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AWS 日本語ハンズオン Amazon Web Services(AWS) の 日本語ハンズオンやワークショップを、カテゴリごとにまとめています。 右側の目次や、ヘッダー部分の検索ボックスから、各コンテンツにたどり着けます。 また、Ctrl + F や command + F を使ったページ内検索もご活用いただけます。 料金について ハンズオンで作成した AWS リソースは通常の料金が発生します。作成したリソースの削除を忘れずにお願いします。 もし忘れてしまうと、想定外の料金が発生する可能性があります。 画面の差異について ハンズオンで紹介されている手順と、実際の操作方法に差異がある場合があります。 AWS は随時アップデートされており、タイミングによってはハンズオンコンテンツが追いついていない事もあります。 差異がある場合、AWS Document などを活用しながら進めて頂けますと幸い
こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ 今日はMCP（Model Context Protocol）の「太さ」問題と、それをAgent Skillを使って解決する「MCP Light」というアプローチについてまとめていきたいと思います。 MCPの役割はConnector MCP（Model Context Protocol）の役割が明確になってきました。「AIアプリケーションのUSB-C」という比喩が示す通り、MCPはConnector — AIモデルと外部ツール・データを繋ぐ標準プロトコルです。 月間9,700万以上のSDKダウンロード、10,000以上のパブリックサーバー。OpenAI・Google・Microsoftも採用し、事実上の業界標準になりました。Notion、GitHub、Slack、Salesforce…あらゆるSaaSがMCPサーバーを公開し、AIエージ
社員に何もさせずにClaude Code利用ログを集める ── 数百名規模のOpenTelemetry収集基盤の構築 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、技術戦略部CTOブロックの塩崎です。 当社ZOZOには1人あたり月額200ドルの基準のもと、Claude CodeやGemini CLIをはじめとした各種AI開発ツールを利用可能にする制度を2025年7月にスタートさせました。 corp.zozo.com 現在ではこの制度を用いて数百名という非常に多くの社員がClaude Codeを利用しています。このような中で組織全体のAI活用を推進するためには、それぞれの社員や部署のClaude Codeの利用状況をモニタリングすることが重要です。そのためにClaude CodeのOpenTelemetry機能を利用して、全社員のClaude Code利用状況を収集したので、本記事ではその手法を紹介します。 ccusageを使った利用情報の収集の課題 Claude CodeのOTel機能の紹介 作ったものの全体像紹介 利用情報を送信する部分
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. 2slides - An MCP server that provides tools to convert content into slides/PPT/presentation or generate slides/PPT/presentation with user intention. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS inte
I use Claude Code. A lot. As a hobbyist, I run it in a VM several times a week on side projects, often with --dangerously-skip-permissions to vibe code whatever idea is on my mind. Professionally, part of my team builds the AI-IDE rules and tooling for our engineering team that consumes several billion tokens per month just for codegen. The CLI agent space is getting crowded and between Claude Cod
Claude Codeを使ったブラウザベースのビジュアル編集ツールとして、design-loopを作りました。 GitHub: https://github.com/azu/design-loop 左パネルに開発中のサイトのプレビュー、右パネルにClaude Codeのターミナルが表示されます。プレビュー上の要素をクリックすると、その要素のコンポーネント情報やスタイルがClaude Codeに渡されます。 インストール curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/azu/design-loop/main/install.sh | sh 使い方 ソースコードがあるディレクトリで、開発サーバーがすでに起動している場合は、--urlでURLを指定するだけで起動できます。 design-loop --url http://localhost:3000
数字で振り返る freee の AI 駆動開発 - 後編 - freee Developers Hub
こんにちは! この記事は freee Developers Advent Calendar 2025 の 25日目の記事🎅 です。 adventar.org freee AI駆動開発 (AI-Driven Development) チームのJaeSoon (ジェスン)です。 AI活用がプロダクト開発を超えて全社推進へと拡大する中、私の担当範囲も広がりました。基盤開発や技術アドバイジングはもちろん、BizチームやSuccessチームとも協業し、プロセス整備や検証目的の確立といった組織レベルのEnabling活動も行っています。 最近個人的にはF1のレゴブロックにハマっています 🏎️ 1. 概要 1.1. はじめに 1.2. 2025年のタイムライン 本格的なスタート Claude Code全社導入とAI開発マニア制度 2. 詳細指標 2.1. 爆発的な成長 全体利用量の急増 ユニーク利用
GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.
Servers for accessing many apps and tools through a single MCP server. 1mcp/agent 📇 ☁️ 🏠 🍎 🪟 🐧 - A unified Model Context Protocol server implementation that aggregates multiple MCP servers into one. tadas-github/a2asearch-mcp 📇 ☁️ - MCP server to search 4,800+ MCP servers, AI agents, CLI tools and agent skills. Install: npx -y a2asearch-mcp. Ask Claude: "Find MCP servers for database access"
GitHub Copilot CLI is now generally available - GitHub Changelog
Menu. Currently selected: Agentic development in your terminal GitHub Copilot CLI—the terminal-native coding agent that brings the power of GitHub Copilot directly to your command line—is now generally available for all Copilot subscribers. Editor’s note (February 27, 2026): Updated the text to accurately indicate that Copilot CLI is available to all Copilot subscribers. Since launching in public
こんにちは。キャディ株式会社の Analysis Platform Group でソフトウェアエンジニアを務めている廣岡です。 業務としては、キャディの様々なサービスの裏側で稼働する機械学習解析のインフラやバックエンドの開発、アプリケーションとの橋渡しなどに取り組んでいます。最近では下記記事で紹介したようなプロジェクトに取り組んでいます。 zenn.dev 今回は私たちのチームで作り、開発業務の中で利用している Claude Skills について紹介します。 TL;DR Claude Skills を使って ML 開発における定型作業を効率化した 推論サーバー構成やログ調査、インフラ構築など 5 つのスキルを整備した エンジニアリングバックグラウンドが異なるチームで、開発効率が大きく向上した 背景 キャディの ML システムでは図面解析のための機械学習モデルを多数開発・運用しています。A
GitHub - getagentseal/codeburn: See where your AI coding tokens go. Interactive TUI dashboard for Claude Code, Codex, and Cursor cost observability.
See where your AI coding tokens go. By task type, tool, model, MCP server, and project. Supports Claude Code, Codex (OpenAI), Cursor, cursor-agent, OpenCode, Pi, OMP (Oh My Pi), and GitHub Copilot with a provider plugin system. Tracks one-shot success rate per activity type so you can see where the AI nails it first try vs. burns tokens on edit/test/fix retries. Interactive TUI dashboard with grad
CursorとClaude Codeを組み合わせた個人的おすすめAI駆動開発の手順 | 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、CursorとClaude Codeを組み合わせた個人的おすすめAI駆動開発の手順をご紹介します。 全体像 全体像は以下の通りとなります。 要求整理フロー issue作成（Claude Code / Sonnet 4.5 / カスタムコマンド） 初版作成フロー ブランチを作成（Claude Code / Sonnet 4.5 / カスタムコマンド） Planを作成（Cursor / Sonnet 4.5 / Planモード） Planを元にBuildを実行（Cursor / Composer 1 / Build） デプロイ・動作確認（手動） コミット作成（Claude Code / Sonnet 4.5 / カスタムコマンド） プルリクエスト作成（Claude Code / Sonnet 4.5
GitHub - danny-avila/LibreChat: Enhanced ChatGPT Clone: Features Agents, DeepSeek, Anthropic, AWS, OpenAI, Responses API, Azure, Groq, o1, GPT-5, Mistral, OpenRouter, Vertex AI, Gemini, Artifacts, AI model switching, message search, Code Interpreter, lang
🖥️ UI & Experience inspired by ChatGPT with enhanced design and features 🤖 AI Model Selection: Anthropic (Claude), AWS Bedrock, OpenAI, Azure OpenAI, Google, Vertex AI, OpenAI Responses API (incl. Azure) Custom Endpoints: Use any OpenAI-compatible API with LibreChat, no proxy required Compatible with Local & Remote AI Providers: Ollama, groq, Cohere, Mistral AI, Apple MLX, koboldcpp, together.ai
真夏の自由研究〜AIを使って雑にアプリを作ろう！〜 7日目はyag13sが担当します。 こんにちは、yag13s と申します。普段はfreee会計の債務領域に関わる機能の開発をしています。 みなさんは昨日のmassuさんの記事をご覧になりましたでしょうか。 AI全任せで作る！某スイカゲームのパロディ制作秘話 - freee Developers Hub 題材になったe-mohaさんはチームメンバーということもあり、私もアレでよく遊んでいました。 例のゲームはブラウザで遊べるゲームであり、スコアも出る。じゃあ後はランキングだけだな。と言うことでAPIで利用できるランキングサーバーを作らせることにしました。 社内ではAI雑アプリを作成するちょっとしたムーブメントも出来ていたこともあり、複数のアプリケーションから利用することができる汎用のサーバーを目指しました。 進め方 進め方としては以下のルー
本記事は弁護士ドットコム Advent Calendar 2025 、13 日目の記事になります。 はじめに ~ ローカル LLM とは？ ~ 手軽に始めるローカル LLM ローカル LLM のメリット/デメリット 弁護士ドットコム内でのローカル LLM 導入状況 私個人の取り組み まとめ 弁護士ドットコム開発部、バックエンドエンジニアの堀川です。 2025 年 4 月に弁護士ドットコム株式会社の新卒 1 期生として入社し、12 月で 9 か月が経ちました。 Advent Calendar 12 日目の記事を担当された同期の千木良さんは新卒として感じた社内の雰囲気について書かれていましたが、 本記事は打って変わって、技術寄りの話をさせていただきます。 はじめに ~ ローカル LLM とは？ ~ これをお読みになっているみなさんはブラウザ上で ChatGPT や Gemini を、開発におい
AI駆動開発へ。freee は開発環境をどう進化させているか？- 前編 - freee Developers Hub
こんにちは! freee AI駆動開発 (AI-Driven Development) チームのジェスンです。 社内では jason というあだなを使っているのですが、「エンジニアだから JSON にしたんですか?」 と言われて困っています 😆 はじめに AI Agent Cline、Roo Code、Goose Claude Code Devin MCP Server 開発背景 ・ 技術選定 どう運用しているのか？ 運用の課題 最後に はじめに 本記事は、5月頃に公開した下記の記事に続き、導入後の freee における AI駆動開発環境の進化や、最近の具体的な取り組みをご紹介するものです。 developers.freee.co.jp その中でも前編では 「様々な AI Agent・Tools をどのように導入・活用しているのか」 について、実際の事例とともにご紹介します。 freee
Shai Hulud Strikes Again (v2)Another wave of Shai-Hulud campaign has hit npm with more than 500 packages and 700+ versions affected. Update: November 26, 2025 PostHog has published a detailed post mortem describing how one of its GitHub Actions workflows was abused as an initial access vector for Shai Hulud v2. An attacker briefly opened a pull request that modified a script executed via pull_requ
Ever wanted to run a personal AI assistant that monitors your WhatsApp messages 24/7, but worried about giving it access to your entire system? Docker Sandboxes’ new shell sandbox type is the perfect solution. In this post, I’ll show you how to run NanoClaw, a lightweight Claude-powered WhatsApp assistant, inside a secure, isolated Docker sandbox. What is the Shell Sandbox? Docker Sandboxes provid
はじめに こんにちは、EC基盤開発本部SRE部の金田、花房、松石です。普段はSREとしてZOZOTOWNのインフラ運用や開発を担当しています。 ZOZOではgatling-operatorをOSSの負荷試験ツールとして公開・運用してきました。しかし、Gatling本体の破壊的変更やメンテナー不足といった課題に直面し、新たな負荷試験ツールとしてk6の導入を進めています。 本記事では、gatling-operatorが抱えていた課題と、k6への移行に至った経緯、そしてClaude Codeを活用した既存シナリオの移行方法についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 gatling-operatorとは Gatlingの破壊的変更 Gatling 3.11での変更 Gatling 3.12での変更 メンテナー不足 検討した対応策 なぜk6を採用したのか 要件 k6を採用した理由 導入
What I learned building an opinionated and minimal coding agent
What I learned building an opinionated and minimal coding agent 2025-11-30 It's not much, but it's mine Table of contents In the past three years, I've been using LLMs for assisted coding. If you read this, you probably went through the same evolution: from copying and pasting code into ChatGPT, to Copilot auto-completions (which never worked for me), to Cursor, and finally the new breed of coding
What I learned building an opinionated and minimal coding agent
What I learned building an opinionated and minimal coding agent 2025-11-30 It's not much, but it's mine Table of contents In the past three years, I've been using LLMs for assisted coding. If you read this, you probably went through the same evolution: from copying and pasting code into ChatGPT, to Copilot auto-completions (which never worked for me), to Cursor, and finally the new breed of coding
モジュラモノリスの品質を支えるリーダビリティチーム ― AI時代のスケーラブルなコード管理 | メルカリエンジニアリング
1. イントロダクション こんにちは、Cross Border(XB) Engineeringのバックエンドエンジニアのosari.kです。本日は私が所属するリーダビリティチームの活動と、具体例として開発したバックエンドの共通パッケージについて紹介します。 メルカリグローバルアプリは、開発複雑性を抑えながら拡張性を保つためモジュラモノリスアーキテクチャを採用しています。モジュール間の依存関係を厳格化するため、システムはBFF層とTier1-4の階層構造で構成され、リクエストは上位から下位Tierへ流れます。モジュール間通信はProtocol Buffer + gRPCで標準化されています。詳しくはブログシリーズをご参照ください: グローバル展開にむけたアプリと基盤の再構築 グローバル展開を支える基盤の裏側 しかし、モジュラモノリスを採用するだけでは、マイクロサービス開発で発生した課題を解決
Software collaboration keeps evolving. With Continuous AI, GitHub Next are exploring how LLMs can help teams with documentation, quality, triage, and more. Agentic Workflows is a follow‑up exploration: a research demonstrator focused on expressing repository‑level behaviors in natural language and running them on GitHub. Agentic Workflows is not a product and not even a technical preview; it's a v
エンジニアのためのMCP勉強会#1『MCPを活用した検索システムの作り方』というテーマで登壇しました #catalks | DevelopersIO
最近注目を集めている MCP(Model Completion Protocol) について、AWSドキュメントの検索という親しみを持ちやすいサンプルが公開されていたので、AWSとドキュメント検索という個人的に親しみをもてるキーワードを切り口に、MCPで検索するのはどういうことなのか、触ってみる機会がありました。 その結果について、弊社イベントのClassmethod AI Talks #21 『エンジニアのためのMCP勉強会 #1』で『MCPを活用した検索システムの作り方』というテーマで発表しましたので、発表内容を簡単に共有します。 登壇資料 スライド 動画 AWS MCP Serversとは AWS MCP Serversは、AWSのベストプラクティスをMCPサーバーとして提供するものです。2024年4月1日頃にGitHub上で公開され、同時に紹介ブログも公開されました。 GitHub
GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.
Servers for accessing many apps and tools through a single MCP server. 1mcp/agent 📇 ☁️ 🏠 🍎 🪟 🐧 - A unified Model Context Protocol server implementation that aggregates multiple MCP servers into one. tadas-github/a2asearch-mcp 📇 ☁️ - MCP server to search 4,800+ MCP servers, AI agents, CLI tools and agent skills. Install: npx -y a2asearch-mcp. Ask Claude: "Find MCP servers for database access"
はじめに 現在、Claude CodeやCodex CLI、そしてGemini-CLIのようなCLI型のコーディングエージェントが非常に人気ですね。 これらのツールはとても良いと思うのですが、個人的には出先や自宅で別作業をしているときにDevinにSlack経由で依頼をするのも非同期で好きです。がっつり自分がAIと伴奏しながらコードを書きたい時もありますが、そうじゃないこともありますからね。 というわけで、以下でclaude-codeでされているみたいに、Gemini-CLIも簡単にできるかと思ったのですが、良い感じのI/Fが提供されていませんでした。 最終的にgemini-cliをラップしたWebSocketサーバーを作ったので、そちらへ至る道を含めて今回はまとめてみます。 TL;DR Gemini CLIをそのままDiscordやSlackから呼べるようにするのは困難 内部実装のgem
MCPサーバー開発事例 - Sansan MCPサーバーのPoCから学ぶMCP実装入門 - Sansan Tech Blog
はじめに こんにちは、コーポレートシステム部の坂尾です。コーポレートエンジニアとして社内システムやインフラに関連する設計・開発・運用を担当しています。 はじめに部門について簡単に紹介させていただきます。私が所属するのはコーポレートシステム部という部門で、いわゆる情報システム部門（情シス）です。部のミッションとして掲げているのが「EXをシンプルにする」というものです。EXとはEmployee Experience（従業員体験）のことです。 我々のチームでは生成AIの活用推進や組織的なナレッジの共有に取り組んでいます。今回の記事のテーマは、Sansan MCPサーバーを開発した話です。Sansan MCPサーバーは生成AIがSansanのデータへアクセス可能となるよう設計されたプロダクトです。 本記事では主にSansan MCPサーバーについて技術的なトピックを取り上げ、大きく2つの内容から構
【神Claude Codeプラグイン】oh-my-claudecodeの使い方＆解説！32エージェント活用のオーケストレーションフレームワーク｜まさお@未経験からプロまでAI活用
【神Claude Codeプラグイン】oh-my-claudecodeの使い方＆解説！32エージェント活用のオーケストレーションフレームワーク 「Claude Codeをもっと賢く使いたいけど、毎回プロンプトを工夫するのが面倒……」そんな悩み、ありませんか？ 実は、oh-my-claudecodeというフレームワークを入れるだけで、32の特化型AIエージェントが自動で並列に動いてくれるようになります。 僕もClaude Codeを毎日使っていますが、oh-my-claudecodeを導入してからは作業の進め方がガラッと変わりました。コマンドを覚える必要はなく、自然言語で「ultrawork リファクタして」と入力するだけ。あとは複数のエージェントが勝手にタスクを分担して実行してくれます。 この記事では、v4.9.3のコードベースを実際に読み込んだ上で、インストールから初回実行までの最短手順
The feature is still in development and not yet ready for general use. View the experimental features (@tag:experimental). Copilot Edits Agent mode improvements (Experimental) Last month, we introduced agent mode for Copilot Edits in VS Code Insiders. In agent mode, Copilot can automatically search your workspace for relevant context, edit files, check them for errors, and run terminal commands (w
Press ← or → to navigate between chapters Press S or / to search in the book Press ? to show this help Press Esc to hide this help Diverse perspectives on AI from Rust contributors and maintainers Starting on Feb 6, the project began collecting perspectives around AI into a shared document. This document is a summary of those comments, authored by nikomatsakis on Feb 27 or so. The goal of this doc
The Model Context Protocol (MCP) is gaining traction as a mechanism to connect Large Language Models (LLMs), like GPT, Gemini, or Claude, to external tools and APIs in a standardized, secure, and reusable way. What is MCP?Think of MCP as a universal translation layer that offers APIs to LLMs in the form of tools/functions. Although LLMs excel at language, they don't natively understand the specifi
GitHub - taishi-i/awesome-ChatGPT-repositories: A curated list of resources dedicated to open source GitHub repositories related to ChatGPT and OpenAI API
awesome-chatgpt-api - Curated list of apps and tools that not only use the new ChatGPT API, but also allow users to configure their own API keys, enabling free and on-demand usage of their own quota. awesome-chatgpt-prompts - This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT better. awesome-chatgpt - Curated list of awesome tools, demos, docs for ChatGPT and GPT-3 awesome-totally-open-chat
Software collaboration keeps evolving. With Continuous AI, GitHub Next are exploring how LLMs can help teams with documentation, quality, triage, and more. Agentic Workflows is a follow‑up exploration: a research demonstrator focused on expressing repository‑level behaviors in natural language and running them on GitHub. Agentic Workflows is not a product and not even a technical preview; it's a v
GitHub - langroid/langroid: Harness LLMs with Multi-Agent Programming
This is just a teaser; there's much more, like function-calling/tools, Multi-Agent Collaboration, Structured Information Extraction, DocChatAgent (RAG), SQLChatAgent, non-OpenAI local/remote LLMs, etc. Scroll down or see docs for more. See the Langroid Quick-Start Colab that builds up to a 2-agent information-extraction example using the OpenAI ChatCompletion API. See also this version that uses t
2025年は新しいAI/LLM技術の流行が生まれては消えてを繰り返した1年でした。業界全体で様々なAIのセキュリティ対応が進められてきました。2026年もAIの利活用はさらに拡大し、新しい技術の登場とともにセキュリティ対策が求められるでしょう。本記事では、2025年の主要なトピックを振り返り、2026年のAI Security現場で想定される業界全体の課題を具体的なアクションアイテムに落とし込み、AIを安全に利用・提供するためのセキュリティ対策をまとめます。 → English version 2025年の振り返り 2025年のAI Security活動では、新たに登場するAI技術の導入と並行してセキュリティ対策を進めてきました。2025年初期はベストプラクティスが少なかったものの、現在では以下のような網羅的なガイドラインが整備され、認知も進んでいます。 OWASP Top 10 Ris
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、CursorとClaude Codeを組み合わせた個人的おすすめAI駆動開発の手順をご紹介します。 全体像 全体像は以下の通りとなります。 要求整理フロー issue作成（Claude Code / Sonnet 4.5 / カスタムコマンド） 初版作成フロー ブランチを作成（Claude Code / Sonnet 4.5 / カスタムコマンド） Planを作成（Cursor / Sonnet 4.5 / Planモード） Planを元にBuildを実行（Cursor / Composer 1 / Build） デプロイ・動作確認（手動） コミット作成（Claude Code / Sonnet 4.5 / カスタムコマンド） プルリクエスト作成（Claude Code / Sonnet 4.5
Do you ever feel like you’re spending more time moving between different tools than you are writing code? If you thrive in the terminal and want faster, more predictable ways to run tests, fix code, and manage context, Copilot CLI slash commands give you that control without breaking your flow. You can use slash commands to perform a variety of tasks like configuring which AI model to use or setti
DevLake + Grafana で開発生産性を可視化する ― ツール選定から指標設計まで - OLTA TECH BLOG
はじめに 背景・課題 ツール選定 検討した選択肢 選定のポイント アーキテクチャ なぜ GKE ではなく GCE + Docker Compose か なぜ Cloud SQL か なぜ GitHub App か 構築のポイント 1. Docker Compose の構成 2. IAP による認証 3. GitHub App の権限設定 4. シークレット管理 指標設計 可視化する指標 投資配分の計測 指標設計で意識したこと 計画達成率は別の仕組みで コスト 今後の展望 短期 中期 長期 まとめ はじめに 開発組織が成長するにつれて、「チームのパフォーマンスをどう計測するか」は避けて通れないテーマになります。 OLTA株式会社では開発生産性を定量的に可視化する基盤を Apache DevLake + Grafana で構築しました。本記事では、ツール選定の判断基準、GCE + Docker
はじめに 最近、攻撃者によってAIが活用される事例がよく見られます。 活用している攻撃者のレベルは様々で、これまでも攻撃を行っていたような攻撃者が効率化のためにAIを活用(*1,*2,*3)することもあれば、クラッキングに関する知識のない攻撃者がAIを活用することで攻撃に成功した(*4)といった事例も存在します。 私が特に注目しているのは後者の方です。経験の浅い攻撃者がAIを活用することで攻撃の成功率を高めているというものですね。 そういったニュース記事では、「AIによって攻撃者の質が上がっており、防御側はAIの活用が追い付いていない」といったコメントをしばしば目にします。私自身も防御側でのAI活用は必要だと感じています。 ただ、攻撃者と違って防御側は基本的に会社としてAIを利用する形になるため、使いたいAIが使えなかったり、チャットボット止まりだったりするケースもあるかと思います。攻撃者
Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations∗ Kiran Tomlinson1 , Sonia Jaffe1 , Will Wang1 , Scott Counts2 , and Siddharth Suri1 1 Microsoft Research 2 Microsoft Abstract With generative AI emerging as a general-purpose technology, understanding its economic effects is among society’s most pressing questions. Existing studies of AI impact have largely relied on pred
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MCPをAgent Skillsのように軽量化する新手法、MCP Lightの紹介
How I Use Every Claude Code Feature
design-loop: Claude Codeを使ったブラウザベースのビジュアル編集ツール
ML システム開発を支える Claude Skills - CADDi Tech Blog
AIエージェントに丸投げして雑ランキングAPIを構築 - freee Developers Hub
ローカルLLMへのいざない - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
Shai Hulud Strikes Again (v2) - Socket
Run NanoClaw in Docker Shell Sandboxes | Docker
Gatlingからk6へ ── Claude Codeによるシナリオ移行 - ZOZO TECH BLOG
GitHub Next | Agentic Workflows
出先でもGemini-CLI使いたい！WebSocketでラップしてDiscord連携してみた
February 2025 (version 1.98)
Summary - Rust Project Perspectives on AI
An Introduction to MCP and Authorization | Auth0
GitHub Next | Agentic Workflows
2026年のAI Securityの挑戦 | hi120ki
CursorとClaude Codeを組み合わせた個人的おすすめAI駆動開発の手順 | DevelopersIO
A cheat sheet to slash commands in GitHub Copilot CLI
Claude Code(+Ghidra, VMware)を活用したマルウェアの自動解析手法
Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations