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 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
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
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
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
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
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
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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ハーネスエンジニアリングを楽にする Microsoft 製の新ツール「APM」ハンズオン
Coding Agentについてのまとめ (2026年1月)
APM – Agent Package Manager
ドキュメントをnpm packageとしてpublishしよう | blog
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The AI-Native Software Engineer