退屈なことは Devin にやらせよう: Booster開発チームでのリアルなAI活用事例 - Repro Tech Blog
やや煽り気味のタイトルで失礼しました、Repro Booster のプロダクトマネージャーの Edward Fox です。暑いですね。 Repro Booster開発チームでは、昨今の盛り上がりに漏れることなく、生成AIやコーディングエージェントを積極的に開発に取り入れています。その活用範囲は開発業務に留まらず、ドキュメンテーションやお客様からのお問い合わせ対応といった周辺領域にも及んでおり、プロダクト開発の効率を大きく向上させていると実感しています。しばらく取り組みを続けてきて、ある程度体系化できてきたと感じられるフェーズに入ってきたので、Boosterチームにて実践している具体的な手法を紹介できればと思います。 ユースケース1. 開発全般 現在の開発チームで最も活用されているのが、自律型AIソフトウェアエージェントであるDevinです。DevinはSlackに常駐しており、チャット経由
こんにちは、とまだです。 この記事は、Anthropic公式のClaude Codeベストプラクティスドキュメントを解説したものです。 原文は以下のURLで公開されています。 なお、引用部分を含め一部の翻訳には意訳を含んでいます。 正確な内容は原文をご確認ください。 Claude Codeを使っていて、「なんだか思った通りに動かない」「途中で指示を忘れられた気がする」と感じたことはありませんか。 実は、Anthropic公式がベストプラクティスとして公開しているドキュメントを読むと、その原因と対策が見えてきます。 今回伝えたいことの要点は、公式ベストプラクティスの核心は「コンテキストウィンドウの管理」にあるということです。 一言で言えば、ほぼ全てのベストプラクティスがこの1点に帰結しています。 この記事では、Anthropic公式ドキュメントの内容を紹介しながら、公式が何を重視しているのか
Linus Torvalds氏はおよそ30年前、Linuxを生み出した。そして同氏は、9月に開催されたThe Linux Foundationの「Open Source Summit」において、VMwareのバイスプレジデント兼最高オープンソース責任者であり、友人でもあるDirk Hohndel氏とLinuxの歴史について語り合った。 両氏はまず、Linuxの本当の誕生日について話した。Hohndel氏は、Torvalds氏が「Linuxの誕生日を、誰もが用いていた8月25日ではなく、『実際には9月だ』と再定義した」点を指摘した。実際のところ、筆者はこの点についてTorvalds氏本人と話をしたことがある。それによると、Linuxの「公式誕生日」は4つの中から選ぶことができるという。 われわれは、しっかり定義された適切な誕生日というものを有したことがない。そして、6週間にわたってパーティー
こんにちは！IVRyのQAエンジニアの関(@IvryQa)です。 IVRyでは2024年12月から Playwright[1] を用いた Visual Regression Testing（以下、VRT）[2] を導入し、約半年間運用してきました。 ピクセル差分は拾えても これって本当にバグなのか？ と判断するのに時間がかかったり、マスク設定やしきい値調整など地味なメンテ工数が積み重なっていました。 そこで今回、画像を理解できる生成AIを使って差分をバグ報告として自然言語化し、Slackに通知する仕組みを試してみました。 同じような悩みを抱えている方の参考になれば嬉しいです！ 概要 現状の VRT の仕組みでは、1pxのズレも検知してしまい、本当のバグかどうか人間が判断する必要がありました。また、マスク設定やしきい値調整もやや手間があり、運用コストが高いのが課題としてありました。 そこで、
こんにちは、PR TIMESの開発部インターンの三宅です。PR TIMESではFAXを用いてプレスリリースの発信を行うことができます。今回、私はこれまで手動で送っていたFAXをWindows環境のC言語のCGIプログラムを作成し自動送信できる仕組みを開発しました。その内容について紹介します。 背景 PR TIMESには、「プレスリリースのFAX配信」というオプションサービスが用意されています。通常はメディアリストとして選定した各メディアにメールでプレスリリースを配信しています。そこにオプションサービスを付加することで、FAXでもリリース配信が行えるようになります。 FAXの送信はカスタマーリレーション部（CR）が手作業で送付しています。PR TIMESでのプレスリリースの配信数の増加に伴いCRの負担が増加していることが課題です。そこで、FAXの送付を自動で行えるようにするプロジェクトが立ち
執筆のレビューに参加した"問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本"をダイマする｜きりみん
自分が手伝ったからというのももちろんあるのですが、内容がかなり自分好みなものになってオススメしたい気持ちがかなりあるので、勝手にダイマ記事(not 案件)を書きます。 どういう本か(概要)タイトルどおりなのですが、数学とアルゴリズムについて解説している技術書です。 他のアルゴリズム関連の本に比べると、どちらかといえば数学に比重を置いた内容になっています。 扱う範囲としてはまず中学レベルの数学、具体的には「文字式」「指数関数」「最大公約数・最小公倍数」「期待値・平均」などです。 その後、競技プログラミングでよく使用する実戦的なアルゴリズムの解説をしながら高校、場合によっては大学レベルの数学まで解説しています。 この本の1番の特徴を挙げるとしたら、それはなんと言っても「読みやすく分かりやすい」ということです。 そりゃはどの本だってそれを目指しているだろうと言われればそうなんですが、この本は本当
CursorAIでリバースエンジニアリング(AIプログラミング) - honeylab's blog
長らくリバースエンジニアリングで遊んでいますが、特にリバエンだと、何か気が付いたことがあったときにそれを迅速に確認したり、仮説をもとにいろいろな実装を組んでみたり、などのエンジニアリング作業が発生することが多いです しかし、それを実装しようとしても実装に時間がかかったり、試しているうちにやっぱり違った、となったり、うまくいかない理由が実装のミスだったりして、なかなかエネルギーがけずられることになることが多いです。 しかし、最近導入したCursorを使えば、仮説をもとにプログラムを実装してもらったり、ちょっと実装を変えてもらったり、という人に頼んだらブチ切れそうなこまごまとしたプログラミングのトライアンドエラーをいくらでも試すことができます。 これはとてもリバエンと相性がいいと思います。（データ解析とかもそうかもね） というわけで、今回は部屋に転がっていた２０００年ぐらいのカラオケマシーンの
AIをうまく使えなかった私がAIネイティブへ：自律型AIエージェントが変えた私の開発スタイル - Tabelog Tech Blog
はじめに こんにちは。 食べログカンパニー 開発本部 ウェブ開発1部 ownerチームで「食べログ求人」というサービスの開発や、食べログの営業チームが使用している業務系システムの開発を担当している@itayaです。 本記事では、私がAI活用でつまずいていた状況から、Devinという自律型AIエージェントとの出会いによって劇的に開発スタイルが変わった体験についてお話しします。従来のAIツールを「単なる補助ツール」としか認識できなかった私が、いかにして真のAIネイティブ開発者へと変貌を遂げたかをご紹介します。 はじめに AI活用の流れに乗り切れなかった私 会社全体のAI推進の流れ リーダー業務との両立の難しさ Devinとの出会いで根本的に変わるAIへの認識 運命的な出会い 指示をしたらPull Request作成まで完全自動 私が感じた大きな変化 大規模案件での新たな壁と解決策 複雑な要件で
［速報］GitHub Copilotが外部ツールと統合可能に。DBのクエリ性能の状況もフィーチャーフラグの状態もCopilotが答えてくれる。GitHub Universe 2023
GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。1日目の基調講演で、GitHub Copilotがサードパーティの開発者向けツールやオンラインサービスなどと統合可能になることが発表されました。 例えば、Copilot Chatのチャットで、Datastax社が提供するNoSQLデータベース「Cassandra」の現在のクエリ性能に問題がないかを質問し、回答を得ることができます。 また、Cassandraの性能を改善するにはどうすればいいか、といったサードパーティ製品が備えるナレッジもCopilotに提供され、回答できるようになります。 Copilotとサードパーティ製品との統合はパートナープログラムを通して行われ、第一段としてDatastax、LaunchDarkly、Postman、Hashicorp、Datadogなどを含む25社以上が
MCPに駆けろ！ AIが“外部サービスとつながる”新時代を誰でも簡単に体験する方法：Deep Insider編集長のネタ帳 「MCPってよく聞くけど、自分には関係ない？」──そんな人にこそ読んでほしい！ Claude Desktopを使えば、“AIが外部サービスとつながる新時代”を誰でも簡単に体験できます。MCPとは何か？ なぜ注目されているのか？ 気になる課題や今後の進化まで、思いの丈を語りました。未来を切り開くのは、“今”試してみるその一歩かもしれません。 連載目次 皆さん、こんにちは！ もしくは、はじめまして！ ＠ITのDeep Insider編集長、一色（いっしき）です。連載『Deep Insider編集長のネタ帳』の第2回をお届けします。 今回は、「皆さんに早い段階でぜひ知っておいてほしい」と思っていたテーマです。それは、「今、話題の“MCP”が、私たちの仕事や働き方全体に大きな
無料＆自分の好きなペースでコンピューターサイエンスを学べるオンライン教育プロジェクト「Open Source Society University」
近年はオンラインで公開されている教材やコンテンツを利用してコンピューターサイエンスを学ぶことが可能となっていますが、インターネット上に散らばったさまざまなコンテンツを集め、体系的にコンピューターサイエンスを学ぶハードルは依然として高いままです。「Open Source Society University(OSSU)」というプロジェクトは、無料のコンテンツでコンピューターサイエンスを体系的に学べるようにすることを目指しており、誰でも利用できるオンライン教材リストやオススメの学習コースをGitHubで公開しています。 GitHub - ossu/computer-science: Path to a free self-taught education in Computer Science! https://github.com/ossu/computer-science OSSUが公開し
連載目次 前回は、「ビジュアライズ（可視化、視覚化）」というテーマの前編として、関数をグラフ化することによりモデルを可視化する方法を見ました。今回は後編です。収集したデータや分析結果を可視化するために、棒グラフやヒストグラム、散布図、ヒートマップなどを作成します。 今回の練習問題としては、3D散布図と個別の2D散布図を並べて描く例、回帰分析を行って散布図に回帰直線を重ねて描く例を取り上げます。もちろん、全て中学／高校までの数学の知識があれば作成できるプログラムです。グラフ化するデータの準備についてはある程度Pythonの経験がないと難しい部分もありますが、分からない部分については「おまじない」だと思ってサンプルコードをそのまま入力してもらって構いません。 見出し／図／リスト／脚注などの番号は、前編である前回からの続き番号となっています。
Anthropic、エージェントスキルをオープンスタンダードとして公開 Anthropicは2025年12月19日、AIエージェントに効率よく専門知識を提供する「エージェントスキル（Agent Skills）」をオープンスタンダードとして公開したことを発表した。これによりスキルがさまざまなAIプラットフォームで動作し、連携できるようになる。 Skills for organizations,partners,the ecosystem | Claude We’re publishing Agent Skills as an open standard, so skills work across AI platforms. Read more: https://t.co/PoGKGKp6sf — Claude (@claudeai) December 18, 2025 エージェント
目的 つい先日、Anthropic社からClaude 3.7 Sonnet と Claude Code が発表されました。 今回はこのClaude Codeに焦点を当てて、実行までの手順を示します。 Claude Code は、コードの検索と読み取り、ファイルの編集、テストの作成と実行、GitHub へのコードのコミットとプッシュ、コマンドラインツールの使用など、すべてのステップで最新情報を入手できるアクティブなコラボレーターです。 現在、Claude Code は Windows で直接実行されず、代わりにWSLが必要になります。 以下にWSL経由のWindowsで使えるようにするまでの手順を示します。 手順 公式ドキュメントはこちら↓ 前提条件 まず、Claude Codeを使う条件として以下のシステム要件があります。 オペレーティングシステム:macOS 10.15+、Ubuntu
AIエージェントの地上戦 〜開発計画と運用実践 / 2025/04/08 Findy W&Bミートアップ #19
こちらのイベントで登壇した資料になります。 https://findy.connpass.com/event/348365/ Algomatic では全方位全職種積極採用中です： https://jobs.algomatic.jp/
「AIがあれば、もうジュニアエンジニアは不要。優秀なシニアが1人で何でも作れるようになる」。 これは本当か？ 端的に言えば、すでに「本当に淘汰されるのはジュニアではなく、教える機会を奪われた中堅エンジニアである」と和田卓人さん( @t_wada )は言います。 あるジュニアエンジニアが、日々の開発タスクに行き詰まっていました。しかし、先輩ではなくAIをパーソナライズされた教師として使い倒した結果、驚くべきことに、先輩の手を一切煩わせることなく、一人でコードを書き上げるレベルにまで一気に成長してしまったのです。 これを聞くと、「AIのおかげで教育コストが下がり、素晴らしい時代になった」と思うかもしれません。しかし、現実はそう甘くありません。ここに、これからの時代における最大のボトルネックが潜んでいます。 それは、「先輩エンジニアが『教えることによる成長機会』を完全に喪失してしまう」という問題
Web apps are a mandatory part of every modern application nowadays, no matter how small or complex it is. From one-click apps that convert pictures to Photoshop, everyone wants fast and easy access to the app, and the web is one of the easiest ways to do that. At Serokell, we use TypeScript for writing web applications. But our main programming language is Haskell. And in this article, we want to
背景 Claude CodeはCLAUDE.mdに書いていたとしても、結構忘れがちです 毎回Claude Codeに自分で指摘するのは疲れます... 条件をトリガーに何かを必ず実行させる仕組み、hookがClaude Codeにはあります フックリファレンス - Anthropic Claude CodeのHooksは設定したほうがいい - じゃあ、おうちで学べる Claude Codeの「すぐルール忘れる問題」をHooksで解決する hookのinputはjsonが渡ってくるので、jqなどで加工すればokかつ簡単に書けるので便利ではある しかし、hookは簡単に読みにくいものになってしまう 例えばStopのhook(処理が終わったらntfy経由で通知させる)だと以下のようなめっちゃ長いものが簡単にできてしまう 入力のjsonの複数の要素を使い回したい場合、一度tmpファイルとして出力しな
MCPツールを使う汎用的なStreamlitチャットアプリを作って、いろんなMCPツールを使ってみた。 - Qiita
MCPがあれば何でもできる。 MCPとStreamlitを使って汎用的なチャットアプリを作ってみました。 今回は「LangChain MCP Adapters」を使用します。 「LangChain MCP Adapters」のREADMEをChatGPTにREADMEを要約してもらいました。 LangChain MCP Adapters は、Anthropic Model Context Protocol (MCP) のツールを LangChain や LangGraph で使えるようにする軽量なラッパーです MCP ツールを LangChain のツールとして変換し、複数の MCP サーバーと接続できるクライアント実装を提供します 簡単なインストールとセットアップで、MCP ツールを LangGraph エージェントに統合できます やってみよう！ まずはただのチャットを作る ライブラリー
自己紹介冨田陽介氏：私は「コンセプトから理解したいRust（願望）」について紹介したいと思います。 （スライドを示して）自己紹介はザッと流しますが、1つだけ伝えたいことがあるとすると、私自身はこんな感じで、これまでのキャリアから少し離れている領域でRustに携わっているので、自分がチャレンジしたいと言うと、その領域を任せてもらえる会社であるかなと思います。 もしも「キャディという会社に興味があるけれど、Rustをやったことないしなぁ」という感じで迷っている方がいたら、ぜひカジュアル面談やほかのイベントに参加してもらえるとうれしいです。このイベントもその1つのきっかけになるとうれしいなと思っているので、そこだけはお伝えしたいです。 Rustを勉強する中で感銘を受けた本では、Rustの話に入っていきます。私自身はこの会社に入るまでRustに関わっていなかったので、キャディに内定してはじめてRu
エディター「with」を作り始めました
iPhoneのmanuscriptで始めた執筆はデビュー後にScrivenerに移り、コロナ禍の最中にVS Code用プラグインnovel-writerへと移りました。それぞれ理由も愛着もある環境でしたが、この春に引っ越すことを考え始めました。 背中を押してくれたのは、AIエージェントです。 LLMを使う開発支援は、これまでもnovel-writerのリファクタリングやLLM会議システムなどで使ってきたのですが、世代が変わり、本格的なネイティブアプリケーションが作れるようになってきました。Web Viewアプリのシャンポリオンデックを試し、Swiftで作るネイティブなmacOSアプリのzenバベルやFM-Deckなど書いてみて、仕事に使うエディターも自分で作れるのではないかと思ったわけです。甘くないのは分かってるけど、ローカルAIであるApple Intelligenceをヘルパーに使える
Googleは、「Google Maps」ベースの位置情報サービスを作れるローコード開発ツール「Quick Builder」の提供を開始した。 各種位置情報サービスを開発する手段として、Googleは開発プラットフォーム「Google Maps Platform」を提供している。Google Maps Platformを利用すると、目的に応じてさまざまな機能を付加した地図サービスの作成が可能になる。ただし、地図開発にはAPI呼び出しなど、プログラミングの知識が欠かせなかった。
[Minecraft × ChatGPT] マイクラで作りたいものを伝えると魔法みたいに実現してくれるコマンドを作る
2023/03/09 追記 このコマンドで使っているエラーハンドリングの仕組みについて別途記事にしました。 ChatGPTならではで面白いので、読んでもらえると嬉しいです！ 🔗 ChatGPT API にコードを書かせて eval する際のエラーハンドリング・プラクティス 息子と一緒に遊びたいなと、Minecraft と ChatGPT を繋げて、やりたいことを日本語で伝えるといい感じに実現してくれるコマンドを作りました 🪄 作ったもの /py magic に続けてやりたいことを伝えると、いい感じに実現してくれます。 家をつくる例 /py magic 10マス先に豪華な家を作って。窓は広めで。 水流エレベーターをつくる例 /py magic 水流エレベーターを作って。周りは石ブロックで。 🛠️ 実装 事前に Minecraft で Python を実行できる環境を整えます。 mcpi
![[Minecraft × ChatGPT] マイクラで作りたいものを伝えると魔法みたいに実現してくれるコマンドを作る](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/43afd521e8d660ca5c1011d1293b2a7c93bdd0a7/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--xe84uKbD--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BMinecraft%252520%2525C3%252597%252520ChatGPT%25255D%252520%2525E3%252583%25259E%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%2525A9%2525E3%252581%2525A7%2525E4%2525BD%25259C%2525E3%252582%25258A%2525E3%252581%25259F%2525E3%252581%252584%2525E3%252582%252582%2525E3%252581%2525AE%2525E3%252582%252592%2525E4%2525BC%25259D%2525E3%252581%252588%2525E3%252582%25258B%2525E3%252581%2525A8%2525E9%2525AD%252594%2525E6%2525B3%252595%2525E3%252581%2525BF%2525E3%252581%25259F%2525E3%252581%252584%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525AE%25259F%2525E7%25258F%2525BE%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E3%252581%25258F%2525E3%252582%25258C%2525E3%252582%25258B%2525E3%252582%2525B3%2525E3%252583%25259E%2525E3%252583%2525B3%2525E3%252583%252589%2525E3%252582%252592%2525E4%2525BD%25259C%2525E3%252582%25258B%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aryo_kawamata%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzU2N2NiMTI0ZWYuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png%3F_a%3DBACAGSGT)
オープンソースのゲームエンジン『Godot 4.0』がリリース！レンダリング機能やPhysicsなど多くの機能を強化｜ゲームメーカーズ
無料かつオープンソースのゲームエンジン『Godot Engine』の最新バージョン『Godot 4.0』がリリース レンダリング機能やPhysicsなど多くの機能がアップデート GDQuestが新機能を試せるデモプロジェクトを配布している 2023年3月1日、Godotは最新バージョンの『Godot 4.0』をリリースしました。 4 years of development. 12,000 merged pull requests. 7,000 fixed issues. 1,500 individual contributors across engine and docs. Godot 4.0 sets sail NOW! ⛵️ A complete overhaul. A solid foundation to build upon. #GodotEnginehttps://t.co
鈴木たかのり（@takanory）です。今月の「Python Monthly Topics」では、第1回で紹介したPython 3.10の新機能「構造的パターンマッチング（Structural Pattern Matching）」の続きをお届けします。 前回は構造的パターンマッチング全体の説明、いくつかのパターンをコード例を交えて紹介しました。今回はその続きとして、前回紹介できなかった他のパターンについても紹介します。 Python 3.10の新機能：構造化パターンマッチング | gihyo.jp 構造的パターンマッチングとは 前回の繰り返しになりますが、この記事で初めて構造的パターンマッチングを知った人に向けて、簡単に紹介します。詳細は上記の記事を参照してください。 構造的パターンマッチングはPython 3.10で新しく導入された文法です。Python 3.10は2021年10月に
私は、アメリカのシアトルでソフトウェアエンジニアをやっていますが、AIに起因するソフトウェアエンジニアの大量レイオフがあったり、Visual Studio Code Agent などの エージェントがコードをゴリゴリに書いていく様を観て、とても不安に感じている人も多いのではないだろうか？ 自分もそうなのだが、社内で行われたMLのカンファレンスで決定的な意見を聴いて、自分もそうやなぁと深く思ったのでシェアしたいと思います。 デベロッパと思う事それはすごく簡単で、自分を「プログラマ」ではなく「デベロッパと思う事」です。AI の変化は破壊的ですが、よく考えると程度の差こそあれ過去に起こっていた、コンパイルのためにコード書かなくても良くなったとか、アセンブラ書かなくてよくなったとかの変化と同じことが起こっているに過ぎません。 自分の事を「プログラマ」と思っていると不安に思うかもしれませんが、そもそ
The genies are out of the bottle. Let’s take as a given that augmented coding is steadily reducing the cost, skill barriers, and time needed to develop software. (Interesting debate to be had—another day.) Will this lead to fewer programmers or more programmers? Economics gives us two contradictory answers simultaneously. Substitution. The substitution effect says we'll need fewer programmers—mach
業界のプロも薦めるゲームクリエイター向けの書籍28冊を一挙紹介！【プログラミングからプロデュースまで】｜ゲームメーカーズ
2024年5月25日（土）、ゲームメーカーズは、ゲームづくりに関わる方同士で盛り上がるためのリアルイベント「ゲームメーカーズ スクランブル」を開催。本イベントでは、ゲームづくりに関する講演や、ゲーム開発初心者向けのハンズオンのほか、ゲームメーカーズ編集部のブースも展開していました。 同ブースでは、ゲームメーカーズで実施したアンケート「クリエイターにオススメの書籍」から厳選した書籍をコメントともに紹介。「ゲームメーカーズ スクランブル」登壇者の書籍とともに展示しました。本記事では、そのラインナップを公開します。
Claude Code Action は Claude Code を GitHub Actions のワークフローに統合するためのアクションです。これを使用することで、GitHub 上でコードの生成やレビューを AI に依頼することができます。 Claude Code Action は Claude Code を GitHub Actions のワークフローに統合するためのアクションです。これを使用することで、GitHub 上でコードの生成やレビューを AI に依頼できます。 Claude Code Action のセットアップ Claude Code Action のセットアップは非常に簡単です。ターミナル上で Claude Code を使用してコマンドを実行するだけです。前提として Claude Code をインストールしておく必要があります。 npm install -g @anth
GitHub - CompVis/stable-diffusion: A latent text-to-image diffusion model
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時間と労力の浪費につながる「認知負荷」とその軽減方法を、ソフトウェア開発会社・Inktechで最高技術責任者(CTO)を務めるアルテム・ザキルリン氏が解説しています。 Cognitive load is what matters https://minds.md/zakirullin/cognitive ザキルリン氏によると、認知負荷を一言で言うと「開発者がタスクを完了するためにどれだけ考える必要があるか」になるとのこと。 平均的な開発者は、コードの変数の値、制御フロー ロジック、呼び出しシーケンスなどの要素を平均して4つほど頭に入れて作業を進めることができますが、この基準を超えた認知負荷が発生すると、途端にコードを読むのが難しくなります。 そのため、プロジェクトの認知負荷を可能な限り軽減するのが肝要ですが、ソフトウェア開発のコアな部分の認知負荷は変えることができないので、必要以上に難解に
C++はRustが登場する前から成熟度の高い言語だった。開発者はC++からRustに切り替える必要があるのだろうか。必ずしもそうとは限らない。C++とRustの品質、両言語の相違点と類似点を調べて、どちらのプログラミング言語を選ぶかを決めたい。 C++はRustが登場する前から成熟度の高い言語だった。開発者はC++からRustに切り替える必要があるのだろうか。必ずしもそうとは限らない。 新たなプロジェクトに携わるプログラマーは、プログラミング言語の選択肢が不足することはない。プログラミング言語「C++」と「Rust」は、 ブラウザベースのソフトウェアからビデオゲームに至るまで、さまざまなプロジェクトに適しており、それぞれに利点がある。 C++は効率的で信頼性の高いプログラミング言語だ。信頼性、パフォーマンス、スケーラビリティの高さから開発者はC++を選ぶ。C++の標準テンプレートライブラリ
複数のGemini CLIが同時開発する狂気 - Jujutsuが実現するAIエージェント協調の新世界
Googleの経験から生まれた次世代VCS「Jujutsu」が、真の並列AI開発を可能にする方法をご紹介します。複数のGemini CLIエージェントがコンフリクトなしで同時に作業し、10倍の生産性向上を実現する手法を解説。 本講演の内容： • 従来のGitワークフローがAIエージェントのボトル…
ドラクエ４の逃げる８回で会心一撃連発バグ 真相を問う為にプログラムを組んだ張本人に直撃電話！ ところが段々とバグの競い合いに・・ 質問や普通のおたより等はツイッターのDMからどうぞー KAN NAITOツイッター https://twitter.com/Kan_Naito_JP #内藤寛 #ドラゴンクエスト #ランドストーカー #ランナバウト #KENOKUYAMA #ドラクエ #LANDSTALKER #ファミコン #6502 #プログラム #バグ
2025/10/23に開催された「Product Engineering Night #10 ── LLM活用プロダクトとPdE実践の最前線」に、IVRyのべいえりあが登壇しました。 ■リンク集 ・コーポレートサイト：https://ivry.jp/company/ ・採用ページ：https:…
この記事は2023/07/09時点での内容になります。今後のChatGPTのアップデートによってこの記事での検証結果は変化する可能性があります。 先日（2023/07/07）、OpenAIの公式Twitterアカウントから以下のアナウンスがあった。 そこで自分のアカウントの設定画面を見てみると、どうもすでにCode Interpreterがすでに利用できるようだったので、何ができて何が出来ないのか遊んでみた。 ChatGPTのCode Interpreterとは そもそもこのCode Interpreterは何ができるのか、さきほどのツイートには以下のように書かれている。 It lets ChatGPT run code, optionally with access to files you've uploaded. You can ask ChatGPT to analyze data
AIコードレビューを「単一責任の原則」で育てた話
はじめに こんにちは！グロービスのDevEx（Developer Experience）チームに所属するemi084です。 AIコードレビューを導入したものの、「的外れな指摘が多い」「レビュー品質が安定しない」と感じることはありませんか？ 私たちも最初は的外れな指摘が何件も飛んできて、チームメンバーがAIレビューを無視し始める問題が発生してしまいました。 この記事では、私たちのチームがその課題を「単一責任の原則をAIにも適用する」という発想で乗り越えてきた実践例を紹介します。観点ごとにエージェントを分割し、過去の失敗パターンをナレッジとして教え込むことで、AIレビュワーを「チームの一員」として育ててきました。 背景：AIレビュワーを「育てる」ための工夫 私たちのチームでは、2025年春頃よりClaude Codeを使ったAIコードレビューを運用してきました。 導入のきっかけは、人間のレビュ
国内クラウド事業者初！(※1)「ConoHa VPS byGMO」がMCPに対応【GMOインターネット】AIとの対話で、VPSサーバー環境構築のバイブコーディングを可能に GMOインターネットグループの、GMOインターネット株式会社（代表取締役 社長執行役員：伊藤 正 以下、GMOインターネット）が提供する「ConoHa VPS byGMO」（URL：https://www.conoha.jp/vps/ 、以下「ConoHa VPS」）は、2025年7月23日より、国内クラウド事業者が提供するVPSサービスとして初めて、AI連携技術「MCP (Model Context Protocol)」に対応したベータ版機能を公開しました。 MCPは、生成AIや大規模言語モデル（LLM）を活用した、自然言語での問い合わせが可能なAIエージェント（※2）と、外部データソースやツールとの連携を標準化するた
概要 Claude CodeのSub agentsで最新仕様を調査して技術選定するエージェントを作って運用したら、かなり便利になった 普通にタスクを投げるだけだとAIの内部知識だけで進めてしまうので、古いノウハウで設計されてしまって困っていた 新しいバージョンを指定したとしても憶測でそれっぽくセットアップされてしまうことも多く、どこまでAIが知っているのかが分からない。事前に正しい仕様を理解させないといけなかった 今回作ったエージェントはそうした仕様確認が必要なタスクで呼び出されることで必ず検索を行い、使用するモジュールやその設定についてのベストプラクティスを提供してくれる なぜSub agentsが必要だったか AIの古い知識問題 たとえばTailwind CSSをセットアップしてもらうと、今現在ではv3時代の設定で進められてしまう v4を指定してもtailwind.config.jsを
Claude Codeは強力なAI開発支援ツールですが、Claudeのプロプランにはレート制限があるため、トークン使用量を意識した効率的な使い方をすることで、レート制限に達する頻度を下げ、より快適な開発体験が得られます。 本記事では、実際の開発で使える具体的な削減の考え方をまとめました。 1. コード生成の最適化 具体的な指示を出す 曖昧な要求は Claude Code との長いやり取りを生み、大量のトークンを消費します。 ❌ 悪い例: "ログイン機能を作って" ✅ 良い例: "FastAPIでJWT認証を使ったログイン機能を実装して、 - Pydanticでリクエスト/レスポンスモデル定義 - bcryptでパスワードハッシュ化 - 入力バリデーション（email形式、パスワード8文字以上） - HTTPExceptionでエラーハンドリング（401, 422ステータス）を含めて"
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Claude Code公式ベストプラクティス徹底解説｜Anthropicが重視する5つの設計思想
トーバルズ氏が語ったLinux誕生初期やキャリア、Rust採用への考え--Open Source Summit
Playwright × 生成AI でVRTのバグ報告を自然言語化してみたら実用的だった話
C言語とCGIで大量のFAX送信作業を自動化した話 | PR TIMES 開発者ブログ
MCPに駆けろ！ AIが“外部サービスとつながる”新時代を誰でも簡単に体験する方法
Pythonでグラフを描こう ― 棒グラフ／ヒストグラム／散布図／ヒートマップ
Anthropic、エージェントスキルをオープンスタンダードとして公開 | gihyo.jp
【WSL経由】最強エージェントコーディングツール「Claude Code」を使う - Qiita
本当に不要になるのはジュニアではなく、教える機会を奪われた中堅｜テクノロジーメディア「Newbee」
Functional Programming in TypeScript
Claude Codeのhookを書きやすくするcchookを作った - yasuhisa's blog
トレイトの実体を捉えれば、Rustへの恐怖は少し減る コンパイルエラーの対処で理解できた言語のコンセプト | ログミーBusiness
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