 280c本体にはオーディオジャックがないため音声ファイルの良質なアナログコ
Function callingでダジャレ評価関数を作る
Function callingについて Chat Completions APIにFunction callingという機能が追加されて、入力テキストから実行する関数とパラメーターを生成できるようになった。 これによって開発者は Completions API(1回目)から返された関数とパラメーターを使って独自の処理を実行する 処理結果をCompletions API(2回目)にrole=functionにJSONでシリアライズして送信する APIからの応答テキストをユーザーに返す というフローが可能になる。 なので、ヘッドレスなChatGPT pluginsのように機能する(LangChainなどで連携方法を試行錯誤していた部分が一部取り込まれたともいえる)。 他の用途としては、「関数とパラメーターを生成」の部分のパラメーターをJSON Schemaとして指定できるので、プロンプトから
かわいいVScodeの作り方👁👄👁💗
かわいくないワ...👁👄👁 これではテンション上がりません。コーディングに置いてモチベーションは最も大事な栄養素です。 テーマを変更してモチベを上げていきます。 テーマを変更 illusion お好みのテーマをダウンロードしてテーマを有効にします。 ...いいんじゃない？👁👄👁 まだそこまでかわいくありません。 コーディングにおいて、インデントは最も大事な要素です。そんなに重要なものが光っていないのは怠慢という言葉を禁じ得ません。インデントを光らせていきます。 indent-rainbow 拡張機能を有効にしたらこうなっているはずです。 トーンが暗いわネ...👁👄👁 setting.jsonでハイライトの色を変えていきます。 "indentRainbow.colors": [ "rgba(128, 64, 64, 0.5)", // 1インデント目の色 "rgba(128
家電量販店に行くと今でもボイスレコーダーのコーナーがあり人気だ。またスマートフォンにも必ずボイスメモアプリがある。筆者も一時期アイデアをボイスメモで録り溜めていた。しかし、ボイスメモは聞き直す必要があり管理が面倒という欠点もある。そこで、今回はPythonからMicrosoftのAPIを利用して自動的にボイスメモをテキストに変換する方法を紹介しよう。 WAVファイルを音声認識してテキストに変換したところ 音声認識APIを使ってみよう AI技術の進歩により音声認識の精度が向上している。これまでも音声認識の技術はあったものの精度が今一歩だった。そして個人ユーザーが気軽に活用できる感じではなかった。ところが、最近では、各社が競い合うように音声認識の精度向上に力を入れている。各社から発売されているAIスピーカーを積極的に活用している読者も多いことだろう。 そして、大きな点として、Microsoft
【パワポ対応版】資料作成はAIにまかせよう！AWSでBedrockエージェント入門ハンズオン - Qiita
この記事は何？ 先日公開した以下ハンズオンが大変好評だったので、今回はバリエーション版を作成しました。 GoogleスライドではなくPowerPoint資料を作成するようにアレンジしています。 MS Officeを普段使いしている会社で、より実務に活かしやすくなります。 Google関連の初期設定が不要となり、ハンズオンの所要時間を短縮できます。 （デモ動画） https://www.youtube.com/watch?v=78DPihePNUo 本ハンズオンの概要 生成AIブームは終わりが見えませんが、そろそろRAGは十分試したよという方も多いのではないでしょうか。次のトレンドと目されているのが、人間の代わりに自動で仕事してくれる「AIエージェント」です。 AWSクラウドの生成AIサービス「Amazon Bedrock」には、そんなエージェントを簡単に作れるマネージドサービス 「Agen
Steam電子工作シム『Retro Gadgets』発表。設計からプログラミングまで超自由度のMyガジェット作り - AUTOMATON
デベロッパーのLicoriceおよびStudio Evilは9月29日、ガジェット作りシム『Retro Gadgets』を発表した。対応プラットフォームはPC（Steam）で、近日早期アクセス配信予定だ。また、10月3日より開催のSteam Nextフェスでは体験版も配信予定。 『Retro Gadgets』は、電子機器作成シミュレーションだ。ストアページでは“ガジェット作成ステーション”と表現されている。本作のなかでは、プレイヤーが極めて自由度の高い電子工作を楽しめるようだ。製作工程の一例としては、まずは基板の形状を決め、ボタン・スイッチ・スピーカー・LEDといったパーツを配置。CPUやオーディオ・ビデオチップなどを配して機能を実装していけるようだ。トレイラーなどからは、いずれのパーツも、プレイヤーがはんだ付けなどを活用して自由自在に配置していける様子が見て取れる。ゲームボーイ風の端末か
AI駆動開発時代に、おさえておきたいQA技法
はじめに AIを使って実装することが、かなり当たり前になってきました。 画面実装、API実装、リファクタリング、テストコードの追加まで、以前よりずっと速く進められるようになっています。少し前ならそれなりに時間がかかっていた作業も、AIを使えば短時間である程度形になります。 一方で、AI駆動開発には別の難しさもあります。 それは、実装スピードが上がることと、品質を安定して守れることは別だということです。 AIはコードを書いてくれます。テストコードもそれっぽく作ってくれます。ただ、こちらが観点を渡さない限り、どうしても正常系中心の薄いテストになりやすいです。 ぱっと見では十分そうに見えても、実際には次のようなポイントが抜けがちです。 境界条件 条件分岐の組み合わせ 不正な状態遷移 例外系や失敗時の挙動 実運用で起きやすい事故パターン AI駆動開発では、テストコードを書くこと自体の難易度は下がっ
こんにちは、STORES CTO室でフロントエンドを色々やっている ushironoko です。 今回は巷で噂の GitHub Copilot について、弊社でも導入を始めたためその所感などをつらつらと述べていこうと思った記事になります。 GitHub Copilot について すでに多くのテックブログなどで綺麗にまとめられているため、サボらせてもらいます。というか、下記記事に大体 for Individuals、for Businessの気になりポイントがまとまっており急ぎの人はこれで良いかもしれません。 【Copilot はじめました】GitHub Copilot 導入におけるハードルの整理 - M&Aクラウド開発者ブログ 要するに VSCode などのエディタ上で機械学習によって強化されたコード補完がいい感じに出るやつです。あとで触れますが、当初懸念されていたライセンス問題についても
個人向けです。チーム・法人開発には変わらずAPI利用を推奨とのこと Claude Codeのアクセス過多で頻拍してる様子のため、節度を持ってやりましょう。やりすぎ注意.. 個人開発なら2時間に1回、PR作ってくれたら神 さて、Claude Code ActionsがMaxプランで利用できることになったのはとても喜ばしいですが、問題は利用制限です。 CCAまで動かしたら、あっという間に日中に制限が来てしまい、それ以上開発を行うことができない存在になってしまうことが予想されます。 寝てる間に動かす？ 寝てる間に動かす ことが少しでもできたら、多少解決しそうです。 これで日中は今まで通りに利用しつつ、夜間にも開発が勝手に進みます。 これが不労コード生活かもしれません。思い立ったら吉日と言うので、気分よく就寝するために突貫ではありますが、寝ている間にClaude Code Actionにタスクを依
作ったもの Claude Code の Agent Skills として、Progressive Workflow を公開しました。 どんなもの？ 複数の指示をまとめて渡すと精度が落ちる問題を、1 ステップずつ指示を分けて渡すことで解決する Agent Skills です。 なんでつくったの？ 定型化されたワークフローなど、複数の指示をまとめて投げたとき、以下のような「手抜き」や「精度の低下」を感じたことはありませんか？ 指示したはずの細かい条件を無視してコードを書く レビューの観点が 10 個あるのに、後半の 5 個が明らかに内容が薄い 「全部やった」と言いつつ、実は表面的な修正で終わっている これらは Claude の能力不足ではなく、LLM の「注意力（Attention）」の分散という構造的な問題に起因しています。 長い指示は注意が分散する LLM には、入力が長くなるほど中間に書
Codex App Server の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Codex ハーネスの解放：App Server を構築した方法 1. はじめにOpenAI のコーディングエージェント「Codex」は、Webアプリ、CLI、IDE拡張機能、デスクトップアプリなど、さまざまな環境で利用できます。 これらは別々のアプリに見えますが、内部では共通の「Codexハーネス」によって動いています。Codexハーネスとは、エージェントの実行ループ、ツール利用、会話管理など、Codex体験の中核となる仕組みです。 このCodexハーネスと各クライアントをつなぐのが「Codex App Server」です。「Codex App Server」は、JSON-RPC 2.0 形式に近い双方向プロトコルを使います。ただし wire 上では "jsonrpc":"2.0" ヘッダーを省略し、主に stdio 上の JSONL
こんにちは。生産プラットフォーム開発部の中嶋です。生産プラットフォーム開発部はアパレル生産のDXを進めている部門です。具体的には服作りのIT化を含めたアパレル生産の効率化の促進と「生産支援」のシステムを主にGoで開発しています。今回はその運用の中でGoプログラムの実行時間をどのように短縮したのかを紹介します。 目次 目次 学べること・解決できること 背景 エラー発生 調査・対応 インスタンスの変更 原因 実装アプローチの見直し ゴルーチンを使ったタイムアウト処理 サンプルコード チャネルのクローズについて Goのメモリマネジメントについて スタックとヒープ ゴルーチンとメモリについて ヒープについて 問題の仮説 どのように解決したか 実装イメージ 利用したパッケージ サンプルコード 結果 まとめ 最後に 参考リンク 学べること・解決できること Goのメモリエラーに対するアプローチ例 Go視
ブロッキングってそもそも何だよ - Lambdaカクテル
さきほど別のブログ記事を書いていて(それはまたそのうち発射するけど)、その中でブロッキング処理とか同期的に扱う、という言葉を使った。 このときの自分の理解がこれ: ブロッキング 呼ぶと待たされる ノンブロッキング 呼んでも待たされない、すぐ返る そのときはJavascriptの話をしていた。Javascriptはシングルスレッドの言語だ。そして、各種のAPIは基本的にノンブロッキングに設計されている。つまり、コールバックを取るようになっていたり、Promiseを返すようになっているということだ。だから、処理系が提供する特殊な処理(例えばNodeが提供するhogehogeSync()といったもの)を利用しない限り、ブロックが原理的に起こらないし、あえてする理由もない。 という話を書いていて、でも重い計算処理は待たされるだろと思った。これはブロックしていることに他ならないのではないか、と。 し
短いコードのほうが読みやすい傾向はあります。しかしながら、 短くて誤読しやすいコードよりは、長いけど誤読しないコードのほうが可読性が高いです。 今回はその話をします。 「短ければ可読性が高い」というのは勘違い 短くても可読性が低いコードはあります。例えば以下の2つの main 関数を比べてみます。 短いけど抽象化に失敗しているコード: const main = async () => { const _article = await fetch('/article'); const article = transformItem(_article); }; 長いけど分かりやすいコード: const main = async () => { const _article = await fetch('/article'); const article = { ..._article, fet
Cursorが数百のエージェントを協調させ「ゼロからブラウザを構築」させる実験を実施、1週間で1000ファイル・100万行以上のコードを記述
AIコードエディターのCursorが、コーディングエージェントを自律的に稼働させ、ウェブブラウザを構築するという実験を行ないました。 長時間稼働する自律型コーディングをスケールさせる · Cursor https://cursor.com/ja/blog/scaling-agents Scaling long-running autonomous coding https://simonwillison.net/2026/Jan/19/scaling-long-running-autonomous-coding/ 既存のエージェントは狭い範囲のタスクは上手く処理できますが、複雑なプロジェクトでは処理が遅くなります。そのため、次の一手として考えられるのは、複数のエージェントを並行して動かすことですが、それらをどのように協調させるかを考えることは難しいものです。 当初、Cursorは事前に綿密
OpenAIがMac用アプリ｢Codex｣をリリース。深く思考するAIと｢Skills｣が強力な“汎用生産性ツール”
OpenAIがMac用アプリ｢Codex｣をリリース。深く思考するAIと｢Skills｣が強力な“汎用生産性ツール”2026.02.03 06:3012,668 かみやまたくみ コーディングエージェントからナレッジワークツールへ。 2026年2月3日、OpenAIがmacOS向けアプリ｢Codex｣を発表しました。Codexはもともと、AIを用いたプログラム開発のためのツールでしたが…今回登場したMac用アプリは元のコンセプトから逸脱気味なのが特徴です。 端的に言えば、Codexは非開発者の活用も視野に入れた｢生産性ツール｣になっています。OpenAIは｢コード生成とナレッジワークのギャップを埋めるツールである｣と述べているのですが、軽く触っただけでその意図がわかりました。 このアプリの真価は｢開発者以外の人も、“人間のノウハウ”を移植した深く思考するAIを実務に活かせようになった｣という
Googleのエンジニアが語るAI支援コーディングの「70％問題」、AIが生産性を爆上げしたのになぜ製品は改善されない？
Google Chromeの開発エクスペリエンス責任者であり、AI支援開発に造詣が深いアディ・オスマニ氏が、AIによってエンジニアの能率が格段に改善したにもかかわらず、よく使われるソフトウェア製品に目立った変化がない理由を考察しました。 The 70% problem: Hard truths about AI-assisted coding https://addyo.substack.com/p/the-70-problem-hard-truths-about ◆2種類のAI支援エンジニア オスマニ氏によると、AIを活用してコーディングしている開発者は「ブーストラッパー」と「イテレーター」の2種類に大別することができるとのこと。 まずブーストラッパーは、「Bolt」「v0」「screenshot-to-code」などのAIツールを用いてゼロから新プロジェクトを立ち上げる人たちで、以下の
AnthropicからClaude CodeがリモートMCPをサポートしたとの発表がありました リモートMCPは、MCPサーバーがローカル環境ではなく、クラウドやリモートサーバー上で実行されているMCPサーバーと接続する際の総称です。 以下の図の赤枠がリモートMCPサーバーで、SSEやStreamable HTTPといった接続レイヤーがよく使われています。 リモートMCPがサポートされることによって、以下のようなメリットがあります。 ローカルMCPと比較すると以下になります 設定が簡単 アップデートをしなくて良い ローカルMCPの場合、PC内のプログラムを更新する必要があります また今回Claude Codeのアップデートには、リモートMCPサーバー向けのOAuthサポートも含まれているため、ローカルにクレデンシャルを持たなたくて良いためセキュアと言えます。 リモートMCPサーバーと接続
LLMマルチエージェントを俯瞰する
社内のテックトークで紹介しました。
プログラミングが「全くできない人」の頭の中を解剖してみた
はじめに 世の中の「未経験エンジニア挑戦記」の多くは、もともと数学が得意だったり、論理的思考の化身のような人たちが書いています。 しかし、私は違います。 「ロジックを組む」その言葉の響きだけで、私の脳のブレーカーが落ちます。 この記事では、できる人には一生理解できないであろう「プログラミングが全くできない人の脳内パニック」を可視化してみます。できる人が読めば「そんなところで詰まるの？」と驚き、できない人が読めば「私だけじゃなかった」と共感してもらえたら嬉しいです。 自己紹介 はじめまして。株式会社Rabeeに入社3ヶ月目の駆け出しエンジニア、shellyです。 文系出身で、プログラミング耐性ほぼゼロだった私が、この3ヶ月で感じたことを書いてみました。 まったくの未経験者がつまずきやすいポイント 皆さんが無意識にこなす「簡単な操作」のひとつひとつが、私にとってはフルマラソン並みの重労働です
AI Agent による実装のベストプラクティス - AI Coding Agent の効果証明と組織展開
2025/5開催「AI Agent 開発の"0→1" - AWS の実証事例に学ぶ、企画から組織展開までのメソッド」登壇資料 (2025/3公開の「AIコーディングエージェント勉強会」を短縮して新しいネタを少し足した程度ですのでご容赦ください)
“生成AIブーム”が始まってから早くも2年半が過ぎた。「ChatGPT」が2022年に登場し、AIに質問するための「プロンプト術」が2023年のトレンドになった。2024年に入ると、ビジネス導入時の回答精度を向上させる技術「RAG（検索拡張生成）」が話題になった。そして2025年は「AIエージェント」に期待が集まっている。 「AIエージェントに仕事を丸投げできる世界」を夢見るビジネスパーソンも多い中、「まだ先の話ではないか」と冷静に捉えているのはTISインテックグループの澪標アナリティクスとTISの両方に所属する香川元氏だ。 「業務プロセスの一部を生成AIが肩代わりできるようになり始めました。エージェントという仕組みを使うことで、その範囲が広がるという理解が正しいでしょう。最終的に『エージェントが何でもやってくれる世界になればよいかな』という状況です」 香川氏の見通しに落胆した読者もいるだ
米Googleは2月25日（現地時間）、コーディング支援AIサービス「Gemini Code Assist」の無料版を公開した。昨年10月に企業顧客向けに有料で提供を開始したものを、個人開発者向けに無償で提供する。 この無料版では、競合する無料コーディング支援ツールと比較して利用上限がかなり高く、月当たり最大18万回までのコード補完が可能だ。 競合する米Microsoftの無料版「GitHub Copilot」のコード補完は月当たり2000回。つまり、無料版Gemini Code Assistは無料版GitHub Copilotの90倍のコード補完が可能だ。 Gemini Code Assistは「Gemini 2.0」によって強化されており、ほぼすべてのプログラミング言語をサポートし、コーディングに最適化されている。 さらに、GitHubとの連携により、「Gemini Code Assi
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Rustの新しいWEBフレームワークaxumを触ってみた
エンジニアファーストを撤回したい企業の思惑｜久松剛
はじまりは神本『AWS Cookbook』との邂逅 元アンチCDKの私が「CDK、できる…」と思った理由 | ログミーBusiness
動画再生アプリ「VLC」のAndroid版がアップデートされない理由は「秘密鍵をGoogleに渡したくない」から
ワンライナーで CSV に対して SQLite クエリを実行する - アルパカの徒然文
AI 駆動開発ライフサイクル:ソフトウェアエンジニアリングの再構築 | Amazon Web Services
ゼロからはじめるPython(84) 録り溜めたボイスメモをAI音声認識APIで一気にテキスト変換しよう
GitHub Copilot for Business 始めました - STORES Product Blog
人間が休んでる時こそClaude Code Actionの出番ですね
Claude Code の集中力を保つ Agent Skills を作った
Goプログラム実行時間の短縮 - ZOZO TECH BLOG
うまく抽象化できてないコードは読みづらい - Panda Noir
Claude CodeでリモートMCPがサポートされました | DevelopersIO
基礎から学ぶAIエージェント入門 仕組みが分かれば活用方法が見えてくる
Google、「Gemini Code Assist」を無料公開 コード補完は月当たり18万回
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