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
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
Same AI coding superpowers. Every developer. By default. An open-source dependency manager for AI agents. Think package.json, requirements.txt, or Cargo.toml — but for AI agent configuration. AI coding agents need context and capabilities to be useful — instructions, skills, prompts, plugins, MCP servers. But today, every developer configures theirs differently. Copying files, writing instructions
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
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
Just Talk To It - the no-bs Way of Agentic Engineering | Peter Steinberger
I’ve been more quiet here lately as I’m knee-deep working on my latest project. Agentic engineering has become so good that it now writes pretty much 100% of my code. And yet I see so many folks trying to solve issues and generating these elaborated charades instead of getting sh*t done. This post partly is inspired by the conversations I had at last night’s Claude Code Anonymous in London and par
An AI-native software engineer is one who deeply integrates AI into their daily workflow, treating it as a partner to amplify their abilities. This requires a fundamental mindset shift. Instead of thinking “AI might replace me” an AI-native engineer asks for every task: “Could AI help me do this faster, better, or differently?”. The mindset is optimistic and proactive - you see AI as a multiplier
anthropic-screws-opencode.ts ��5� @/"� #!/usr/bin/env bun /** * ============================================================ * PROOF: Anthropic is specifically blocking "OpenCode" * in Claude Code OAuth system prompts * ============================================================ * * Video covering this script here: https://www.youtube.com/watch?v=G9YX6StP2-M * * This script demonstrates that Anth
Playwright Agents を Codex CLI に対応させブラウザ自動テストを実装してもらう（公式が未サポートだけどできました） - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2025.11.05 Playwright Agents を Codex CLI に対応させブラウザ自動テストを実装してもらう（公式が未サポートだけどできました） AI ツール大好き D.M.です。 結論ファースト ・Playwright Agents は LLM と Playwright MCP でブラウザ自動テストを設計、実装、修正ができるAIエージェント。 ・Playwright Agents は Codex CLI 未対応だが、 AGENTS.md をフォルダを分けて作成することでほぼ問題なく利用できる。 このブログでやりたいこと Codex CLI で Playwright Agents を呼び出し、ブラウザ自動テストを設計実装してもらいたい。 感触としては結構簡単に実現できます。 [アジェンダ] 導入編： Playwright Agents を Codex CLI で動かす →
RAGを自分の手で作って理解する(1)ベクトル検索の仕組みをvibe-localとSQLiteの300行で体験する #VibeLocal｜白井暁彦 aka しらいはかせ
RAGを自分の手で作って理解する(1)ベクトル検索の仕組みをvibe-localとSQLiteの300行で体験する #VibeLocal 「RAGとは何なのか」これを3万文字ぐらいのブログで解説してみたのだけど、あまりに長すぎるので分割します。 はじめに「RAG」という言葉をよく聞くようになった。Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成。LLM に外部知識を与えて回答精度を上げる技術だ。 しかし、多くの人にとって RAG は 「わかったつもり」 の技術ではないだろうか。「ベクトル検索で関連文書を取得してプロンプトに注入する」── 説明はできる。でも、ベクトルの中身を見たことがあるか？ SQLite を開いて embedding の BLOB を覗いたことは？ コサイン類似度を自分の手で計算したことは？ 商用サービス（Pinecone、Weaviate、Op
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GitHub - microsoft/apm: Agent Package Manager
APM – Agent Package Manager
The AI-Native Software Engineer
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