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2025年はAIエージェント元年と呼ばれました。業務効率化やワークフローの文脈はもちろんのこと、開発者にとっては、コーティングエージェントの目覚ましい進化を実感した1年だったことでしょう。 Claude Code, Codex, Gemini CLIなどを使うことで、開発者の役割が「コードを書く」ことから「機能を創る」ことへとシフトしてきています。このような新しい開発スタイル、「バイブコーディング」において、フロントエンドではどのような言語が望ましいのでしょうか。 近年、Svelteがその軽量さと高速ビルド性能から注目されています。バイブコーディング時代に、ReactやVue以上のシンプルさと設計思想から、その相性の良さに迫ります。 AIとの親和性が高いシンプルで直感的な構文バイブコーディングでは、AIが生成したコードを人間が瞬時に理解し、修正できるかが鍵となります。Svelteはこの点に

「LangExtract」は、2025年7月にGoogleが公開したオープンソースのPythonライブラリです。GeminiなどのLLM（大規模言語モデル）を活用し、契約書やレポートなどの非構造化テキストから、特定の情報を構造化データ（JSONなど）として抽出することに特化しています[1]。 従来のRAGにおけるチャンク分割やベクトル化を構築することなく、文書全体を読み込ませて必要な情報を高精度に抽出できる点が大きな特徴です。 以前から存在については認識をしていたものの、実際にどのような場面で使えるかのイメージがついていなかったため今回調査を行ってみました。 LangExtractの主な特徴LangExtractには、単にLLMに質問するだけでは得られない、業務利用を見据えた強力な機能が備わっています[2][3]。 ソースグラウンディング最大の特徴は、抽出した情報が「元のテキストのどこに書