OpenClawの何が特別なのか？
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
はじめに コーディングエージェントのデモは魔法のように見えます。しかし、実際のコードベースに向けると： コンテキストウィンドウがすぐに埋まる 古いコードに対してハルシネーションが起きる 処理が遅すぎて、grepした方が早い 大規模なRust/Python/TSリポジトリでAIワークフローを構築する中でこの壁にぶつかったので、自分のスタックに本当に欲しかったものを作りました：ASTベースの超軽量な組み込みMCPです。 cocoindex-codeというツールで、トークン消費を約70%削減し、待ち時間も大幅に短縮できます。 Claude、Codex、Cursor、その他MCP対応のコーディングエージェントを使っている方は、ぜひ読んでみてください。 コアアイデア：AST + インクリメンタルインデックス よくある「コードRAG」構成は、ベクトルDBの構築、ETLの作成、スキーマドリフトへの対応、
*:first-child]:mt-0"> Everything Claude Code はAnthropicのハッカソンの優勝者が公開したリポジトリとして2026年1月に話題になりました。 GitHub - affaan-m/everything-claude-code: The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond. The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, an
アプリケーション開発の生産性向上において、AIによるプログラミング支援ツールやサービスは欠かせないものになろうとしていますが、一方でこの分野にはさまざまなベンダから新製品やサービスが続々と投入され続けており、その全体像を把握するのが難しくなっています。 そこで、この記事では現時点でAIを活用したプログラミング支援ツールやサービス、いわゆる「AI駆動開発ツール」の主なものを一覧にまとめました。 本記事は「コーディングアシスタントツールまとめ」編と「コーディングエージェント／TextToAppまとめ」編の2つに分かれています。いまお読みの記事は「コーディングエージェントとTextToAppまとめ」です。 コーディングエージェントとは 人間が自然言語で設定したタスクを基に、AIが主導してコーディングを行うサービスやツールを、ここではコーディングエージェントに分類しています。 多くのツールは、コー
はじめに 最近、AI エージェント（GitHub Copilot / Claude Code / Cursor / OpenCode / Codex …）に渡す「指示書」の種類が一気に増えました。 GitHub Copilot → .github/instructions/*.md, .github/prompts/*.md Claude Code → .claude/commands/*.md, .claude/agents/*.md Cursor → .cursor/rules/*.mdc これに加えて MCP サーバー / hooks / skills … チーム内でこれらを 「どこから集めて、どこに配っていますか？」 絵にすると、複数の取得元 × 複数のハーネス という多対多の配線を、各チーム／各リポが自前で組んでいるイメージです。 個々のツールが便利になっても、チーム全体としてこ
Introducing first-class support for Claude Code, Codex, Gemini CLI and OpenCode.
2026年の年始から、Claude Code Maxプラン（$100）をマナリンクの開発チーム全員に会社支給とすることにしました。 当記事ではそこまでに至る経緯と、決定した理由、今後の展望などをまとめます。 誰向けの記事なのかよくわからない内容になりそうなのですが、 会社支給内容を決める側の立場の方 小規模の開発組織（弊社のような）でAIコーディングを活用するにあたって、どういうスタンスを取っているかが気になる方 色々な会社のAIコーディングへのスタンスを知って、今後のキャリアの参考にしたいエンジニアの方 といった方々に読んでいただきたいです。 これまでの流れ（ざっくり） 開発環境系に限って会社支給内容を振り返ると、以下のようになります。 2024年ごろ： IDE利用料（選択可だがJetBrains推奨）、GitHub Copilot、ChatGPT Plus 2025年ごろ： IDE利用
An open-source, community-driven dependency manager for AI agents. Think package.json, requirements.txt, or Cargo.toml — but for AI agent configuration. GitHub Copilot · Claude Code · Cursor · OpenCode · Codex Documentation · Quick Start · CLI Reference Portable by manifest. Secure by default. Governed by policy. One file describes every agent's context; one command reproduces it everywhere; one p
完全自律のコーディングパイプラインを作った
各社が自律型コーディングエージェントを作り始めている RampはPRの約30%がエージェント経由で作られている。Stripeは週に1000件以上のPRを完全自動で生成・マージしている。Uberもエンジニアリング組織全体でエージェントへのシフトを進めている。 各社とも数億行規模のコードベースや社内インフラとの統合が必要なので内製しているが、やっていること自体はシンプルで、エージェントにコードを書かせて、プログラムで検証して、通るまでループを回す、という構造になっている。これは既存のAIコーディングツールを組み合わせればローカルで再現できる。 この記事では、Claude Code、Codex CLI、Cursor CLIだけで構成した完全自律のコーディングパイプラインのアーキテクチャを書く。前回の記事ではコードレビューの自動化について書いたが、今回はその先で、UXデザインから実装、レビュー、リ
llm-wiki
llm-wiki.md LLM Wiki A pattern for building personal knowledge bases using LLMs. This is an idea file, it is designed to be copy pasted to your own LLM Agent (e.g. OpenAI Codex, Claude Code, OpenCode / Pi, or etc.). Its goal is to communicate the high level idea, but your agent will build out the specifics in collaboration with you. The core idea Most people's experience with LLMs and documents lo
To create a fundamentally better editor, we had to invent a new approach to building desktop software. Our previous editor, Atom, was built as a fork of Chromium, spawning the Electron framework in the process. Electron eventually became the foundation of VS Code (which today seems to be forked into a new AI code editor every other week). Web technology offered an easy path to shipping flexible so
written on June 12, 2025 There is currently an explosion of people sharing their experiences with agentic coding. After my last two posts on the topic, I received quite a few questions about my own practices. So, here goes nothing. Preface For all intents and purposes, here’s what I do: I predominently use Claude Code with the cheaper Max subscription for $100 a month 1. That works well for severa
こんにちは！ブロックチェーンエンジニアの山口夏生です。 ブロックチェーン×AI Agentで自律経済圏を創る開発組織Komlock labでCTOをしています。 GSD（GET SHIT DONE）とは何か 「How We Built The World's Most Powerful Coding Agent」というXの投稿が114K Viewsを記録して話題になっている。 AIコーディングエージェントの信頼性が落ちる原因は、モデルのコード生成能力ではない。状態管理、コンテキスト汚染、連続性の喪失、Git操作のミス、検証プロセスの欠如。問題は「コードを書く」以外の全てにあると言われていて、GSD（Get Shit Done）は、この問題を正面から解決するOSSです。 GitHub Stars: 25,900+ (2026/3/9時点) ライセンス: MIT 対応ランタイム: Claude
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の進化により、AI技術は私たちの生活やビジネスに不可欠な存在となりつつあります。なかでも、人間のように自律的にタスクを遂行し、ビジネス課題の解決を可能にする「AIエージェント」が近年、大きな注目を集めています。本連載では、AIエージェントの基本概念から開発実践知、そして将来性までを全4回で徹底解説します。第3回は「AIエージェントの内部構造」をテーマに、コーディングエージェントを例に挙げ、長時間にわたる複雑なタスクを完遂させるための基盤技術「エージェントハーネス」について深掘りします。LangChainが公開する「DeepAgents」の構造と筆者の開発経験に基づいた実践的なカスタマイズ手法を詳しく解説します。 はじめに 第1回では、AIエージェントの基本的な概念と活用が期待される領域について解説しました。続く第2回では、PoC（概念実証）から
OpenCode Go を利用してみた
普段は Codex / Claude Code / Copilot を利用していますが、Copilot が従量課金になることもあり、あまり今まで触れてこなかったモデルに触れてみようと思い、OpenCode Go を使ってみたので、雑に書いて行きます。 Cursor の Composer 2 Fast (MAX)2026 年に入ってから Anthropic や OpenAI 以外のモデルも触っておいた方が良いだろうと考え、Cursor の Composer 2 というモデルを１ヶ月利用し続けてみました。 Composer 2 は Fast モードかつ MAX で利用しており、主にソースコード調査で利用していましたが、とにかく早くてあまり間違えないというのはかなり体験としてよかったです。この Composer 2 はとても安くて、 Cursor の Pro+ プランで Composer 2 F
OpenClawライクなソフトをまとめてみた
OpenClawが310K starsを超え、AIパーソナルアシスタント界隈が盛り上がっています。OpenClaw以外にも「Claw系」と呼ばれる派生プロジェクトや、独立系のCLIコーディングエージェントが数多く登場しています。 この記事では、OpenClaw的なソフト（パーソナルAIアシスタント＆CLIコーディングエージェント）を個人的にまとめました。自分が使っているものや調査で見つけたものを、カテゴリ別に紹介します。 OpenClaw OpenClawは、オーストリアのソフトウェアエンジニアPeter Steinbergerが2025年11月に週末プロジェクトとして作ったパーソナルAIアシスタントです。もともと「Clawdbot」という名前でしたが、Anthropicから商標の指摘を受けて「Moltbot」→「OpenClaw」と改名した経緯があります。 メッセージングアプリ（Disc
OpenSpecはAIを利用したコーディングの手法「仕様駆動型開発（Specification-Driven Development、略してSDD）」を簡単に導入できるツールで、仕様から一貫性のあるコードを自動生成できます。 GitHub - Fission-AI/OpenSpec: Spec-driven development for AI coding assistants. https://github.com/Fission-AI/OpenSpec OpenSpec — A lightweight spec‑driven framework https://openspec.dev/ 仕様駆動型開発とは、ソフトウェア開発において詳細に定義したシステムの仕様に基づいてコードを生成・実装する手法です。開発プロセス全体で一貫性が保たれ、バグが減少します。 OpenSpecを利用するため
LLMによるコード補完の登場 (2021年) GitHub Copilotの登場 我々がよく知るLLMによる支援はまず GitHub Copilot から始まりました。これはGPT-3 (OpenAI Codex, 現在のCodexと名前が同じで本当にややこしい) をベースとしたコード補完システムで、タイピングをしていると自動的にその行の続きを予測してくれるものです autocompleteとの違い それ以前にもIntelliSenseのようなautocompleteがありましたし、より進歩したn-gramなどを用いたものはありましたが、LLMをベースとしたものはTabnine (Tabnineは初期はn-gramモデル) やCopilotからとなります チャットベースのコードアシストの時代 (2022-2023年) ChatGPTの登場 ChatGPT以降、チャットによる対話形式でコード
Skills.sh 2026年1月21日、日本の深夜に突如VercelのおっさんがスキルマーケットプレイスSkills.shを発表しました。 "The Open Agent Skills Ecosystem" スキルとは、AIエージェントが再利用可能な機能のことです。1回のコマンドでインストールすれば、AIエージェントに手続き的な知識へのアクセスを付与し、その能力を強化できます。 nani.now: AIが高速に解説付きで翻訳 Agent Skillsは元々Anthropicからオープンスタンダードとして公開されたものです。 公開されてからわずか1ヶ月の間でClaudeやClaude Codeだけではなく、OpenCode, Codex, Gemini CLI, VS Code, Cursor, GitHub Copilot, Amp, Letta, Goose, Droid, Cru
Agent Skills 入門 こんにちは、サーバーワークスで生成AIの活用推進を担当している針生です。 Claude Code を使っていて、こんな経験はありませんか？ 「API レスポンスはこの形式で返して」と毎回指示している コードレビューの時に「簡潔に要点だけ教えて」と毎回伝えている プロジェクト固有のコーディング規約を何度も説明している これらの「毎回同じ指示」を解決するのが Agent Skills です。 本記事では、Agent Skills とは何か、どう使うのか、具体例を交えて紹介します。 Agent Skills とは 一言で言うと 「Claude への専門的なマニュアル」 です。 新しく入ったメンバーに「うちのプロジェクトではこうやって作業してね」というマニュアルを渡すように、Claude にも同じようなマニュアルを渡せる機能です。 従来の方法との違い 従来、Clau
Agent Skillsに全部賭ける価値はあるか
はじめに Agent Skillsがオープンスタンダードとして公開されました。 今年に入ってからCline, Claude Code, opencode, Codexとコーディングエージェントがたくさん出てきましたが、どれも発展途上であり、場当たり的なアップデートばかり繰り返され、全部賭けるにはリスクが大きすぎるようなものばかりでした。 また、コーディングエージェントが登場する前から存在するRAGやMCP、コーディングエージェントを効率的に利用するためのAGENTS.mdファイルにおいても、互換性を重視するあまり、良い仕様改定が行われてきませんでした。 そんな中登場したのがAgent Skillsです。 個人的には今まで登場してきたものの中で、唯一、文句無しの完成度を誇るものでした。 自作コーディングエージェントShaftの作者であり、コンテキストエンジニアリングに関する様々な知見を持つ私
はじめに こんにちは、皆さんはAIを用いた開発されていますでしょうか？ 私は使ってはいるものの、どれも無料枠の範囲のみでガッツリとは利用できていないというのが現状です。本当はClaude Codeとか使ってガンガン開発してみたのですが、高くてちょっと厳しそうです。Claude Codeの記事は見てるけど、使えてない「エアプマン」です。 どうにかして自分もClaude Code的なやつを使ってみたいと思っていたところに、gpt-ossが登場しました。gpt-oss-120bは4o-miniの同等の精度を出すと公式に言われており、opencodeで使えば、無料のClaude Codeを作れるのではないかと思いました。 今回はその流れをハンズオンでご紹介します。 使うもの gpt-oss：OpenAIが公開したオープンモデル opencode： Claude CodeやCodex CLIなどのオ
はじめに 私の普段の AI コーディングは、Claude Code を tmux の中で動かす運用がベースになっています。Claude Code が日常になってからは、その「tmux を整えておく」ことの効きが一段強くなったと感じます。かれこれ7年くらい使っているツールですが、Claude Code登場やモデルの進化にともなって、もっとも設定や使い方が大きく変わったツールの1つだと感じます。 本記事では、その日常で実際に使っている tmux 周りの工夫をまとめます。過去にも Claude Code と開発環境について書いたり、登壇したりしてきました。本記事はその延長線上にあります。 Claude Code活用時のつらみと隙間を埋めるツール（2026.03.09） ターミナル生活を支えるClaude Code設定（2025.12.22） Claude Codeチーム活用の現在地（2025.0
コードエディタに統合するAIエージェントを自由に選べる「ACP（Agent Client Protocol）レジストリ」始動。Gemini CLIやGitHub Copilot、OpenCodeなどが対応
コードエディタに統合するAIエージェントを自由に選べる「ACP（Agent Client Protocol）レジストリ」始動。Gemini CLIやGitHub Copilot、OpenCodeなどが対応 JetBrainsとZedは、AIエージェントをどのコードエディタでも使えるようにする「ACP（Agent Client Protocol）」に対応したAIエージェントのレジストリ「ACPレジストリ」の公開を発表しました（JetBrainsの発表、Zedの発表）。 Today, we’re rolling out ACP Agent Registry in JetBrains IDEs. Instead of manually setting up coding agents one by one, you can now browse what’s available and inst
はじめに EpicAIの佐藤です。 現在、Claude CodeやCodexなどのコーディングAIエージェントが広く使われていますが、その仕組みについて詳細に解説した記事はほとんど存在しません。「LLMが様々なCLIツールを駆使してコーディングを行うAI Agentだ」という抽象的な理解は浸透しており、実際使ってみるとUIからもそれは推察できます。しかし、私は機械学習エンジニアとして、コーディングAIエージェントが内部でどのような状態遷移をし、LLMへの入力をどう取捨選択しているのかといった、AIエージェントの実装レベルの設計を詳しく知りたいと考えました。 しかし残念ながら、Claude CodeはOSSではありません。CodexはOSSですが、実装言語がRustであり、私はRustのコードを全く読めないため断念しました。一方、OpenCodeはTypeScriptで実装されており、私はT
TypeScriptファーストなコーディングAIエージェントのベンチマーク「ts-bench」を公開しました AIコーディングエージェントのTypeScriptコード編集能力を評価するための、手軽に再現可能なベンチマークプロジェクト「ts-bench」を公開しました。この記事では、筆者がなぜ ts-bench を作ったのか、今後どうしていきたいかについてお話しします。 ts-benchの仕組みts-benchは、プログラミング学習プラットフォーム Exercism のTypeScript問題セットを利用します。各問題には、仕様を説明するドキュメント、エージェントが編集すべきソースコードのひな形、そして正解判定に使うテストコードが含まれています。 ベンチマークタスクは、各問題に対して以下の4つのステップを順番に実行します。 AIエージェントの実行: 問題の指示書をプロンプトとしてAIエージェ
Simon Willison が始めた「ペリカンSVGベンチマーク」という有名なLLMベンチマークがある。「自転車に乗るペリカンをSVGで描いて」という一文を各 LLM に投げ、その出力を並べて比較するものだ。モデルごとの能力差が視覚的に一目で分かる点が優れており、新モデルが登場するたびにこのベンチマークで試されることが恒例になっている。 このベンチマークが面白いのは、「pass か fail か」という単純な二値判定でない点だ。最近の SOTA モデルなら、ほぼどれも「ペリカンが自転車に乗っている」ことは分かる絵を作る。差が現れるのは背景や効果線の洗練度などの細部のクオリティだ。 こういったぱっと見で分かるLLMベンチマークをゲーム制作のドメインでできないか、と思って以下のベンチマークを作ってみた。 このベンチマークでは、AIコーディングエージェントに以下のプロンプトを与える。 キャラク
How Warp Works
Introducing first-class support for Claude Code, Codex, Gemini CLI and OpenCode. Learn more.
クラウド型コーディングエージェントの時代がまた来る
Ubie CTO の @yukukotani です。 2025年は、Claude Codeのようなターミナル型やCursorのようなエディタ統合型など、ローカルで動作するコーディングエージェントが急速に普及した年でした。一方で、Devinのようなクラウド型のエージェントは、登場時の熱狂と比べるとやや落ち着いた印象を受けた方も多いのではないでしょうか。 個人的には、今の道具では生産性改善の天井が見えてきたように感じます。認知負荷が限界を迎えているからです。そしてその救世主として、クラウド型コーディングエージェントが再び主役に躍り出ると考えています。 本記事では、なぜ今までクラウド型が主流にならなかったのか、何が変わったのか、そしてクラウド型ならではの強みについて整理します。 なぜ今までクラウド型は流行らなかったのか クラウド型コーディングエージェントの普及を阻んでいたボトルネックは、大きく3
GitHub - gotalab/cc-sdd: Spec-driven development (SDD) for your team's workflow. Kiro style commands that enforce structured requirements→design→tasks workflow and steering, transforming how you build with AI. Support Claude Code, Codex, Opencode, Cursor,
cc-sdd v3.0 is a rework around Agent Skills and long-running autonomous implementation. /kiro-discovery as the new entry point. Discovery routes new work into one of: extend an existing spec, implement directly with no spec, create one new spec, decompose into multiple specs, or mixed decomposition. It writes brief.md and, when needed, roadmap.md, so you can resume a workstream without re-explaini
Vercel、Reactのベストプラクティスをエージェントスキルとして公開 Vercelは2026年1月14日、同社が10年以上にわたって蓄積したReactによる開発のベストプラクティスを、エージェントスキルとしてGiHub上で公開した。 Introducing: React Best Practices -Vercel We just released 𝚛𝚎𝚊𝚌𝚝-𝚋𝚎𝚜𝚝-𝚙𝚛𝚊𝚌𝚝𝚒𝚌𝚎𝚜, a repo for coding agents. React performance rules and evals to catch regressions, like accidental waterfalls and growing client bundles. How we collected them and how to install t
A Guide to Claude Code 2.0 and getting better at using coding agents
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
Turn your terminal intoA toolkit for coding agents like Claude Code, Amp, Cursor, OpenCode, and Codex to help you build UIs that don't suck.
Ollama is now powered by MLX on Apple Silicon in preview · Ollama Blog
Ollama is now powered by MLX on Apple Silicon in preview March 30, 2026 Today, we’re previewing the fastest way to run Ollama on Apple silicon, powered by MLX, Apple’s machine learning framework. This unlocks new performance to accelerate your most demanding work on macOS: Personal assistants like OpenClaw Coding agents like Claude Code, OpenCode, or Codex Accelerate coding agents like Pi or Claud
2025: The year in LLMs
31st December 2025 This is the third in my annual series reviewing everything that happened in the LLM space over the past 12 months. For previous years see Stuff we figured out about AI in 2023 and Things we learned about LLMs in 2024. It’s been a year filled with a lot of different trends. The year of “reasoning” The year of agents The year of coding agents and Claude Code The year of LLMs on th
こんにちは、クロスイノベーション本部リーディングエッジテクノロジーセンターの小澤です。 「Claude Codeのスキルを多数運用しているとコンテキストを圧迫する」といった意見がGitHub Issuesやブログに複数あり、独自のワークアラウンドも生まれているようです。 本ブログでは、スキルの読み込みの仕様を整理し関連する議論を概観したうえで、執筆時の最新バージョンでのコンテキスト消費を計測します。 検証バージョン Claude Codeのスキル読み込みの仕様 関連する議論 GitHub Issues Zenn記事 議論の整理 計測 第1段階（起動時）：分割による変化なし 第2段階（呼び出し時）：分割版のほうがコストが高い まとめ 参考リンク 検証バージョン Claude Code v2.1.50（2026年2月23日時点の最新） / Claude Opus 4.6 Claude Code
Electronという天井を自ら壊した：AtomのチームがZed 1.0で証明した5年間の賭け | XenoSpectrum
TL;DR コードエディタZedは、Electronの限界を克服。RustとGPU描画で高速化、AI機能も搭載。1.0リリースは完成ではなく、技術的賭けの成功を示す。 コードエディタは「テキストを速く表示するだけのツール」のはずだった。それがいつの間にかブラウザエンジンを丸ごと内包し、画面を描くたびにDOMと格闘し、スクロールのたびにCPUが唸るような代物になった。VS Codeを使う開発者の多くが「重さ」を許容コストとして払い続けてきたのは、拡張機能と生態系の引力が大きすぎたからだ。その現状に、かつてAtomとElectronを生み出した当事者たちが正面から挑んだ。2026年4月29日のZed 1.0リリースが意味するのは、「完成」ではなく、5年間の技術的賭けが「通用する」と証明されたということだ。 01.Atomの反省から始まった5年：GPUとRustを選んだ理由02.1.0が意味する
AIエージェントをどのコードエディタでも使えるようにする「ACP（Agent Client Protocol）」、JetBrainsがベータ提供開始
AIエージェントをどのコードエディタでも使えるようにする「ACP（Agent Client Protocol）」、JetBrainsがベータ提供開始 JetBrainsは、AIエージェントをどのコードエディタでも使えるようにすることを目指す業界標準「ACP（Agent Client Protocol）」を、同社のコードエディタ製品群JetBrains IDEsでベータ版として実装したことを明らかにしました。 Integrating the agent you want into the IDE you love should be effortless. That’s why we've partnered with @zeddotdev to create the Agent Client Protocol (ACP). The first implementation is inclu
「VOICEVOX動画テンプレートと Remotion公式スキル（Agent Skills）」＋「デスクトップ版 Codexアプリ ＋ GPT-5.3-Codex」で解説動画生成codexVOICEVOXremotionAgentSkillsGPT-5.3-Codex はじめに 直近で、以下の記事を書いたりしていた Remotion公式の Agent Skills の話です。 ●「デスクトップ版 Codexアプリ ＋ GPT-5.3-Codex」で Agent Skills の簡単なお試し： Remotion用のスキル - Qiita https://qiita.com/youtoy/items/49dc402c9a35b700dc53 ●Remotion公式の Agent Skills を Google Antigravity で少しだけ試す（＋ 公式の Hello World のお試し
React Grab はブラウザ上で要素を選択し、その要素に対応するコードコンテキストをコーディングエージェントに提供するライブラリです。この記事では React Grab のセットアップ方法と使用方法を紹介します。 コーディングエージェントに期待したコードを生成してもらうためには、適切なコンテキストを提供することが重要です。しかし Web フロントエンドの分野ではコーディングエージェントの出力結果を元に修正を依頼する、という一般的なワークフローが困難な場合があります。 例えば実装したコードに対してテストを実行するのであれば、コーディングエージェントはターミナルの出力結果を元に修正できます。しかし UI の見た目や動作に関するフィードバックを提供する場合、コーディングエージェントはブラウザ上で実際に動作している UI を直接確認できません。 そのため、UI のスクリーンショットや DOM
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コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ
Everything Claude Codeを眺めてみる | oikon48
AI駆動開発ツール：コーディングエージェントとTextToAppまとめ（2025年9月版）
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GitHub - microsoft/apm: Agent Package Manager
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ブラウザから要素を選択してエージェントにコンテキストを提供する React Grab を試してみた