Claude Codeを徹底解説してみた（前編） | DevelopersIO
こんちには。 データ事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 今回はClaude Codeを徹底解説したいと思います。 本記事について 私は元々はCursorを使っており、Claude Codeは必要なのか半信半疑だったのですが、試してみた感じエージェントの挙動はかなり期待通りな印象です。実際にCursorではコード補完やCmd + Kをメインに、エージェント的な動きはClaude Codeやるように最近使い分けを始めています。 使用感は主観に寄るところも大きいので文面でお伝えするのは難しいですが、Claude Codeのことを少しでも知ってもらい多くの人に使ってもらるよう、一通りの使い方を記事にしました。 以下の内容で記載しており、盛りだくさんとなっております。 Claude Codeの基本的なセットアップ方法から解説 基礎的な使い方から応用（Permission、Gi
QdrantにMCPでドキュメントを追加して検索してみる | DevelopersIO
こんばんは、製造ビジネステクノロジー部の夏目です。 今回はQdrantの公式MCPサーバーを試してみます。 Qdrant Rust製のベクトルデータベースです。 SaaSとして提供されるQdrant Cloudとローカルで動かすことができるContainer Imageの二種類があります。 Qdrantのデータ構造 Qdrantではデータ構造が次のようになっています。 Collection 複数のデータを入れるもの この中にPointが入る Point 一つのデータ idとベクトルとPayloadを持つ ベクトルがデータの本体 Payload ベクトルに追加できるデータ JSONで保持される Collectionという入れ物にPointがたくさん入ります。 Pointには一意のidがあり、データの本体のベクトルと追加データのPayloadを持ちます。 mcp-server-qdrant 公
ベクトル検索を実現する技術選定 ~pgvectorとQdrantの性能比較~ - Retty Tech Blog
本記事はRettyアドベントカレンダー2024の9日目の記事です。 Rettyでエンジニアリングマネージャを務めている山田です。 2022年の年末頃にChatGPTが登場してから早2年となります。 当初は革新的なAIという印象でしたが、時間の経過によりLLMを普段の生活や業務に活かしたり、これを応用したアプリケーションの開発を検討するなど、こうした発明もある程度浸透してきている頃合いではないかと思います。 特に、LLMは任意の自然言語形式のデータの取り扱いに優れ、これまで実現が難しかったアイデアを形にすることができるため、LLMを応用して新しい体験を提供する機能の開発に取り組んでいる方や、すでにリリースされている方も多いでしょう。 一方で、LLMの活用を考える上で、コストの問題や長いレスポンスタイム、特にクローズドなモデルの場合挙動が時間経過で微妙に変わってしまうなど、特有の困りごとに直面
LangChain と Qdrant でベクトル検索を行う
はじめに RAG を使用したサービスをローカルで開発して、本番環境での使用を想定した場合に LangChain と Qdrant でどのように実装していくかのメモです。 ベースの記事はこちら Qdrant とは Qdrant（読み方：クワッドラント）は、ベクトル類似性検索エンジンです。追加のペイロードと拡張されたフィルタリングサポートを備えた、ベクトルを保存、検索、管理するための便利な API を備えた、本番環境対応のサービスを提供します。これにより、ニューラルネットワークやセマンティックベースのマッチング、ファセット検索、その他のアプリケーションなど、あらゆる種類の用途に役立ちます。 Qdrant はフィルタリングサポート、Qdrant Cloud が無料で使用できるという点から選びました。 セットアップ Qdrant を実行する方法にはさまざまなモードがあり、選択したモードによっていく
Qdrant ベクトル検索エンジン
この記事はオープンソースのベクトル検索エンジンQdrant(クワッドラント)の使い方と類似記事検索についての前編になります。 初心者向けにコンセプトの理解を優先し、難しい用語の使用はあえて避けています。 使用するもの Qdrant オープンソースベクトル検索エンジン (Rust実装) GiNZA spaCy ドキュメントのベクトル化 livedoorニュースコーパス ライブドアのニュース記事 (株式会社ロンウィット) Python 3.10 Qdrantとは？ オープンソースのRust製ベクトル検索エンジンです。クライアントはPython SDK、REST API、gRPCで接続できます。クラウドサービス版も準備中のようです。 Qdrantを使用したデモサイトもあります。 ベクトル検索エンジンとは？ みなさんが思い浮かべる検索エンジンはキーワードを使用して検索するものでしょう。検索ボックス
DoubRingで思考を可視化する｜細谷 功
仕事と遊びの関係は？はじめに一つ質問です。皆さんは「仕事と遊び」の関係を「２つの円」でどのように表しますか？ ここではコミュニケーションや抽象化のトレーニングに用いることができる、DoubRing（ダブリング）という思考の可視化ツールを紹介します。 これは、「仕事と遊び」のように２つの言葉の関係を「２つの円」のみで表現するものです。見た目はいわゆる「ベン図」（Venn Diagram）と同様ですが、DoubRingの特徴は、関係を２つの円の「大小関係」と「重なり関係」の２つだけに絞ることによって下図の９パターンに限定し、それによって定量化が可能（どのパターンがどのパターンよりどのぐらい多いとか）になることです。 では「仕事と遊び」の関係にこれを当てはめてみましょう。 皆さんにとっての仕事（A）と遊び（B）の関係は９パターンのどれにあたるでしょうか？一つ最も近いと思われるものを選んで下さい。
Vercel v0解説: テキストから始まるAI駆動型UI開発 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? v0とは Vercel v0は、AIを活用してUIデザインとコード生成を行う革新的なツールです。 v0は、Next.jsの開発元として知られるVercel Labsが提供する生成AIサービスです。このツールを使用すると、テキストプロンプトやデザインモックアップから高品質なUIコードを生成できます。 Public Beta v0の特徴 AIとの対話型デザイン: 人間のデザイナーと対話するように、AIと対話しながらUIを作成できます。ユーザーはテキストで指示を出し、AIがそれに基づいてUIを生成します。 プロンプトへの入力はテキストだけでな
n8nをローカル環境(Docker)でサクッと動かしてみよう！
はじめに 最近、ノーコードで様々なサービス連携や自動化を実現できるツールとして「n8n」が注目を集めています。 クラウド版も便利ですが、「まずは手元で試してみたい」って思います。 今回は、Dockerを使ってn8nをサクッとローカル環境で動かす手順をご紹介します。Dockerさえあれば、驚くほど簡単にn8nの世界を体験できます！ n8nの準備：Dockerでサクッと起動！ n8nをローカルで動かす方法はいくつかありますが、今回は一番手軽なDockerを使った方法で進めていきましょう。もし、まだDockerをインストールしていない場合は、Docker公式サイトなどを参考に、お使いの環境に合わせてインストールしておいてください。 準備ができたら、まずはn8nの環境を構築するための作業ディレクトリを好きな場所に作りましょう。
n8nをAI Agentを作って学んでみよう！｜marumarumaru
n8nにはAI Agentを簡単に構築できる「AI Agent」ノードがあります。最近話題になっているのはこのノード影響も大きく、私自身もこのノードの存在を知ってn8nを使ってみたいと思ったのがきっかけでした。 今回はこの「AI Agent」ノードを使った基本的なワークフロー（というかノードのお試し）の作り方をご紹介します。 今回作成するワークフローはこちらです☟ AI Agentが天気予報の情報を取得し、回答をします。 それでは早速作ってみましょう！ HTTP Requestで天気情報を取得します過去にご紹介したn8nの記事はこちら☟ n8nのセルフホスト構築や基礎的な操作方法をご紹介しています。 CrendencialsにGeminiのAPIキーをセットするまずはGeminiのAPIキーをn8nにセットします。私はGoogle AI Studioで取得した無料のAPIキーを使用していま
n8nファイル操作の罠を回避！JSONとバイナリデータの正しい理解と使い方
n8nでワークフローを構築していると、ファイルの取り扱いで「あれ、うまくいかないぞ？」と手が止まってしまうことはありませんか。特に、ファイルの内容を読み込んだり、別のノードに渡したりする際に、データが期待通りに扱えないという経験は、多くの方が一度は通る道かもしれません。 この記事では、n8nにおけるファイル操作の核心ともいえる「JSONデータ」と「バイナリデータ」の扱いの違いに焦点を当て、初心者が陥りがちな失敗例とその解決策を具体的に解説します。この記事を読めば、あなたもn8nでのファイル操作に自信が持てるようになるはずです。 n8nはデータをどう扱っている？JSONとバイナリデータの関係 n8nのワークフローでは、ノードからノードへ「アイテム」という単位でデータが受け渡されます。このアイテムは、基本的にはJSON形式のデータを持っています。例えば、顧客の名前、メールアドレス、注文番号とい
Claude CodeとGitHub Issueを使った全自動開発について
Claude CodeとGitHub Issueを使った全自動開発について注意事項 #現在多数の方に閲覧されていますが、こちらの記事はまだ試験段階であり、改善の余地はたくさんあると考えています。 使用する際は十分ご注意ください。 このコードを使用したことで発生する不利益については、筆者は一切責任を負いません。 ご了承ください。 準備 #wikiは使用しないdocsディレクトリで管理するREADME.mdにプロジェクト概要を書くGitHub Issueのtemplateを作成する.github/ISSUE_TEMPLATE/配下先にIssueを作成しておくdocs/db-schema.md から docs/er.md を作成ログイン画面作成User一覧作成などなどghコマンドをインストールする出先からの実行専用スクリプト #Priority & issue番号で並び替えして最初のissueを
AI Coding Agents
Click on each agent to learn more about them. Click on each metric to explore the queries live. Coding Agent Total PRs Merged PRs Success Rate
Rovo Dev vs Claude Code 詳細比較レポート｜ゲームスケルトン
Rovo Dev vs Claude Code 詳細比較レポート 企業向けAI開発ツール市場における2つの革新的なソリューション、AtlassianのRovo DevとAnthropic のClaude Codeが開発者の生産性向上を目指して競合しています。Rovo Devはエンタープライズワークフロー統合に特化し、Claude Codeは最先端の推論能力で差別化を図るという明確な戦略的差異を持ちます。市場規模が2024年の49.1億ドルから2032年には301億ドルに成長すると予測される Marketresearchfuture中、 Verifiedmarketresearch両製品は異なるアプローチで開発者の時間効率化という共通課題に取り組んでいます。 製品概要と基本的な位置づけ Rovo Dev（Atlassian） Rovo DevはAtlassianの包括的AIプラットフォーム「
（新URLに移行しました）FASTと向き合うことで見えた、大規模アジャイルの難しさと楽しさ
最新版はこちら（https://speakerdeck.com/wooootack/fast-taught-me-large-scale-agile-hardships-and-fun）
Googleプロンプトエンジニアリングホワイトペーパー完全解説：実践テクニックとベストプラクティス - ABEJA Tech Blog
はじめに こんにちは！ABEJAのシステム開発部でソフトウェアエンジニアをしている関です。 日々の業務でLLMを活用する中で、「AIにどう指示すれば効率的に期待どおりの結果が得られるのか」という課題に直面していました。試行錯誤の繰り返しで時間を取られることも多く、このやりとりを効率化したいと考えていた時に出会ったのが、Googleが2025年2月に公開したプロンプトエンジニアリングに関するホワイトペーパーです。その内容は非常に実践的で、私のLLM活用スキル向上に大いに役立つものでした。 このホワイトペーパーは、プロンプトエンジニアリングの基礎から応用まで、実践的な手法を網羅的に解説しています。ホワイトペーパーが述べるように、「データサイエンティストや機械学習エンジニアである必要はありません—誰でもプロンプトは書けます」。しかし、より正確で有用な出力を安定して得るためには、やはり知識と体系的
「Claude Codeで効率的に開発するための知見管理」をコマンド1発で自分のプロジェクトに反映する方法
はじめに 開発プロジェクトにおいて、コードの知識管理やドキュメント整備は重要ですが、手間がかかる作業でもあります。しかし、LLM の力を借りることで、先駆者が構築した知見を瞬時に自分のプロジェクトに適用できる時代が到来しました。 背景：話題になった記事 こちらの記事が開発者コミュニティで話題になっています。 この記事では、Claude を使った効果的なコード知識管理システムの構築方法が紹介されています。 課題 上の記事を読むと普通のかたは「自分のリポジトリにも適用して試したい！」と思います。 しかしながら、実際に自分のリポジトリに取り込むとなると以下の手順が必要そうだなぁと考えると思います。 記事を読んで内容を理解し、大まかな手順を理解する。 細かい設定やドキュメントを新規作成していく。 自分のプロジェクトに合わせてカスタマイズ そうすると、めんどくさくなって放置してしまいます。 LLM時
[2025年6月13日] やっぱりClaude Codeしか勝たんかもしれない (週刊AI)
こんにちは、Kaiです。 先週は風邪をひいてお休みを頂いておりまして、2週間ぶりとなります。 界隈ではClaude Code一色ですね。実は今週、半日時間を取って社内でエージェントコーディング勉強会（がっつり触って比較してみる会）を開催しました。その中で私も改めてClaude Code（CC）およびClaude Code GitHub Actions（CCA）を比較してみました。 結論として、私の感触は以下のようなものでした（あくまで私の所感）。 CC CCA 日常使いにはCCで、リファクタリングや難易度は低いが手間がかかる機能修正などをCCAに任せたい感じです。 それと、使っていて強く意識したのが、「リポジトリを育てる」という感覚です。これは、CLAUDE.mdをはじめとして、コーディング思想や哲学、場合によっては「このリポジトリで何を実現するのか」といったビジネスレベルの内容も、どんど
![[2025年6月13日] やっぱりClaude Codeしか勝たんかもしれない (週刊AI)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1f02d6ebb690f5f8865a3c420fe3746d60339bde/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--n2SbrDTj--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B2025%2525E5%2525B9%2525B46%2525E6%25259C%25258813%2525E6%252597%2525A5%25255D%252520%2525E3%252582%252584%2525E3%252581%2525A3%2525E3%252581%2525B1%2525E3%252582%25258AClaude%252520Code%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%25258B%2525E5%25258B%25259D%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%25258B%2525E3%252582%252582%2525E3%252581%252597%2525E3%252582%25258C%2525E3%252581%2525AA%2525E3%252581%252584%252520%252528%2525E9%252580%2525B1%2525E5%252588%25258AAI%252529%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_34%3AKai%252Cx_220%252Cy_108%2Fbo_3px_solid_rgb%3Ad6e3ed%252Cg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzE0MTRiZmIwZWQuanBlZw%3D%3D%252Cr_20%252Cw_90%252Cx_92%252Cy_102%2Fco_rgb%3A6e7b85%252Cg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_30%3ACareNet%252520Engineers%252Cx_220%252Cy_160%2Fbo_4px_solid_white%252Cg_south_west%252Ch_50%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EvQUVkRlRwN0luX0J2ajYyMjVsbTRVWXczSjhQODgwRTdhSFF6YXZqcmJHN1E9czk2LWM%3D%252Cr_max%252Cw_50%252Cx_139%252Cy_84%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png%3F_a%3DBACAGSGT)
「エンジニアリング統括責任者の手引き」が良かったので勧めたい - stanaka's blog
www.oreilly.co.jp Will Larson氏と言えば、『エレガントパズル』（2019年）や『スタッフエンジニア』（2021年）の著者ですね。僕もファンで、2冊とも原著の物理本を所有しています。 氏の新作『The Engineering Executive's Primer』（2024年、原著）は未読だったのですが、このたび邦訳を献本いただいたので、ありがたく読ませていただいたところ、非常に面白く、また得るものも多かったため、このレビューを書いています。特に、CTOやVPoEの方々、それらを目指す皆さん、エンジニア組織のリーダーシップ層の人達の行動原理や本音の一端に触れたいと考えている方にお勧めです。 僕自身は、ずいぶん前にはてなのCTOになって以来、幸いにも日米英の3ヶ国で累計15年ほど、いくつかの組織でCTOやVPoE、またはそれのすぐ側のポジションを経験してきました。本
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