犬のご飯 @inunogohan3 殻を剥いた冷凍茹で落花生を氷代わりに 塩を思いっきりふりかけてストゼロを注ぐ 調度良い塩気と甘みと一緒に落花生を口に含み食べると なんだこれはたまげたなぁ…… うん、おいしい！ 2026-04-04 19:03:47 犬のご飯 @inunogohan3 追走する方々へ 塩だ、とにかく塩を盛れ ソルティドッグが可愛く見えるくらい盛れ そして口いっぱいにストゼロとピーナッツを頬張れ それが真理へ至る道だ 2026-04-04 19:45:11

この記事では最近（2025/08時点）でKurogoma4DがClaude Codeを使うときにどういうフローで使っているかという話をしていきます。 既存プロジェクトの調査のとき serena MCPを導入する 調査結果はMarkdownに出力してもらう serena MCPを導入する 最近話題のやつです。プロジェクトの構造や依存関係を素早く把握できるので、既存プロジェクトに初めて触る時は特に重宝します。 調査結果はMarkdownに出力してもらう 「このプロジェクトの認証フローを調査してMarkdownにまとめて」のように依頼すると、なにかしらの調査レポートが得られます。これを最初からplan modeではなくedit modeでやらせるのが肝です。 結果をファイルとして書き出しておけば、その時点で外部メモリとして機能させることが可能なので、ブラッシュアップがしやすくなります。 また、こ

コーディングに AI エージェントを活用する流れはもはや避けられないものとなっています。しかし、AI エージェントによってコーディングの多くが自動化されると、開発者が自分の手でコードを書く機会は減少してしまうというジレンマがあります。Claude Code の学習モードを使用すると、自分の手でコードを書く練習ができます。学習モードでは、AI エージェントはユーザー自身にも一部のコードの生成を依頼します。この記事では、Claude Code の学習モードの使い方について解説します。 コーディングに AI エージェントを活用する流れはもはや避けられないものとなっています。AI エージェントは人間よりも早い速度で大量のコードを生成でき、開発者の生産性を大幅に向上させる可能性を秘めています。その一方で AI が生成したコードを正しく理解し、コードベースのアーキテクチャに一貫したスタイルで書かれてい

はじめに こんにちは、BASE株式会社 上級執行役員 SVP of Development の藤川です。 今年、生成AIの活用は経営課題の一つとして大きな注目を集めています。 開発担当役員という立場としても、この変化を肌で感じる必要があると考え、何年ぶりかにソースコードと向き合い、実際にプルリクエストを出してみることにしました。 ソースコードから離れていた10年間 最後にBASEのソースコードを書いていたのは、2016年頃まで。 上場に向けて、採用活動や組織拡大がマネジメント課題として本格化し、マネージャ育成やエンジニア採用、IT内部統制、情報システム整備といった役割が増えていく中で、自然と現場のコードから離れていきました。 その後、システムは大きく進化していきました。 開発環境のDocker化、本番環境のコンテナ化、テスト導入、React/Vue.js採用、モジュラモノリス化、CakeP

みなさんが最近Claude Codeの性能劣化を嘆いているのをよく観測するので、できる限り劣化を防ぐために自分がとった行動を記載してみる。 Micro Compactを無効にする LLMは基本的にコンテキストが伸びるほど推論コストが重くなり、LLMプロバイダーにとって負担となる。 そのため、どのバージョンからかClaude Codeは、コンテキスト上限に達する前から、過去参照したファイルの内容やツール使用のログを要約するようになった模様。 直接的な健忘の原因っぽそう。 詳細はこちらのツイートを参照。 DISABLE_MICROCOMPACT=1で無効にできる。 IDEとの統合をやめる IDEとClaude Codeとの連携によって無駄なコンテキストが注入されるのを防ぐ。 ただし、UXに大きく関わるのでやったほうがいいかどうかは人による。 IDEのExtensionからClaude Code

はじめに 最近、私の開発生活が一変しました。というのも、Claude Codeの新しい可視化ツール「Claude Code UI」を発見したからなんです。正直に言うと、これまでAIコーディングアシスタントのUIには不満がありました。機能は豊富なのに重くて使いづらい...そんな経験ありませんか？ でも、この「Claude Code UI」は違います。第三者が開発したオープンソースツールなんですが、インストールが超簡単で、UIがスッキリしていて、何より操作感がサクサク。これは本当に「使える」と思いました！ オープンソースリポジトリ：https://github.com/siteboon/claudecodeui このツールはClaude CodeとCursor CLIの両方に対応したデスクトップ・モバイル用インターフェースです。ローカルでもリモートでも使えて、プロジェクトやセッションの管理・編

はじめに今回は、Cursorで業務フローをdraw.ioで可視化し、n8nのワークフローを作成するまでの流れを自動化するシステムの構築方法をご紹介します。 このシステムでは対話形式で要件を整理し、段階的にフロー図やn8nのワークフローを作成できます。 このシステムでは、精度高く、n8nのワークフローを構築してくれますが、ノードの細かな設定部分は人間が修正する必要はあります。 ただし、今後のLLMの精度向上に従って、よりn8nワークフロー作成精度の向上も期待できます。そのため、LLMで作成することを前提としたシステムを作成しておくことは非常に便利だと考えられます。 システムの概要このシステムは4つの段階でフロー図やn8nのワークフローを作成します。 対話形式でのヒアリング → 構造化された要件定義書を自動生成 要件定義書 → 中間設計書（DSL）を自動変換 中間設計書 → Draw.io形式

はじめに KGモーターズ株式会社でエンジニアをしている中村です。 最近KGモーターズ内でもAIを活用するムードが高まっており、せっかくなのでエンジニアがよく使うツールたちをまとめて社内外に知ってもらうのはありなのではと思い、第一弾としてClaude Codeに関する記事を書くことにしました。 Claudeとは Anthropic社が開発するモデルのシリーズ名。Anthropic社は元々OpenAI社で働いていた従業員達が創業した会社です。 安全性を重視しており、またコーディング能力が高いのが特徴です。 Claude Codeとは Anthropicが提供しているCLIベースのAIコーディング用エージェントです。 プレビュー期間はありましたが、2025/05に一般公開されました。 この時期はCursorやClineなどコーディング支援ツールが人気でしたが、みなさんお馴染みのエディターであるV

「Gemini CLI」の「VS Code」とのより深い統合を試したのでまとめました。 ・Gemini CLI + VS Code: Native diffing and context-aware workflows 1. Gemini CLI の VS Code とのより深い統合最新の「Gemini CLI」のアップデートにより、VSCodeとより深く統合されるようになりました。エディタの連携方法が根本的に変わり、開発ワークフローがよりスムーズで効率的になります。 ・エディタ内でのネイティブな差分表示 「Gemini CLI」からの提案により、「VS Code」内で直接フルスクリーンの差分表示がトリガーされるようになりました。これにより、変更点を包括的に並べて確認できます。さらに重要なのは、この差分表示内でコードを承認前に直接変更できるため、完全な制御と柔軟性が得られます。 ・ワークス

いわさです。 先日プレビューで登場した AI 統合開発環境の「Kiro」ですが、注目を集めたためか現在はウェイトリストへの登録が必要な状況です。 Waitlist - Kiro より 以前はbrewからインストールすることでウェイトリストを回避することなどが出来たらしいのですが、現在は IDE 起動時に認証が必須になり IDE 上でもウェイトリストへ登録されるような形になっています。 そして、以前まではウェイトリストで承認されるまではダウンロード自体が出来なかったのですが、現時点ではインストーラーのダウンロード自体は公式ホームページからも行うことが出来ます。 ダウンロード方法 前述のインストーラー自体に認証が組み込まれたためでしょうか、公式ホームページでもダウンロード専用ページが追加されたようです。 本日時点では公式ホームページのフッターメニューに Download が存在し、次のようにウ

こんにちは。サービス開発室の武田です。 Claude Codeで開発していて、プロジェクトローカルなメモリ（CLAUDE.md）が欲しいなと思ったことはないでしょうか？大丈夫です、作れます！ ユースケース たとえばAWS環境へアクセスする際にawsumeを普段使っているとします。その場合awsume foo-dev && aws sts get-caller-identityとすることで、foo-devで定義されたプロファイルを使用してAWS CLIを実行できます。ただしMFAを設定している場合は、次の記事のように事前設定が必要になります。 さて、そうした場合にawsumeを使うかどうかは個人の環境の話ですし、プロファイル名も同様です。そのためこの情報はリポジトリにはコミットしにくいです（メンバー全員で統一するとかならいいけど）。 またグローバルメモリ（~/.claude/CLAUDE.m

※本記事はdrawioバージョンです。 miroによる出力を希望される方は以下の別記事ををご覧ください。 プロジェクトの関係者全員が納得する「業務フロー図」。それはプロジェクトを円滑に進めるための"共通言語"であり、重要な存在です。 しかし、その作成は本当に骨が折れる作業です。一つ一つの箱を作り、線でつなぎ、色を分け…。手戻りが発生するたびに、あのコネクタを一本一本修正する虚しさ。初期のたたき台を作るだけで半日が終わってしまい、肝心の"中身の議論"に時間を使えないなんてこともザラです。 「この作る手間さえなければ、もっと本質的な議論に集中できるのに…！」 そう思っていた矢先、ある方法を試したところ、この長年の悩みが劇的に改善しました。それは、AIコーディングツール「Cursor」を使って、業務フロー図の作成を自動化するというアプローチです。 実際にCursorで実行して出力された業務フロー

Redditにて、ゲーム開発者たちの間で自身のゲームがどのように変化したかを紹介する投稿が流行している。 海外掲示板Redditにて、ゲーム開発者たちの間で自身のゲームがどのように変化したかを紹介する投稿が流行している。 Redditでは話題の内容に応じて、サブレディットと呼ばれるコミュニティに分かれている。今回流行が生じているのは、「IndieDev」や「IndieGaming」といったサブレディットだ。その名の通り、インディーゲームの紹介や開発者たちの成果報告、開発のノウハウ共有などが日夜盛んにおこなわれている。 これらのサブレディット内で最近になって「JUST MAKE IT EXIST FIRST（まず形にしろ）」「YOU CAN MAKE IT GOOD LATER（良くするのは後からできる）」というフレーズとともに画像や動画を投じる動きが流行を見せている。添付されているのは自分

2025年の米国では、9時から17時のフルタイムの仕事、本業だけでは裕福にはなれない。従来型の仕事に過度に期待するのは、もうやめるべきである。 ・AIの影響や政府の政策に起因するレイオフ ・生活費の上昇に追いつかない賃金 ・効率化を名目とした企業再編 ・有害な職場環境 ・出社義務の復活 これらすべてが、2025年以降の社会人にとって副業が不可欠な理由を説明している。1つの仕事で十分な生活費をまかなうという従来の考え方は、もはや現実に合っていないのだ。 ■副業には挑戦する価値があるのか？ Resume Geniusが実施した、米国で働くZ世代の会社員1000人を対象とした最近の調査では、以下のようなことが明らかになった。 ・全体の58％の人が本業と並行して副業を行っており、それ以外の25％の人も副業を始めようと考えている ・全体の22％の人が、副業を始めた最大の理由として「生活費の高騰」を挙

1. はじめに こんにちは。ATOM事業部フロントエンドテックリード兼デザイナーの河原です。 私はフロントエンドの開発だけでなく、要件定義や設計、デザインも担当していますが、最近では多くの作業を生成AIに頼るようになりました。 フロントエンドの開発では、小規模なタスクであれば90%以上、中〜大規模なタスクでも40〜70%の作業をAIが担ってます。 今回は、複数のAIツールをどのように利用しているかをご紹介します。 2. ツール紹介 開発プロセスのフェーズごとに私が使っているAIツールをまとめました。 フェーズ作業内容利用ツール 要件定義要件検討の補助ChatGPT ワイヤーフレーム作成v0 設計デザイン作成v0 画像素材の作成ChatGPT Napkin AI API定義設計Codex ライティング支援ChatGPT リバースエンジニアリング（実装から仕様書作成）Claude Code 実

GA4の画面上で分析するのは面倒、だけどAIにデータを取り込むのも手間でデータ漏洩なども不安…そんな方にオススメなのが、GAのMCP Serverを使ったAI分析です。 そもそもGAのMCP Serverって何？という感じかと思います。 Google Analytics MCPサーバーは、AIアシスタントがGoogle Analyticsデータにアクセスして分析できるようにする Model Context Protocol（MCP）サーバー です。MCPは、AIモデルが外部データソースやツールに安全に接続できるようにするためにAnthropicが開発した標準化されたプロトコルです。 これでもよくわからないという感じかと思うので、ウェブマーケター向けにわかりやすく説明すると １）GA4の指定したプロパティの最新データを常に取得することができ ２）そのデータをAIサービス側で読み込むことができ

この記事の筆者：三好アキ 🟢 専門用語なしでプログラミングを教えるメソッドに定評があり、1200人以上のビギナーを、最新のフロントエンド開発入門に成功させる。 🟢『はじめてつくるReactアプリ with TypeScript』、『動かして学ぶ！Next.js/React開発入門（翔泳社／*韓国でも出版）』著者。 ▼ Amazon著者ページはこちら amazon.co.jp/stores/author/B099Z51QF2 JavaScriptで挫折しました JavaScriptで挫折したため、最終的なゴールであるReact学習に進めなかった話を前編でしました。 今回はそれを乗り越えた時の話です。 小さな成功体験 当時私はヨーロッパに住んでいたのですが、カフェの2階でぼんやりと、またいつものようにネット上のJavaScript教材を漁っていました。 いくら目を通しても、よく意味がわから

Google⁠⁠、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース Googleは2025年7月30日、非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースのPythonライブラリ「LangExtract」をリリースした。 Introducing LangExtract: A Gemini powered information extraction library -Google Developers Blog ✨Announcing LangExtract! ✨ Our new open-source Python library for information extraction, powered by #Gemini. ✅ Turn text into structured data ✅ Trace