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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Claude Codeはかっこいい。色々あったけど、やっぱかっこいい2026.04.09 21:3013,101 なかはた ｢AIを使えば作業がラクになる!｣という言葉を何回聞いたのでしょうか。 すごいなぁ...使いたいなぁ...と俯瞰していたら、何もせずに時間が経ってしまう。そんな荒波の中で灯台のように輝き続けるツールがあります。それがClaude Codeです。では、なぜ使われ続けるのでしょうか? なぜ話題になり続けるのでしょうか? 答えは...かっこいいからです。 今回はエンジニアが惚れ込んでしまうClaude Codeのかっこいいところをご紹介します。 そもそもClaude Codeって何?Claude CodeはAnthropic社が提供するコーディングアシスタントツールです。チャットUI上で自然言語で指示を出すことで、AIエージェントが指示通りに仕事を進めてくれます。 Clau
この記事はLivetoon Tech Advent Calendar 2025の15日目の記事です。（おや、今日は2026年、1月5日...妙だな...） はじめに こんにちは！ AIキャラクターアプリkaiwaを開発している株式会社Livetoonの開発マネージャーの土川です。 kaiwaの公式サイト 今回のアドベントカレンダーでは、LivetoonのAIキャラクターアプリのkaiwaに関わるエンジニアが、アプリの話からLLM・合成音声・インフラ監視・GPU・OSSまで、幅広くアドベントカレンダーとして書いて行く予定です。 是非、publicationをフォローして、記事を追っていって見てください！ opencodeとは？ opencodeはOSSで開発されている、ClaudeCodeやCodexのような、コーディングエージェントソフトウェアです。 ClaudeCodeやCodexは、C
The Claude Code Source Leak: fake tools, frustration regexes, undercover mode, and more
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
English TL;DR # LLMフレンドリーなドキュメント提供方法としては、ローカルにダウンロードさせるのが現時点では最も効率が良い library提供者は、ドキュメントをnpm等のpackageとしてpublishすることを検討するべき（例: @foo/docs） Vibe Codingが盛んな今日において、libraryやframeworkがLLMフレンドリーであることはとても重要 Note: このブログでは主にJavaScriptエコシステムに絞って話をするので、npm registryにpublishする話を書いています。他のエコシステムについては他のエコシステムなりのpackage配布手段があるので、そこに置き換えて考えてみてください 2025年の漢字は「Coding Agent」と
さらにこれが2ターン目、3ターン目とループ回数が増えるごとに90%に漸近します (なお、Context Windowの実効制限があるため、だいたい85%安いというイメージを持つとよいでしょう)。キャッシュはスループットやレイテンシの恩恵もあるため、現代的なAI Agentでは必須のものとなります。 これはvLLM等でセルフホスティングした場合も同様です。(なお、細かい話ではありますが、vLLMではKVキャッシュをオフロードしたいときLMCacheを使うのがマストでしたが、コネクタが導入されCPUオフロードにも最近対応しました) Context Engineeringのつらいところ さて、このCacheの安さを見ることでContext Engineeringで避けたいことが見えてきます。それはコンテキストの逐次圧縮です。なぜかといえば、Context Cachingが効かなくなっちゃうからで
GitHub - nrslib/takt: TAKT Agent Koordination Topology - Define how AI agents coordinate, where humans intervene, and what gets recorded — in YAML
🇯🇵 日本語ドキュメント | 💬 Discord Community TAKT Agent Koordination Topology — Give your AI coding agents structured review loops, managed prompts, and guardrails — so they deliver quality code, not just code. TAKT runs AI agents (Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, GitHub Copilot CLI) through YAML-defined workflows with built-in review cycles. You talk to AI to define what you want, queue tasks, and
この記事の文章は 60% くらい AI が書いてますが、細かい言葉尻や内容の正誤は人間がチェックし修正した上で公開しています。 本記事は airCloset Advent Calendar 2025 の2日目の記事のはずでしたが、諸事情により遅刻しました。2日目にして遅刻する大失態……。 このアドベントカレンダーにはエンジニアを始めとして、弊社社員による様々な記事が投稿されるので、もしよければ他の記事もご覧ください。 1日目は弊社CTO辻による「2025年AIエージェント元年の振り返りと、2026年エンジニアが歩むべき道 」でした。 はじめに コーディングエージェントツールっていっぱいあるのはわかっているけど実際何があるの？とよく思っていたので、アドカレを良い機会とし調べて一覧を作ってみました。使ってないツールについても記載しているので、人によるファクトチェック済みの Deepresear
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
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
GitHub - steipete/mcporter: Call MCPs via TypeScript, masquerading as simple TypeScript API. Or package them as cli.
Zero-config discovery. createRuntime() merges your home config (~/.mcporter/mcporter.json[c]) first, then config/mcporter.json, plus Cursor/Claude/Codex/Windsurf/OpenCode/VS Code imports, expands ${ENV} placeholders, and pools connections so you can reuse transports across multiple calls. One-command CLI generation. mcporter generate-cli turns any MCP server definition into a ready-to-run CLI, wit
GitHub - onesuper/tui-use: tui-use lets agents interact with programs that expect a human at the keyboard — REPLs, debuggers, TUI apps, and anything else bash can't reach.
AI agents can run shell commands and call APIs — but they can't interact with programs that expect a human at the keyboard. The moment a REPL waits for input, a debugger hits a breakpoint, or a TUI app renders a menu, agents are stuck. tui-use fills that gap. Spawn any program in a PTY, read its screen as plain text, send keystrokes — all from the command line. Built for the cases where bash isn't
AIニュースノート：nano-bananaが話題に、AGENTS.mdの採用広がる、Microsoft Copilotに3Dモデリング機能が追加、ChatGPTでプロジェクト専用メモリー搭載、Claude for Chromeの安全設計など gihyo.jpのニュース記事として取り上げていなかったもののなかから、直近の興味深いAIに関連するニュース概要を簡単にまとめてみました。 ※この記事は、不正確な内容を含んでいる可能性のある実験的コンテンツです。正確な情報はリンク先を確認してください。 nano-bananaの週でした nano-bananaこと、Gemini 2.5 Flash Imageがリリースされて、このモデルによる画像生成・編集が話題になった週でした。興味深い使い方やベストプラクティスも紹介されています。 “nano-banana”の舞台裏：対話×段階編
GitHub - safishamsi/graphify: AI coding assistant skill (Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI, OpenClaw, Factory Droid, Trae, Google Antigravity). Turn any folder of code, docs, papers, images, or videos into a queryable kn
English | 简体中文 | 日本語 | 한국어 An AI coding assistant skill. Type /graphify in Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI, Aider, OpenClaw, Factory Droid, Trae, or Google Antigravity - it reads your files, builds a knowledge graph, and gives you back structure you didn't know was there. Understand a codebase faster. Find the "why" behind architectural decisions. Fully multimo
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
cook — A simple CLI for orchestrating Claude Code, Codex, and OpenCode
cook. A simple CLI for orchestrating Claude Code, Codex, and OpenCode. # review loop cook "Implement dark mode" review # 3 passes cook "Implement dark mode" x3 # race 3, pick best cook "Implement dark mode" v3 "least code" # two approaches, pick one cook "Auth with JWT" vs "Auth with sessions" pick "best security" # task list cook "Work on next task in plan.md" review \ ralph 5 "DONE if all tasks
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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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Claude Code Max(100ドル)を会社支給にするまでに考えたこと・試したことまとめ
GitHub - microsoft/apm: Agent Package Manager
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gpt-oss × opencode × vibe kanbanで作る完全無料のAI開発環境
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【47個】ローカル用コーディングエージェントツールの一覧を作ってみた
Run NanoClaw in Docker Shell Sandboxes | Docker
AIニュースノート：nano-bananaが話題に、AGENTS.mdの採用広がる、Microsoft Copilotに3Dモデリング機能が追加、ChatGPTでプロジェクト専用メモリー搭載、Claude for Chromeの安全設計など | gihyo.jp