なぜMarkdownか 記法が簡単で表現力が高い（※１） テキストなので差分管理がしやすい QiitaもMarkdown形式を採用している ※１ プレビュー機能があるとなおよい！ VSCodeを使うならこの拡張機能を入れてみよう Markdown All in One まずはこれを入れていたら間違いないと思う！ 詳細は拡張機能の公開サイトを見ていただくといいですが、とりあえずのおすすめポイントは これを入れていたら大体の機能が使える（最初に入れるべき拡張機能） 便利なショートカットが用意されている 太字：Ctrl＋B 表のフォーマット：Alt+Shift+F パスの補完をしてくれる ファイルリンク（特に画像）のパスを補完してくれる Paste Image これは画像を資料に入れたいときにマストの拡張機能だと思います！ これがないと、 スクショを撮る 保存先のディレクトリに移動して保存する
アイコンが変わったerukitiです。最近はやりのgpt-4o image generationを使って、顔だけだったアイコンに全身が追加されました。2023年4月10日に初めてのLLMプロダクトの開発キックオフからもうすぐで二年です。rat yearなこの業界なんで、変化がめまぐるしすぎますね。 今回は、真に高速なAIコーディングのメソッドを確立するために、中規模くらいのコードをコーディングエージェントのみに書かせる実験をしています。コーディングエージェントはCline派生であるRoo Code（以後Rooと呼ぶ）を使っています。 ※完全に個人研究としてやっているため、会社のリソースは使っていません。 作っているものはコーディングエージェントのコアライブラリ + おまけのCLI 規模としては136ファイル・26410行（一時期30000行弱までいった） なぜコーディングエージェントを使っ
ジュニアエンジニアからシニアエンジニアになるまでに自分がやっていたことまとめ - yasuhisa's blog
長いので3行まとめです。 最近、エンジニアリング経験の浅い方にアドバイスをする機会が増えてきたので、紹介時に使えるポインタをまとめました 何が合っているかは人によるので、正直正解はないと思いますが、少なくとも自分に効いたやり方をまとめています 合いそうなところだけをピックアップして真似してもらうだけでも全然いいと思います 「他にもこういうのをやったら伸びると思うよ!」というのがあったら、SNSなどで反応ください はじめに 真似するのが簡単で効果が大きい Pull Requestをセルフレビューする 趣味プロジェクトを持つ 参考: 自分が過去にやっていた趣味プロジェクト 真似するのは簡単で効果はそこそこ 地味な改善活動を拾い続ける 地道な活動例: READMEやsetupスクリプトの修正 地道な活動例: アーキテクチャ図を書き起こす / 改善する 仕組み化でチームや自分を楽にする 真似するの
VSCodeのDevContainer入門＆Claude Codeのリファレンス実装を見てみる - くらげになりたい。
この記事を読んで、Cline / RooCodeなどを使うなら、 ちゃんと使えるようにしたいなと思い、いろいろ調べてみたときの備忘録(*´ω｀*) Cline / RooCodeを安全に使うためにDevContainerを使い始めた 環境は、macOS＋OrbStack DevContainerとは Dev Containerは、Dockerコンテナ上で開発するための拡張機能。 環境構築をコンテナとして用意でき、ローカル環境も汚さないですむ Dev Containers - Visual Studio Marketplace Developing inside a Container また、開いたフォルダをコンテナ上にマウントして、コンテナ内で実行するので、 それ以外のファイルにアクセスできなくすることができるので、AIエージェントを使うときにも安全 コンテナへの接続方法はいくつかあり、そ
AIがすべてのプログラミングコードを生成するようになるので「コーディングを学ぶのは時間の無駄」とReplitのCEOが答える
AIが高度なコードを生成するようになったことで、顧客管理ソフトウェアを手がけるSalesforceのCEOが「AI導入が成功したので今年はエンジニアを雇わない」と発言したり、半導体大手・NVIDIAのCEOが「AIがコードを書くのでもうプログラミングを学ぶ必要はない」と発言したりして物議を醸している一方、AIツール自身はユーザーにプログラミングを学ぶよう提言しています。AIによって置き換えられる人間の技能を巡るビジネスリーダーたちの議論に、知識のない人でもプロンプトを入れるだけでアプリを作れるAIを開発したスタートアップ・ReplitのCEOの発言が加わりました。 ‘Don’t study coding now,’ says Replit CEO, ‘instead learn how to…’ - Trending News | The Financial Express https:/
構成図 as Code - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 内容 draw.ioを使用してネットワーク構成図を書いていますが、構成管理が結構手間になります。IaCを導入して、gitベースでインフラの構成管理が出来ても構成図だけは手動で管理となってしまうため、IaCの様に構成図もコードで管理出来ればと思っています。今回は特別何かのツールを入れるわけではなく、drow.ioにインポート用のXMLファイルを作成するプログラムを作成します。構成変更が発生した際はプログラム修正を行うと、新しいXMLファイルが作成されるため、こちらをインポートすることで構成図に反映する流れとなります。 構成 オンプレミスで
はじめに こんにちは。Game Platform DevのDong Hun Ryoo、Takenaka、Zhang Youlu（Michael）、Hyungjung Leeです。私たちの組織は、ゲームパブリッシングに必要なさまざまな機能を開発・運用する役割を担っています。 私たちは最近、組織内の業務効率を高めるためにさまざまなLLM（large language model）アプリケーションを開発し、それと連携してLLMOpsシステムの構築プロジェクトを行いました。プロジェクトの主な目標の一つは、参入障壁が高いLLMアプリケーション開発を、職種に関係なく誰でも簡単に作成できる環境を構築することでした。そのため、さまざまなことを考えながら試行錯誤を経た結果、誰でも簡単にアクセスできる開発・デプロイ環境を整えました。 今回の記事では、LLMアプリケーションの一般的な開発方法と開発プロセスで直面
記事の概要 Clineは構造的に「局所的なコード理解」になる CursorとWindsurfとは内部的な実装が違い、できることに差がある デッドコードを把握できないので大規模保守タスクはやめておいた方がいい 逆に新規プロジェクトやコンテキスト内に収まる開発は向いている どうしてもClineを使いたい人のための局所的なコード理解を補うTips 以下AIと書いた記事です。 またClineと書いてありますがRoo Codeとここの部分の実装は揃っている（と調べた）ので Roo Codeと置き換えてもらっても問題ないです。 Clineの特徴として、ユーザからのタスク指示に対して必要な情報を段階的に取得するという方針があります。 あらかじめ全プロジェクトを完全にインデックス化するわけではなく、Tree-sitterで各ファイルのAST（抽象構文木）を生成して局所的な構造情報を抽出し、必要に応じてファ
はじめに 近年、プロダクト開発の現場では「Design to Code」という概念が大きな注目を集めています。 これは、デザインツールで作成されたUIデザインを直接コードに変換する技術のことで、開発効率の大幅な向上が期待されています。 この流れの中で、Figma社は、Dev Mode（開発者向けの表示モード）やCode Connect（コードとデザインの同期機能）といった機能をリリースしてきました。 このような背景の中、つい最近では「Figma MCP」が話題となりました。 私たちのチームでは、このFigma MCPとAI搭載コードエディタ「Cursor」を組み合わせることで、実際のプロダクト開発に挑戦してみました！ 本記事では、その導入過程で得られた知見、そして実際の運用における工夫について紹介します。 🤖 Figma MCPとは Figma MCPについては、こちらの記事が非常にわか
第10回の今回は、VS CodeのDocker拡張機能を活用して、WSL＋Docker環境をより便利に使う方法や、VS CodeからWSL環境に直接接続する方法を解説します。 はじめに アプリケーション開発において、エディターや統合開発環境(IDE)は欠かせないツールです。シンプルなエディターでもコードを書くことはできますが、補完機能やデバッグ機能が充実したIDEを使えば開発効率が大幅に向上します。IDEにはさまざまな選択肢があり、IntelliJ IDEA、Eclipse、Visual Studioなどが有名です。その中でも「Visual Studio Code」(以下、VS Code)は無料で利用でき、軽量かつ拡張性が高いことから、多くの開発者に支持されています。 特にVS CodeはWSL(Windows Subsystem for Linux)との親和性が高く、Linux環境での開
AIに書かせたコードは理解する必要がある
「AIコーディング時代に出力されたコードを理解する必要があるのか？」という議論についての私見です。 結論からいうとAIが出力したコードは理解する必要があると思っています。その理由を言語化してみます。 アプリが複雑になるとタスク遂行が困難になる 英語圏のエンジニアインフルエンサーにはAIコーディングの熱狂から一歩引いた見解を発信する人が結構いる印象です。自分の感覚を補正するために、そういった人をフォローしてときどき投稿を追っています（個人的に、未来は「エンジニア不要論」でも「AIぜんぜん使えない論」でもなく、両者の中間に落ち着いていくのではないかと思っています）。 元Uberでフォロワー27万人のエンジニアGergely Orosz氏の最近のポストです。 日本語訳: AIコーディングツール、バイブコーディング、AIエージェントについて多くの議論が交わされている これらのツールは、ある程度の複
はじめに 基礎技術研究部の松尾です。 PC やサーバーの電源を入れた際、まずはじめに実行されるのが Basic Input/Output System (BIOS) というシステムファームウェアです。 もし BIOS が攻撃者に乗っ取られたら、その後に起動される OS 等を好き勝手に改ざんできる事になります。 この、BIOS に感染するマルウェアの事を「ブートキット (Bootkit)」と呼びます。 そこまでして感染させる必要があるのかと思う方も多いと思いますが、ブートキットは机上の話ではなく、数は少ないものの実際に観測されている脅威です。 確かに民間企業を狙うマルウェアであれば、BIOS まで狙うのはオーバーキルだと思います。しかし、安全保障に関わる領域、クラウドや Trusted Execution Environment (TEE) 等のハイパーバイザーベースのセキュリティが絡む領域
Go Optimization Guide
Patterns and Techniques for Writing High-Performance Applications with Go¶ The Go App Optimization Guide is a collection of technical articles aimed at helping developers write faster, more efficient Go applications. Whether you're building high-throughput APIs, microservices, or distributed systems, this series offers practical patterns, real-world use cases, and low-level performance insights to
エンジニア、技術広報やDevOps ツールのマーケティング担当者をつなぐカンファレンスプラットフォーム。RubyKaigiや開発生産性Conferenceなどの日本のテックカンファレンスの情報をここに集約
【2025年最新】プログラマー必見！バイブコーディング(Vibe coding)を加速するWindsurf代替ツール10選 - Qiita
ツール選択ガイド 大規模企業向け: Cursor、GitHub Copilot、Tabnineが特に適しています。セキュリティとスケーラビリティを重視する場合はTabnineがおすすめです スタートアップ/個人開発者向け: Codium、Trae、VS Code + AI拡張機能が費用対効果に優れています 特定環境に特化: Microsoft環境ならIntelliCode、AWS環境ならCode Whisperer、Python開発ならAIプラグイン付きPyCharmが最適です。 リモートチーム: Replitはブラウザベースで環境構築不要なため、分散チームに最適です バイブコーディング体験重視: Traeは特にバイブコーディングワークフローに最適化されています それでは、各ツールの詳細を見ていきましょう！ 1. Cursor: 精密さを極めたAIコーディングの新星 まず最初に紹介するのは
GoogleのLLM「Gemini」でコードレビューをするGitHub Actionsを自力で構築してみた - NTT Communications Engineers' Blog
ビジネスdアプリ開発チームの立木です。現在、私たちのチームでは生成AIによる開発効率の向上を検討しています。その一環として、コードレビューの自動化を検討しています。 そこで、本記事では検証の一環として勉強も兼ねて、GoogleのLLM「Gemini」でコードレビューをするGitHub Actionsを自力で構築してみたのでその方法を紹介します。 Geminiとは Google AI Studio Vertex AI Google Gen AI SDK 着想の背景 コードレビューの観点 完成したもの ファイルの構成 処理の流れ gemini-code-review.yml gemini_review_code.py プロンプト 終わりに Geminiとは Geminiとは、Googleが提供しているLLMです。つい先日も、Gemini 2.5 proがリリースされ、コーディング能力を含め、そ
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VSCodeでドキュメント作成するならまずこれを入れよう - Qiita
Cline(Roo Code)を暴走列車にしたら4日間で数ヶ月分のコードが生成できた
みんなのためのLLMアプリケーション開発環境の構築事例
Cline / Roo-Codeにおけるコード理解と新規・保守タスクの現状
🚀 Figma MCP × Cursorで加速するUI実装とその先の工夫
「Visual Studio Code」と「WSL」＋「Docker」をもっと便利に使いこなそう
UEFI ブートキット入門 - FFRIエンジニアブログ
Findy Conference - テックカンファレンスのプラットフォーム