自律的な AI エージェントを利用したコーディングでは、生成したコードを実行した結果からフィードバックを得て、コードを改善していく反復的なプロセスが重要です。しかし、フロントエンド開発では、生成したコードはブラウザ上で実行されるため、AI エージェントが直接コードを実行したり、ブラウザのコンソールログを取得したりすることは困難です。Chrome DevTools MCP はこの課題を解決するためのツールです。 自律的な AI エージェントを利用したコーディングでは、生成したコードを実行した結果からフィードバックを得て、コードを改善していく反復的なプロセスが重要です。バックエンドや CLI ツールの開発では、生成したコードはターミナル上で実行されログが表示されるため、AI エージェントはコードの実行結果を容易に取得できます。しかし、フロントエンド開発では、生成したコードはブラウザ上で実行され
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
巨人の肩に乗る
本記事は 仮想通貨 Advent Calendar 2025 の24日目の記事です。 はじめに はじめまして、ymdと申します。普段は、株や暗号資産の分析をし、マーケットが盛り上がったときに落ちているお金を拾っています。 今年のAdvent Calendarを眺めていると、DEXの分析やLLMを活用した自動トレード戦略作成など、非常に有益な記事が目白押しです。 これらを見て思い出したのが、ニュートンの「巨人の肩に乗る」という言葉。本記事では、この精神に倣い、AIの力と先人の知見という2つの「肩」を借りながら、お金拾いの方法を探っていきます。 AIの肩に乗る AI駆動開発の3つのアプローチ AIを活用した開発には、大きく3つの方向性があります： 情報収集の自動化：論文や API ドキュメントの要約 戦略生成の自動化：複数のアプローチを並行生成 コーディングの自動化：コードそのものを AI に
はじめに この記事では Claude Code を利用してアプリを開発する過程を共有します。 TL;DR GitHub の任意リポジトリを入力すると、スターを付けたユーザの所在地を世界地図にプロットする Web アプリを作りました。 デモ : https://geostarmap.pages.dev/ リポジトリ：https://github.com/yottahmd/geostarmap なぜ作ったか OSS を開発していると「どの国の開発者に届いているのか」が気になってきます。しかし既存のソフトウェアは、Pythonでローカルで動かす必要があったり、メンテされておらず動かないなどの問題がありました。 そこで「Claude Code に作らせたら、一瞬でできるのでは？」という実験を兼ねて、自分で最小構成のアプリを構築することにしました。 短時間で作った実験アプリなので品質は重視しておりま
Note: This blog post is also available as a documentation page on Transformers. Large Language Models (LLMs) such as GPT3/4, Falcon, and LLama are rapidly advancing in their ability to tackle human-centric tasks, establishing themselves as essential tools in modern knowledge-based industries. Deploying these models in real-world tasks remains challenging, however: To exhibit near-human text unders
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"
Protocol Like MCP, codex app-server supports bidirectional communication using JSON-RPC 2.0 messages (with the "jsonrpc":"2.0" header omitted on the wire). Supported transports: stdio (--listen stdio://, default): newline-delimited JSON (JSONL). websocket (--listen ws://IP:PORT, experimental): one JSON-RPC message per WebSocket text frame. In WebSocket mode, app-server uses bounded queues. When re
I Built the Same App 10 Times: Evaluating Frameworks for Mobile Performance | Loren Stewart
Performance context: All frameworks tested achieve excellent Lighthouse scores (100) with similar First Contentful Paint times. Since performance is essentially identical, bundle size is what differentiates these frameworks for mobile users. The 6.1x range matters for data usage, parse time, and battery consumption. Field data validation: The Chrome User Experience Report (CrUX) provides real-worl
Running Google Gemma 4 Locally With LM Studio’s New Headless CLI & Claude Code
Why run models locally?Cloud AI APIs are great until they are not. Rate limits, usage costs, privacy concerns, and network latency all add up. For quick tasks like code review, drafting, or testing prompts, a local model that runs entirely on your hardware has real advantages: zero API costs, no data leaving your machine, and consistent availability. Google’s Gemma 4 is interesting for local use b
Introducing advanced tool use on the Claude Developer Platform
Introducing advanced tool use on the Claude Developer Platform Published Nov 24, 2025 We’ve added three new beta features that let Claude discover, learn, and execute tools dynamically. Here’s how they work. The future of AI agents is one where models work seamlessly across hundreds or thousands of tools. An IDE assistant that integrates git operations, file manipulation, package managers, testing
Building agents that reach production systems with MCP | Claude
https://claude.com/blog/building-agents-that-reach-production-systems-with-mcp Agents are only as useful as the systems they can reach. Teams tend to converge on three approaches for connecting them to external systems—direct API calls, CLIs, and MCP. This post lays out where each fits, why production agents tend to land on MCP, and the patterns for building those integrations effectively. Connect
There are many different ways to build with LLMs, including training models from scratch, fine-tuning open-source models, or using hosted APIs. The stack we’re showing here is based on in-context learning, which is the design pattern we’ve seen the majority of developers start with (and is only possible now with foundation models). The next section gives a brief explanation of this pattern; experi
Real-world gen AI use cases from the world's leading organizations | Google Cloud Blog
AI is here, AI is everywhere: Top companies, governments, researchers, and startups are already enhancing their work with Google's AI solutions. Published April 12, 2024; last updated October 9, 2025. Automotive & Logistics Business & Professional Services Financial Services Healthcare & Life Sciences Hospitality & Travel Manufacturing, Industrial & Electronics Media, Marketing & Gaming Public Sec
Using CLAUDE.MD files: Customizing Claude Code for your codebase | Claude
If you use AI coding agents, you face the same challenge: how do you give them enough context to understand your architecture, conventions, and workflows without repeating yourself? The problem compounds as your codebase grows. Complex module relationships, domain-specific patterns, and team conventions don't surface easily. You end up explaining the same architectural decisions, testing requireme
Phase 1: Research Summary — GLM-OCR ┌────────────────┬──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 項目 │ 詳細 │ ├────────────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ モデル │ zai-org/GLM-OCR │ ├────────────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ パラメータ数 │ 0.9B │ ├────────────────┼────────────────────────────────
GIMP 2.99.12 is a huge milestone towards GIMP 3.0. Many of the missing pieces are getting together, even though it is still a work in progress. As usual, issues are expected and in particular in this release which got important updates in major areas, such as canvas interaction code, scripts, but also theming… “CMYK space invasion”, by Jehan (based on GPLv3 code screencast), Creative Commons by-sa
--- name: skill-creator description: Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. license: Complete terms in LICENSE.txt --- # Skill Creator This skill provides guidance for creating effective skills. ## About Skills S
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"
Deconstructing prompt-based meta-tool architecture and context injection patterns for AI engineering - Claude’s Agent Skills system represents a sophisticated prompt-based meta-tool architecture that extends LLM capabilities through specialized instruction injection. Unlike traditional function calling or code execution, skills operate through prompt expansion and context modification to modify ho
タスクの作業での GitHub Copilot の使用に関するベスト プラクティス - GitHub Enterprise Cloud Docs
Copilot コーディング エージェント は、GitHub Copilot Pro、GitHub Copilot Pro+、GitHub Copilot Business、GitHub Copilot Enterprise プランで使用できます。 エージェントは、マネージド ユーザー アカウント によって所有されて明示的に無効になっているリポジトリを除き、GitHub に格納されているすべてのリポジトリで使用できます。 Sign up for Copilot Issue のスコープが適切であることを確認する 明確で適切なスコープのタスクを割り当てると、GitHub Copilot はより優れた結果を提供します。 理想的なタスクには以下が含まれます。 解決すべき問題または必要な作業の明確な説明。 適切なソリューションのイメージに関する完全な受け入れ基準 (単体テストが必要かなど)。 変更す
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
Xcode 26における生産性およびパフォーマンス向上のための最新機能を紹介します。開発ワークフローで大規模言語モデルを利用する方法を学びましょう。編集とデバッグの機能向上、強化されたパフォーマンスとテストツール、Swift Build（Xcodeで使用されているオープンソースのビルドシステムエンジン）について説明します。 関連する章 0:00 - イントロダクション 0:49 - 最適化 1:42 - ワークスペースと編集 10:37 - インテリジェンス 17:47 - デバッグとパフォーマンス 27:50 - ビルド 30:15 - テスト 36:10 - まとめ リソース Analyzing CPU usage with the Processor Trace instrument Measuring your app’s power use with Power Profiler
Follow us on LinkedIn, X, Bluesky | Release date: April 29, 2026 Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the 1.118 release of Visual Studio Code. This release expands where you can work with Copilot agents and makes them more efficient. Here are the highlights for this release: Remote control: Track and control your ongoing Copilot
This is an all-in-one crosspost of a scenario I originally published in three parts on my blog, No Set Gauge. Links to the originals: A History of the Future, 2025-2027A History of the Future, 2027-2030A History of the Future, 2030-2040 Thanks to Luke Drago, Duncan McClements, Theo Horsley, and Bilal Chughtai for comments. 2025-2027Below is part 1 of an extended scenario describing how the future
How prompt caching works - Paged Attention and Automatic Prefix Caching plus practical tips
Table of Contents Intro Lore and Motivation - Yapping about why I wrote this post and giving a brief on territory we are about to venture in Tips to hit prompt cache more consistently - Why prompt caching matters and how to improve cache hits LLM inference basics - Prefill, decode, and KV caching fundamentals The memory problem - Traditional KV cache allocation challenges and why it doesn't scale
目次 はじめに この記事で学べること 前提知識 技術スタックの全体像 各コンポーネントの詳細解説 パフォーマンス設計 構築手順 まとめ 参考リンク はじめに この記事は、株式会社asken (あすけん) Advent Calendar 2025の12/23の記事です。 こんにちは。AX推進部（テックリード・AIエンジニア）の山口です。 今回は、SageMakerでvLLMを動かす方法を説明したいと思います。 LLM を API として提供する際の課題 ChatGPT のような LLM を自社サービスに組み込みたい場合、以下のような課題があります： レイテンシ（応答時間）: ユーザーがテキストを入力してから結果が返るまでの時間。長いとユーザー体験が悪化します スループット（処理能力）: 同時に多くのリクエストを処理できるか コスト: GPU は高価なので、効率的に使いたい 運用負荷: サーバ
Release date: September 11, 2025 Update 1.104.1: The update addresses these issues. Update 1.104.2: The update addresses these issues. Update 1.104.3: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the August 2025 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll li
GitHub - ComfyUI-Workflow/awesome-comfyui: A collection of awesome custom nodes for ComfyUI
ComfyUI-Gemini_Flash_2.0_Exp (⭐+172): A ComfyUI custom node that integrates Google's Gemini Flash 2.0 Experimental model, enabling multimodal analysis of text, images, video frames, and audio directly within ComfyUI workflows. ComfyUI-ACE_Plus (⭐+115): Custom nodes for various visual generation and editing tasks using ACE_Plus FFT Model. ComfyUI-Manager (⭐+113): ComfyUI-Manager itself is also a cu
Claude Code Workflow Studio - Visual Studio Marketplace
Limitations Maximum 50 nodes per workflow AI processing timeout (default 90 seconds, configurable via UI selector: 30s-5min) Request limited to 2000 characters Conversation history stored only during active session Requires active Claude Code CLI installation Getting Started Installation From VSCode Marketplace (Coming Soon) Open VSCode Extensions (Ctrl+Shift+X / Cmd+Shift+X) Search for "Claude Co
Release date: March 4, 2026 Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Security update: The following extension has security updates: GitHub.copilot-chat. Update 1.110.1: The update addresses these security issues in core and these security issues in the GitHub Copilot Chat extension. Welcome to the February 2026 release of Visual Studio Code. Th
こんにちは。LayerXバクラク事業部でCREをしているuna（@unachang113）です。 こちらはLayerX AI エージェントブログリレー50日目の記事です。前回の記事は矢野目さんのLLMで業務ワークフローを自動生成・最適化する! 〜ワークフロー自動生成・最適化の取り組みについて〜 でした。 今回の記事では大きなHTMLをAIエージェントで扱いたい時にどう解消したかのトライアンドエラーについて話そうと思います。 背景 先日、自分が所属していた申請・経費精算チームでMarkuplintというHTMLのマークアップが正しいか確認するための静的解析ツールを導入しました。 しかし、独自コンポーネントやライブラリで要素をwrapしているHTMLに対し、親子のHTMLの構造の検知が行われないなどの課題がありました。 こちらをAIでうまく解決できないかと思いClaude CodeでAIエージ
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Chrome DevTools MCP で AI エージェントのフロントエンド開発をサポートする
Claude Code で GitHub スターの地理分布を可視化するオープンソースソフトウェアをつくった
Optimizing your LLM in production
App Server – Codex | OpenAI Developers
Emerging Architectures for LLM Applications | Andreessen Horowitz
モデル評価をClaude Code x Agent Skillsを使って完全自動運転した話
GIMP - Development version: GIMP 2.99.12 Released
prompts.chat - AI Prompts Community
Claude Agent Skills: A First Principles Deep Dive
Xcode 26の新機能 - WWDC25 - ビデオ - Apple Developer
Visual Studio Code 1.118
A History of the Future, 2025-2040 — LessWrong
SageMaker + vLLM で LLM API を構築 - asken テックブログ
August 2025 (version 1.104)
February 2026 (version 1.110)
大きなHTMLをAIで取得したくなったときに考えたこと #LayerX_AI_Agent_ブログリレー