Pi Coding Agentは、Mario Zechner氏が開発しているOSSのターミナル型コーディングエージェントです。 Pi Coding AgentA terminal-based coding agentなぜ今Piを紹介するのか。コーディングエージェントは、Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、Hermes Agent、OpenClawなど選択肢が増えました。 一方で、関心はモデル単体の性能だけでなく、モデルをどう動かすかというハーネス層にも移っています。継続実行ループ、常駐ジョブ、サブエージェント、メモリ、検索、外部ツールをどう組み合わせるか、という話です。 この背景には、最高性能モデルのリリースが以前ほど単純ではなくなっていることもあります。OpenAIの次期モデルでは安全性確認を理由に段階的提供が報じられ、AnthropicのFable 5
Claude https://claude.ai/ 画面左下のアカウントアイコンを押す 設定をクリック 左のメニューの「コネクタ」を選択 一番下の「カスタムコネクタを追加」をクリック 名前はわかりやすいものを入れてください。 例）カーリル リモートMCPサーバーURLに https://mcp-beta.calil.jp/mcp を入れてください。 カーリルの横にある「連携/連携させる」をクリック。 許可をクリック。 新規チャットに行って、＋ボタンの横の「検索とツール」ボタンを押して、「カーリル」がONになっていたら、設定完了です。 カーリルMCPを初めて使用する際に、上のような確認ダイアログが表示されます。 「常に許可」を選択すると、次回以降この確認は表示されなくなります。 ChatGPT ChatGPTの個人プラン（Plus、Pro）への加入が必要です。 Business、Enterp
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
チャット入力候補モデルを使用する - Azure OpenAI in Microsoft Foundry Models
チャット モデルは、会話インターフェイス用に最適化された言語モデルです。 モデルの動作は、以前の完了 API モデルとは異なります。 以前のモデルはテキストインとテキストアウトでした。つまり、プロンプト文字列を受け入れ、プロンプトに追加する入力候補を返しました。 一方、最新のモデルは会話入力、メッセージ出力です。これらのモデルでは、特定のチャットのようなトランスクリプト形式で書式設定された入力が想定されています。 彼らは、チャット内でモデルによって生成されたメッセージを表す完了結果を返します。 この形式はマルチターン会話専用に設計されていますが、チャット以外のシナリオにも適しています。 この記事では、チャット補完モデルの使用を開始する方法について説明します。 最適な結果を得るには、ここで説明する手法を使用します。 以前のモデル シリーズと同じ方法でモデルを操作しようとしないでください。モデ
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
ChatGPT単語 ニコニコ動画でChatGPTの動画を見に行く チャットジーピーティー 3.7万文字の記事 65 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 🧠 ChatGPTの正体を一言でいうと？🔍 正式名称と中身🔧 できること（例）🏗 どうやって作られてる？🤖 何がすごいの？⚠ 注意点（万能ではない）🎓 一言まとめ技術的な概要主な特徴活用例🧠 一言で言うと？📜 基本情報🔍 なぜ作られたの？🔧 主なプロダクトと技術🌐 他社との連携⚠ OpenAIが重視していること✨ 一言まとめ🔹OpenAIの設立経緯🔹OpenAIのミッション🔹主な製品と技術🔹OpenAIの影響🔹今後の展望📌 ユーザーエージェントとは？📌 なぜユーザーエージェントで回答が変わる？📌 ChatGPTでユーザーエージェントが影響するケースは？1. そもそも User‑Agent とは？2. な
![ChatGPTとは (チャットジーピーティーとは) [単語記事] - ニコニコ大百科](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cf369acae1f3cd673c78ee5b6604503263c1c32a/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdic.nicovideo.jp%2Fimg%2Fog_b.webp)
「GPT-5」での「OpenAI API」のクイックスタート手順をまとめました。 1. OpenAI API のセットアップ「Google Colab」での「OpenAI API」のセットアップ手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install -U openai(2) 環境変数の準備。 左端の鍵アイコンでOPENAI_API_KEYを設定します。 import os from google.colab import userdata # 環境変数の準備 (左端の鍵アイコンでOPENAI_API_KEYを設定) os.environ["OPENAI_API_KEY"] = userdata.get("OPENAI_API_KEY")(3) クライアントの準備。 from openai import OpenAI # クライア
こんにちは！逆瀬川 (@gyakuse) です！ Cursorをひさびさに使おうと思ったのですが、Composer2がKimiベースであるため、Cursorって本当にZDR(ゼロデータ保持)なんだっけ、と思い調べてたら他のCoding Agentも調べることになってました（？）学習に貢献したいというモチベーションのある方にとっては、実は学習されないことがわかるかもしれませんし、学習に貢献したくない方にとっては、学習されうるリスクを排除するのに役立つと思います。Kimi Codeが結構すごくて、メール連絡しない限り派手に学習してくれます。学習に貢献したい場合は、めちゃよいです。ちなみにAPI利用でもKimi (Moonshot AI) はモデルの学習へ利用されます。迫力があってすごい。 2026-03-27 更新: GitHub Copilotが4月24日よりFree/Pro/Pro+ユーザ
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作って使うAIエージェント —— Pi Coding Agentで足りない機能を自作しよう
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ChatGPTとは (チャットジーピーティーとは) [単語記事] - ニコニコ大百科
GPT-5 で OpenAI API のクイックスタート｜npaka
各Coding Agentで取得されたデータがモデルの学習に使われるか調査してみた