5. まとめ ― Prompt Engineering は“死”ではなく“吸収合併” Prompt Engineer = 職種 は消滅傾向。 Prompt Engineering = スキル は “AI と協働する全職種の共通知識” へ統合。 今後は「AI を使う力」より「AI に任せて監督する力」がキャリアの差別化要因となる。 感想 前回の記事の締めにも書きましたが、「●●式」のようなoneプロンプトの技であったり、キーワードを駆使する等の技の部分を指す意味での「プロンプトエンジニアリング」は今後不要になっていくと思います。 ただ、生成AIと対話するアプローチに関しては、(エージェントによるサポートの進化はあれど)依然必要かと思います。 以下なども対話アプローチに関するTipsが多いです。 https://qiita.com/hokutoh/items/4a5447833721fe839

「Cursor」「Github Copilot」「Windsurf」「Cline」の料金プランをまとめました。 1. Cursor・https://www.cursor.com/ja/pricing 1-1. Hobby ($0)・Proの2週間トライアル ・2000回の補完 ・50回の低速プレミアムリクエスト 1-2. Pro ($20/月)・無制限の補完 ・月に500回の高速プレミアムリクエスト ・無制限の低速プレミアムリクエスト ※ プレミアムリクエストは、チャットで高性能なAIモデルを使用する時に消費されます。 2. Github Copilot・https://docs.github.com/ja/copilot/about-github-copilot/plans-for-github-copilot 2-1. Copilot Free ($0)・月に2,000 回の補完 ・月

1. はじめにシリーズ「プロンプトアイデア」第7弾へようこそ。これまで6回にわたり、さまざまなプロンプトエンジニアリングの手法を紹介してきました。回を追うごとに多様なテクニックが生まれてきていますが、今回のテーマも「まだ世にほとんど出回っていない、新しいプロンプトテクニック」に焦点を当てます。 多視点の同時展開や自己レビューを強化する流れは、すでに注目されている領域です。しかし、それらをさらに発展させ、かつ直感的で実用的に使える形へとブラッシュアップした――そんな5つの革新的アイデアを厳選してご紹介します。 この第7弾の記事を通じて、新手法を実践する意義や、その背後にある発想を理解していただきたいと思います。 2. 既存プロンプト技法の振り返り多視点プロンプトや逆算思考の手法は、すでにSNSや論文などで広がりを見せています。 しかし、並列思考を促す手法は「早期のアイデア収束」や「視点間の干

ホーダチ-Hodatsu | LLM Researcher × AI Engineer @hokazuya わかったわ。Grokの使い方。 「Xの投稿」をベースにXXXX年からのPostを調べて、という形でリサーチをさせて、時系列でトレンドをまとめて、という言い方をすると、「いつそれについてPost」されたか、というのを比較的に正確に調べてくれる。 これは、OpenAIのDeep Researchにはできない、 「X固有の情報」≒ 「超生の声」を拾ってくれそう。 （ノイジーではあるが、それはほかのネットも同じ） 2025-02-23 09:47:25

では、それぞれ見ていきましょう。 arXiv AI/ML関連における一次情報源として欠かせないのがarXivです。 しかし、最近はプレプリントの投稿数が爆発的に増加しており、そのままarXivを見に行くとノイズが多すぎて、本当に価値のある論文を見つけるのが難しくなっています。 学会のトップ論文をチェックするという手もありますが、査読プロセスを経るため情報がどうしても遅くなりがちです。 そこで役立つのが、新鮮な論文を適度にキュレーションしてくれるサービスです。ここでは特におすすめの3つを紹介します。 Hugging Face - Daily Papers AI界隈で有名なAKさんをはじめとするHugging Faceのメンバーが、arXivから毎日厳選した論文リストを公開してくれているサービスです。 土日はお休みしていますが、平日は結構な量（多い日だと40本程度）の論文が選定されています。こ

Find the best cursor rules for your framework and language

2025.3.1 JAWS DAYS 2025で発表した資料です。 AIエージェント時代のエンジニアになろう：�Agentic Workflows から�環境に溶けこむAmbient Agents まで�基礎と実践を50分で身につける

AI に自分のスタイルでコードを書かせたい。 自分のコーディングスタイルを端的にまとめると、たぶんこう。 TDD でミニマルにはじめるのが好き でも DDD で段階的にドメインモデリングもしたい 実装は関数型ドメインモデリングに寄せる これをAIに叩き込みたい。資料を読ませてプロンプトを作って、それにそって実装させる。 エヴァンスのDDDと軽量DDDの2つでやらせてみる。 コードはここ 自分のコーディングスタイルに合わせたプロンプトを作成する MCPエージェントで検索とURL展開を使える状態で次のように指示をした。(自作ディープサーチみたいなもの) インターネットでDDDについて調べさせる インターネットで関数型ドメインモデリングについて調べさせる インターネットでTDDについて調べさせる プロンプトとして使えるように要点を圧縮しろ 端的に圧縮しろ もっと圧縮しろ で、でてきたのがこれ。こ

基本的なCursorの使い方については無数に紹介記事があるが、例えば下記の記事を参照されたい。 Cursorで良いなと思ったところ ちなみに、執筆時点でのCursorのバージョンは0.45.14。YOLOモードは暴走が怖いのでオフにして、Composer（agent）モードを使用している。 提案されたコマンドを編集してから実行できる これはかなり便利だと感じた。なぜなら、このコマンドを打ったらエラーが出るとわかってるコマンドを打ってほしくないから。この例の他にも、pythonの仮想環境でuvを使いたいときなど、少し編集して実行できると嬉しい。 Acceptする前に動作チェックができる Clineでは、Acceptするまで動作検証ができなかったはず。CursorではAcceptする前に動作検証ができるので、その結果を見てからAcceptするかどうかを判断できるのが使いやすいと感じた。 Cla

今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ！現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ！ ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用（サービスがGAになったタイミングから全社員で利用）しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい！ 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での

開発の流れとして、デザイン決定後にデザイン（Figma）が開発部隊に渡ってくることは多いと思います。 開発着手前にデザインについて確認しておいた方が良いことの備忘です。 サンプル画像はWebで作っていますが、内容としてはWebに限らず、iOS/Android Nativeなアプリも対象としています。 また、記載順をどうしようか迷ったのですが、特に体系だった説明もできないので思いついた順で書いています。 アイコン/画像について 画像の形式を確認しましょう 画像の形式はベクター画像（SVG）なのか、ラスター画像（PNGなど）か確認します。 アイコン系は基本的にベクターだと思いますので、SVGでExportできない場合はデザイン提供元に確認しましょう。 ラスター画像は要件上こだわりがなければ、開発側でWebP/JPEG/PNGなどの特性や稼働環境を鑑みて決定するで問題ないと思います。 スマホでは

はじめに openai chat completions api(以下ChatGPT API)を使っているが、コストダウンやドメインに特化したfinetuneモデルを使いたいといったニーズでlocal LLMを使いたいというニーズがあると思います。 その場合に、ChatGPT APIを利用する側のアプリケーションコードはそのままで、local LLMをサーバとしてたてて、使用するLLMだけ変えるという実現方法が考えられます。 幾つか良い実現方法があったため、現状、どのようなツールを使用して実現できるか簡単にまとめました。 ところで、偉い人に「うちもChatGPT作って」と言われた時、あなたならどうしますか？ （その答えの一つを「おわりに」に書きました） 解説 ChatGPT API互換サーバを作る場合、自分でlocal LLMをラップしてAPIサーバを実装してしまうことも考えられますが、そ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? OpenAI DevDay 2024でいくつかの新しい機能が実装されています。 新機能のひとつに、プロンプト自動作成というものがあります。 目的を入力しただけで、自動的にシステムプロンプトを作成してくれるというものです。 他の新機能に比べると、やや地味目ですが、どんな感じのプロンプトを作成してくれるのか気になったので試してみました。 TL;DR 曖昧な一文からでも、マークダウン形式に沿ったプロンプトを書いてくれるので、たたき台としてよさそう。 プロンプト自体がマークダウン形式なせいか、Output形式がマークダウンに引きずられることがあ

こういうのが欲しかったんだよ。マジで。 コマンドラインからLLMを呼び出せるgptmeというツールがアツい これは、gptmeコマンドを追加するというもの。 環境変数としてOPENAI_API_KEYとかAnthropicのキーとかを設定しておくと勝手にAPIを呼び出してくれる。もちろん、クラウドに送信するとかけしからんという勢にはローカルLLMでも対応できる。 こいつはコマンドライン版ChatGPTのようなものなので、コマンドラインで動くのだが、その真価は例えばパイプで繋いだ時とかに発揮される。 $ du -d 1|gptme "一番容量を食ってるフォル ダは何Gバイト使ってんの?" Found OpenAI API key, using OpenAI provider [10:13:32] No model specified, using recommended model for