Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. SCENE 1: The Kubernetes logo is surrounded by leaping fish and a Greek key border. NARRATOR: Smooth Sailing with Kubernetes. An online comic to learn about Kubernetes and how you can use it for continuous integration and delivery. SCENE 2: Jason on a beach, dressed in ancient greek armor. Sword in hand, he battl

tl;dr OpenAI が GPT-5 を発表したよ 書きかけだよ！だんだんと更新しているよ！ ChatGPT では無料プランを含むほとんどのプランで GPT-5 が使えるよ プランごとに Context Window が異なるので気をつけてね（8k / 32k / 128k） ChatGPT 上のモデル選択がシンプルになって GPT-5 / GPT-5 Thinking / GPT-5 Pro の三つになったよ Pro / Enterprise だと前のモデルを選べるけど、じきになくなるよ API 経由だと gpt-5 / gpt-5-mini / gpt-5-nano / gpt-5-chat-latest が選べるよ Codex CLI / Cursor / Windsurf / GitHub Copilot / Cline / Warp からも使えるよ 今回の発表は AGI がで

はじめに Claude Codeがめちゃくちゃ伸びています。 この背景には、特定のIDEへの依存度を下げたいという需要があるのだと思います。 確かに特定のIDEに依存しないClaude Codeは高い柔軟性を持ちますが、CursorやWindsurfのような気の利いた機能（Diff表示やGUIでの設定管理などなど）はありません。 本記事ではこれらの課題に対する解決策として、Neovimの--listen機能を活用したClaude Codeとの効率的な連携方法を提案します。これにより、CLIベースの柔軟性を維持しながら、直感的で快適な開発体験を実現できます。 今回紹介する方法を使えば、Claude Codeの支援を受けながらNeovimを操作することができるようになるので、Vimに慣れていない方にこそ試してみて欲しいです。 主なユースケース 編集の可視化とトラッキング ユースケース： Neo

ソースコードが公開され、自由に利用・修正・再配布できる「フリーオープンソースソフトウェア(FOSS)」のように思えるのに、実際には「一部だけ異なるライセンスのコードが混ざっている」といったことがあります。それを教えてくれるのが「Is it really foss?」というウェブサイトです。 Is it really foss? https://isitreallyfoss.com/ 「Is it really foss?」にアクセスすると、こんな感じで新規追加された順にFOSSの名前が並んでいて、それぞれの分類がアイコンと色で表示されています。 分類は「Yes!(FOSSである)」「Partially(オープンコアで部分的にFOSS)」「Issues exist(主にFOSSだが問題あり)」および2種類の「Nope!(FOSSではない／FOSSではないがFOSS関連のライセンス問題あり)」

NTTは8月6日、純国産大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi」の第2世代となる「tsuzumi 2」を10月にリリースすると発表した。複雑な文脈・文意理解力が大幅に向上し、パラメータ数は初代の7B（70億）から30B（300億）に拡大した。 島田明社長は決算説明会で「お客様のご要望が多かった社内文書、マニュアル類の解釈に必要となる複雑な文脈・文意理解力が大幅に進化した」と説明。経理マニュアルの問い合わせ対応における回答精度は、前モデルの4倍に向上したという。

こんにちは。ウォンテッドリーのEnablingチームでバックエンドエンジニアをしている小室(@nekorush14)です。Enablingチームでは技術的な取り組みを社外にも発信すべく、メンバーが週替わりで技術ブログをリレー形式で執筆しています。前回は冨永さんによる「生成AIを用いて履歴書からプロフィールを自動生成する試みについて」 でした。今回は「Amazon BedrockでClaudeから構造化した回答を取得する際に得た知見」です。 目次はじめに LLMの出力制御は難しい プロンプトエンジニアリングが必要 コンテキストサイズの制約 構造化した回答の取得方法 LLMが使用するツールの入力スキーマを回答として使う Amazon Bedrockにおける解決の方法 Converse APIを使用する toolConfigパラメータに欲しい回答の構造を定義する 留意点 ツールの説明にはそのツー

みなさんこんにちは、バクラク事業部 Platform部 IDチームの @convto です。 最近MCP関連の仕様や議論をウォッチしており、今回はエンタープライズ向けの MCP 認可に関する提案内容などについて紹介したいと思います！ 現行の認可仕様 2025-06-18 版の仕様は以下です。 ここには HTTP ベースの認可は OAuth 2.1 準拠でやるよ！ということが書かれています。 大まかな内容としては以下のようになっています。 MCPサーバーは OAuth 2.1 リソースサーバーとして振る舞う [SHOULD] 認可サーバーは Dynamic Client Registration (RFC7591) をサポートする OAuth client を動的に登録できる仕様 定義を読むと利便性を意識しての推奨サポートのよう DCR をサポートしない場合 client_id などを何らか

LLMのプロンプトエンジニアリング ―GitHub Copilotを生んだ開発者が教える生成AIアプリケーション開発 作者:John Berryman,Albert Ziegler,服部 佑樹（翻訳）,佐藤 直生（翻訳）オーム社Amazon LLMアプリケーションを作ることがなかったとしても、業務でAIを活用する上で大前提を知っておくと役立ちそうということで、「LLMのプロンプトエンジニアリング」を読んだ。 実際に読んでみると、紹介されているLLMの特性を知っておくと、AIコーディングなどにもかなり役立ちそうで良かった。 たとえばこの本に載っている以下のような特徴は非常に参考になる。 テキストを一度しか読めず後戻りできない。そのため先に書かれた内容のみを考慮して後に繋げる 気が散りやすい。「うまくいけば」役立つかもしれない無用な情報でプロンプトを埋めないようにする 人間であるあなたが完全に

はじめに ご無沙汰しております。Cursor→Claudeとコスって開発PMを日々やっている中で、何を発信してよいやら迷走した1ヶ月でしたが復活しました。結局のところ、Tipsとプロンプトかなあというところに思い至りまして、そのまま使えずとも、「こんなことに使えるんだあ」という気付きになれば幸いです。 Claudeと言いつつ、ChatGPTでもGeminiでも行けるっちゃいけるんですが、Opusがやっぱり優秀なのでClaudeでやっています。 概要：ワークフロー図づくりで“詰む”前に── 「フロー図描いてって軽く言われたけど、そもそも何を聞けばいいんや……」――そんな若手の悲鳴を（また）聞きまして、プロンプトで一撃解決できんかと作ってみました。 「プロンプトはそのまんま載せてます。コピペして即生成AIに突っ込めば動くはず。 こんな感じのフローが簡単に作れるはずです 目次 なんでプロンプト？

クラウドサイン Product Engineering 部でエンジニアをしている比嘉（@teitei_tk）です。好きな技術革新は活版印刷です。 はじめに: なぜ今「手動コーディング禁止」なのか 普段はエンタープライズ向け機能を作成するチームで、開発チームのリーダーを務めています。 私のチームを含め、弁護士ドットコムでは AI を積極的に活用しています。 creators.bengo4.com creators.bengo4.com creators.bengo4.com GitHub Copilot の利用から始まり、Cursor の導入や ClaudeCode を使ったプロダクト開発も進めています。 つい最近では gemini-cli・Kiro の利用も始まりました。 その他、自社で利用するための MCP サーバーの実装も行っています。 speakerdeck.com 一方で、私のチー

ここはサボってはいけないと感じた 「あ、便利そう 🤩」と感じたOSSのプラグインやMCP Serverをそのまま使っていませんか？ Vibe Codingで作られ、誰がセキュリティを見ているのか分からないOSSも最近増えてきました。 そんな中でリスクを無視し「動けば OK」と投入した結果、トークン漏洩・バックドアで泣く悲劇は今後増えると予想しています。 エンジニアとして、この問題を無視して迂闊に推進することも、冷笑してノータッチで過ごすことも良くないと思っています。なぜなら、 僕達が享受している自由は、先人たちの 信頼と責任 の上に成り立っているから です。手を抜けば、巡り巡って自分の首を絞める─そんな危機感を感じています。 では、どうやって負荷をかけずに担保するか？ それが Claude Code に脆弱性診断を任せ、人間がサクッとレビュー するプロセスです。 やり方 # 1️⃣ リポ

Claude Code が正式にリリースされ、各地ですごい話題になっていますね！見てるとみんな（みんな？）Maxプラン契約して使ってるみたいで勢いを感じます。 自分の場合、業務外の個人開発では$100使うほどではないよなーと思っていたのでAPI経由でちまちま使っていましたが、なんとついにProプランでも制限は強めなものの定額で使えるようになりましたね！WebのチャットではAnthropic推しでProプランを使っていたので嬉しいです。 ところで、実はここでひとつ、ちょっと「こんなことあったんですよ〜」っていう与太話を差し込ませてもらいます。公式の発表がされるちょうど1日前くらいのタイミングでClaude Codeをサブスクで使うためのヘルプページが更新されていて、Proプランでも使えるという内容になっていたことに気づいたんですよ。ただ、このタイミングでは/loginをしても「Maxプラン以

4年前に『【Vim × tmux】Pane（tmux） - Window（Vim）の移動をシームレスに - Qiita』という記事を書いた． 当時とモチベーションは同じ． Vim × tmuxの画面移動 tmuxでpane分割してVimを開いて作業しているとき，Vim内でもウィンドウ分割をすると画面内の移動が大変ややこしいことになる． 面倒なのでVimとかtmuxとか気にせずに 同じキーバインドで 画面の移動をしたい． Vim Tmux Navigator の問題点 前述の記事では以下のようなキーバインドで pane - window 間を意識せず移動できるような設定を紹介した． C-h: 左に移動 C-j: 下に移動 C-k: 上に移動 C-l: 右に移動 しかし，このキーバインドでは C-h（backspace） や C-l（clear-screen）など，shell 上で日常的に使用

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

本連載では、MCP（Model Context Protocol）を使ってLLMと外部ツールを統合する方法を解説します。MCPは、LLMと外部システムをつなぐためのオープン標準であり、開発者にとっては組み合わせ爆発の解消やプラグアンドプレイ型の拡張性を提供するものです。MCP を利用することで、LLMアプリケーションの開発・運用が大幅に効率化することが期待されています。 はじめに こんにちは、日本マイクロソフトでCloud Solution Architectとして働いている百田です。本連載では、MCP（Model Context Protocol）を使ってLLMと外部ツールを統合する方法を解説します。 対象読者 生成AIやLLMの基礎知識がある方 VS CodeやLLMを触ったことがあるエンジニア 企業で業務活用を検討中の担当者 必要な環境 GitHub Copilot／Codespac

morimorihoge です。 今年も弊社BPSでは夏の記事執筆イベントとして、8月いっぱいは毎日弊社や弊社にゆかりのあるメンバーの記事を投稿していきます。 まずはトップバッターということで僕から。先日Claude Codeに秘書をやらせるという記事を書きましたが、今回はこの続きになります。 参考: Claude Code秘書で実現するマルチプロジェクト業務整理: 1ヶ月使い倒して得た運用ノウハウと成果 議事録作成の重要性 例のアレで世の中でリモートワークが一般化したり、世の中的な働き方改革の流れで時短勤務やフレックスタイムなどで働く時間・場所の多様化が進んでいます。 これまでは顧客打ち合わせなどある程度重要度の高い会議だけで議事録を作成していましたが、非同期で働くメンバーが増えたことで意思決定の過程や履歴を後から参照・検索可能にしておきたいというニーズも強まりました。 開発者間でも「ち

結論としてはとても良い。今後も継続していく。 自社のリポジトリに Claude Code Action を利用してレビューの仕組みを導入して、約1ヶ月が過ぎた。 この Claude Code Action (以降 LLM) によるレビューの何が良いのかというと「レビューを依頼するコストがゼロ」というのが一番良い。 人にレビューを依頼する場合、人の時間を奪う事と感じてしまう人が多い。そのため「ある程度出来てから」や「余裕ある時にレビューして」という依頼になりがちだが、LLM によるレビューの場合は 24/365 いつ依頼しても不機嫌になることもないし、厳しいレビューを依頼すれば厳しくレビューしてくれる。さらに早い。数分で終わる。 もちろん設計まで踏み込んでしっかりレビューしてくれるわけではないので、そこは人のレビューが入る必要がある。ただケアレスミスなどは、ほぼ確実に潰せる。 ちょっとコード

AIを使ってコーディングをしていると、こんな風に感じたことはありませんか？ 「大きなファイルを読み込ませるたびに、大量のトークンが消費されてしまう…💸」 「1つのバグを直してもらったら、別の3つのバグが生まれてしまった…😭」 「AIがコードの全体像を理解してくれなくて、何度も同じ説明を繰り返している…🌀」 これらの悩みは、AIがコードを「テキストの羅列」としてしか見られていないことに起因します。しかし、もしAIが人間のようにコードの「意味」や「構造」を理解してくれたら…？ 今回は、そんな夢のような未来を実現するツール「Serena」について、その魅力と使い方を、AI技術に触れたことのある皆さまに向けて、じっくりと解説していきます！ そもそも「Serena」って何者？ なぜ必要なの？Serenaは、一言でいうと「AI（特にClaude）に、あなたのプロジェクトコードを深く理解させるため

2025年7月現在、MCPは2024-11-05、2025-03-26、2025-06-18の3つのバージョンを経て進化し、私達は手元のMCPクライアントとなるCursorやClaude CodeやVSCodeからnpxコマンドやuvコマンドやDockerコンテナによってMCPサーバーを起動したりRemote MCPサーバーに接続するなど日常的に使うようになりました。 実際に私自身がよく利用しているMCPライブラリであるMCP Servers - Cursorを見てみると多くのサービスが独自にMCPサーバーの提供に投資している様子が伺え、エコシステムは拡大していっています。 例: Notion、Figma、Linear、GitHub 特にAtlassian Remote MCP Server betaはサービスが公式に提供するMCPサーバーの中で、最も先進的なものの一つです。 Cursor