compaction opencodeの検索結果1 - 9 件 / 9件

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  OpenClawの何が特別なのか？

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  • 2026/02/17

  ここ数日、OpenClawの名前をよく見かけたと思います。開発者がOpenAIに参加したニュースもあり、タイムラインで話題になっていました。 OpenClaw — Personal AI AssistantOpenClaw — The AI that actually does things. Your personal assistant on any platform.jonahships_OpenClawはオープンソースの自律型AIエージェントで、LLMに自分のPCの強い権限を渡してAgent Skillsの仕組みで自動操縦します。いわば、Devinのような自律型アシスタントを個人が安価にセルフホストできるようになったものです。Claude Code（非OSS）やCodex CLIといったコーディングエージェントより一段上のレイヤーにあたります。Claude Codeでも同等のことは

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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

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  • 2026/02/13

  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

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  A Guide to Claude Code 2.0 and getting better at using coding agents

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  • 2025/12/29

  Table of Contents Intro Why I wrote this post The Map is not the territory This post will help you keep up in general Lore time - My Love and Hate relationship with Anthropic Timeline My Codex era Anthropic Redemption Arc + Regaining mandate of heaven Why Opus 4.5 feels goooood This post is not sponsored Pointers for the technically-lite The Evolution of Claude Code Quality of life improvements in

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  GitHub - antoinezambelli/forge: A Python framework for self-hosted LLM tool-calling and multi-step agentic workflows

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  • 2026/05/20

  A reliability layer for self-hosted LLM tool-calling. You give forge a set of tools; the model calls whichever it wants in whatever order. Workflow structure is opt-in — required_steps, prerequisites, and terminal_tool let you constrain the loop when you need to, but forge's guardrails (rescue parsing, retry nudges, response validation) apply with zero required steps too. Forge takes an 8B local m

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  The Claude Code Source Leak: fake tools, frustration regexes, undercover mode, and more

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  • alex000kim.com
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  • 2026/04/01

  The Claude Code Source Leak: fake tools, frustration regexes, undercover mode, and more Anthropic accidentally shipped a source map in their npm package, exposing the full Claude Code source. Here's what I found inside. Update: see HN discussions about this post: https://news.ycombinator.com/item?id=47586778 I use Claude Code daily, so when Chaofan Shou noticed earlier today that Anthropic had shi

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  What I learned building an opinionated and minimal coding agent

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  • mariozechner.at
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  • 2026/01/28

  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

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  What I learned building an opinionated and minimal coding agent

  • 6 users
  • mariozechner.at
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  • 2026/02/17

  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

  
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  GitHub - gi-dellav/zerostack: Minimalistic coding agent written in Rust, optimized for memory footprint and performance

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  • github.com/gi-dellav
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  • 2026/05/17

  Multi-provider: OpenRouter, OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama, plus custom providers Standard tools: all of the standard tools exposed to coding agents, as described by the opencode documentation. Permission system: four configurable modes with per-tool patterns, session allowlists, and external directory policies Session management: save/load/resume sessions, auto-compaction to stay within contex

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  OpenCodeから学ぶAIコーディングエージェントの仕組み

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  • zenn.dev/tko_kasai
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  • 2026/05/08

  たけまるです！ 最近は仕事でLLMアプリケーションを作ったり、AI駆動開発について考察したりしています。 普段AIエージェントを利用しているけど、中でどのようなプロセスでツールの実行などが行われているかわからない。 という方向けに、オープンソースのOpenCodeを例に中で何が行われているかざっくり調べてみたので解説します。 Rustが苦手なのでCodex CLIを読むのは一旦断念しました。 以下のシンプルなプロンプトを例にプロセスを一つ一つ解説したいと思います。 OpenCodeとは OpenCodeは、ターミナル上で動作するオープンソースのAIコーディングエージェントです。 Claude Code、Codex CLI、Cursorのように、LLMにコード生成を依頼するだけでなく、プロジェクト内のファイルを読み、編集し、コマンドを実行しながら開発作業を進められます。 主な特徴は以下です。