AI生成文から「AIくささ」を取り除く技術と、Claude Codeスキルに組み込むまでの話
AIが書いた文章は、なぜバレるのか ChatGPTやClaudeに文章を書かせると、どこか「それっぽい」仕上がりになる。丁寧で、整っていて、読みやすい。でも何か引っかかる。その違和感の正体を、Wikipediaのコミュニティが体系的にまとめていることを最近知りました。 「Signs of AI writing」というページがそれです。WikiProject AI Cleanupという有志のプロジェクトが、Wikipedia上に紛れ込んだAI生成記事を何千件も精査するなかで、パターンを抽出してきたものです。たとえば「pivotal」「landscape」「tapestry」といった単語が2023年以降の記事で急増しているとか、emダッシュの使用頻度がLLM以前と以後で明らかに変わったとか、そういう具体的な観察に基づいています。 ぼくはClaude CodeなどのAIに手伝ってもらって出力され
Claude Code 超完全ガイド | エンジニアから投資家まで、すべてのユーザーのための実践マニュアル｜FabyΔ
方法3: Web版 2025年10月、Claude Code Web版がリリースされた。 https://claude.ai/code claude.aiにログインし、GitHubリポジトリを接続するだけでいい。ターミナルの知識は不要。GitHubとの連携は必要だが、外出先でスマホからもアクセスでき非常に便利だ。 初期設定適当なフォルダを作って起動。起動したら、まずはフォルダに移動して /init コマンドを実行してみよう。プロジェクト構造に基づいたCLAUDE.mdファイルが自動生成される。これがClaude Codeとの最初の対話になる。 Part 5: 基本操作とショートカットキーボードショートカット覚えておくべきショートカットは限られている。 Enter: メッセージ送信 Shift+Enter: 複数行入力 Tab: 思考表示のトグル Esc: 現在の操作を中断 Esc Esc:
がんばるとろくなことは無い｜牛尾 剛
最近、頑張っても、どれだけ自分の時間をぶち込んでも成果が出ず辛い状態を過ごしていた。しかし、つい最近光が見えることになる事件があったので、そのことをシェアしてみたい 「何も成果がありませんでした」という辛さ 私は趣味で自分用 AI のアプリを書いていたことで、AI の仕事がメインタスクになったのだが、いろいろなことがあって、文字通り私のアウトカムはほとんどゼロだ。正直毎日寝る直前まで頑張っていて、土曜日は勉強か、遅れている場合は仕事に充てている。日曜にしてない理由は、それをやるとマジで壊れるから。自分のPRのレビューが帰ってきたら遅くても速攻で反応している。でも、まるで成果が無い。しかも何カ月も。本当に周りの私にチャンスを与えてくれたり期待してくれた人に本当に申し訳ない気分だ。では、私が AI の事を周りに比べてわかってないか？というとそうでもない。周りの人はクッソ優秀だが、この AI の
"あの頃"の強かったClaude Codeを少しでも取り戻す方法
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
生成AIの成果物に責任を持ってくれ｜qsona
プログラマーの世界では昔から「お前がコピペしたコードはお前のコード」というならわしがある(多分)。つまり、たとえばコードレビューで他の人から指摘が入ったときに、「隣にある別のコードをコピペして作ったからそうなっている」というのは言い訳にならないということだ。ペーストした瞬間からそれは自分が責任をもつべきで、そのためにはそのコードを自分で理解して説明できる必要がある。ジュニアプログラマーはこういった意識が薄いことが多いが、レビューする側のプログラマーとしては、ジュニアプログラマーが責任を持った振る舞いをしてくれないと非常に疲弊するので、こういう哲学は早めに教え込むことが多い。 これに似た話として、最近、プログラミング以外の事例も含めて、生成AIに作らせたものを隅々まで自分で理解しない・説明できない (つまり責任を持てていない) ままそれを成果物として他人に見せるケースがあまりに多すぎるように
非エンジニアがAIでスクレイピングした方法を伝えたい
非エンジニアがAIでスクレイピングした方法を伝えたい はじめに この記事でできること 【実践】気象庁のサイトで、Webスクレイピングに初挑戦！ まとめ：非エンジニアの私がプログラミングなしに、Webスクレイピングができた はじめに きっかけは、毎日の退屈な「コピペ作業」 週末になると毎週のように雪山に行く「Coopel」マーケティング担当です。シーズン中は週末が近くなると、仕事中も今雪降ってるのかなーと気になって仕方ありません。 私はこれまで、毎日気象庁のサイトを巡回して、積雪量をスプシに記録していました。1週間の積雪量が多かった地域のスキー場を目的地に選んで行くようにしていました。数十か所以上もある計測地点の、過去24時間の積雪量のコピペは骨の折れる作業で、「この時間がもっと他のことに使えたら…」Coopelのマーケティングの仕事にもっと時間が使えるのに、と何度思ったことか分かりません。
LLMは新しい抽象化をもたらす - Martin Fowler's Bliki (ja)
この分野の声が大きい人たちと同じように、私も生成AIシステムがソフトウェア開発にどのような役割を果たすのかについて大きな関心を持っています。LLM（大規模言語モデル）の登場は、アセンブラから最初の高水準プログラミング言語への移行と同じくらい、ソフトウェア開発を大きく変えると思います。その後に開発された言語やフレームワークは、抽象化のレベルや生産性を向上させましたが、プログラミングの本質に同じレベルのインパクトを与えるものではありませんでした。しかし、LLMには最初の移行と同程度のインパクトがあると思います。しかも、単に抽象化のレベルを上げるだけでなく、「非決定的なツールでプログラミングするとはどういうことか」という問いを私たちに投げかけています。 高水準言語は、新しいレベルの抽象化をもたらしました。アセンブラを使うときには、特定のマシンの命令セットを考える必要がありました。単純な操作でさえ
AIでプログラミングが「楽しくなった」人たちと、少し違和感を抱く自分｜magurotuna
最近、SNSを眺めていたり、オンライン・オフライン問わず交流をするような機会で、多くの人がAIの登場をポジティブに受け止めている声を聞く。「開発速度が格段に上がった」「今まで以上にたくさんのものが作れるようになった」「プログラミングがより楽しくなった」。確かにそれは素晴らしいことだと思う。でも、その一方で、なんとなくモヤモヤした気持ちを抱えている自分がいる。 私がソフトウェアエンジニアとして一番達成感を感じるのは、複雑な問題を解決できた時だ。OSSの難しいissueかもしれないし、本番環境で突然発生した謎のエラーかもしれないし、パフォーマンスが劣化した原因を突き止めることかもしれない。なぜこの問題が起きるのか、どこに原因があるのか、仮説を立てて検証を重ねて、ついに問題の本質を突き止めた時の興奮。そして、既存のコードと調和する美しい解決策を思いついた時の満足感。私にとって、プログラミングはパ
プログラミングの終焉と生存戦略｜k1ito
この文章は何： 近年の生成AIブームにより、革命的なまでにプログラミングという仕事の形は変わることが予想され、実際、今までにない速度で世界が効率化され様々なサービスがローンチされていく中「使う側」としても「作る側」としても「IT業界(特にSaaS業界など)での生存」は難しくなっているように感じます。正解を知っていたらとっくに僕は大儲けをしているわけですが、当然わかるはずもなく生存戦略に苦しむだけの中での寝言です。 まとめと結論めいたもの：AI技術の発展により「プログラミング」と呼ばれる「人間の仕事を機械に引き継ぐ行為」のほとんどはゼロコストで行えるようになり、少なくとも今ほどの価値や競争優位の源泉とはならないだろう。今やるべきは、AIを自社の競争優位の源泉とするべく、まるで人材投資のようにAIへの引き継ぎ書を書くことと、AIの研修制度を作ることかもしれない。 プログラミングという仕事の終焉
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 ※ この記事の内容の一部はこちらのイベントでお話したことと重複します。 はじめに 2023年3月1日にOpenAI社よりChatGPTのAPIが公開されました。 さらに14日にはGPT-4が登場し、その翌々日にはMicrosoft 365 CopilotでGPT-4をOffice製品に搭載することが発表されるなど、AI領域で大きな変化が起きています。 変化の速度の速さと変化量の大きさにより、私自身も追いつくのが精一杯な状態です。 個人的には、iPhoneの登場時以上の衝撃を受けています。 人類の歴史
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた | DevelopersIO
こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 ここのところChatGPT と戯れてアプリを作ったり、様々なプロンプトの検証をしていましたが、言語モデルの性能を最大限に引き出すために、体系的にプロンプトエンジニアリングを学びたいと考えていました。 GitHub に「Prompt Engineering Guide」という素晴らしいリポジトリがあったので、読んで検証した内容をブログにまとめていきます。 本記事は、執筆時点の上記リポジトリの内容を元にしていますが、意訳や独自に検証した日本語のプロンプトを含みます。 上記リポジトリも絶賛開発中の段階のため、最新情報や原文が気になる方はリポジトリを直接参照してください。 目次 プロンプトエンジニアリングとは？(Prompting Introduction) 基礎的なプロンプト(Basic Prompting) 応用的なプロンプト
AIにコードまるごと解説してもらうと、界王拳100倍すぎる件｜深津 貴之 (fladdict)
最近、見つけた技。知らない言語でコードかくときChatGPTが神すぎる。 そのテクはなんと「プログラミングまるごとを、ChatGPTに突っ込む」というもの。 え、そんなの動くの！？ と思うんですが、動くんですそんなの。直球すぎて盲点だった。 試してみよう たとえば、下記はGoogleサービス使って、リアルタイムにマイク音声を文字起こしするサンプル。 こいつをチャットAIで音声会話をやろうと、軽く読んでみたのですが…うん、よくわからん。 Pythonだし、Streamingだし、音声の操作だし、普段つかわない技術が満載すぎてわからん。 雑にコードを突っ込むと人生が解決こういう時は 以下のコードを、わかりやすく説明して。 ＜以下、上記コードをそのままコピペ＞とすると…… こうなる。 このコードは、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して、マイクからの音声をリア
Googleが提供する無料のAI講座受けてみた 1時間で機械学習の基礎がわかる | Ledge.ai
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Hiroshi Takahashi
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
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