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この記事は人力で書きました。理解の促進としてAI（NotebookLM）を使いました。 調べればわかる内容ですが、パッと見分かりづらいので時短できるかもしれません。 なお、普通に周知の内容だったらすみません。スルーしてくださいw 答えは全てここに載っています。 きっかけ Sonnet4を機にClaude Codeを使い始めました。 Claude Codeを使っていると、添付のような感じでアラートが来て間もなく使えなくなるのですが、 このリセットされる時間が毎回違くて気になり調べました。 結論 1セッション内（5時間）のメッセージの数で決まる セッション内で送信できるメッセージの「数」は、コンテキスト量によって変わる 1回でもメッセージを送るとその時点からセッションが開始される。 月に50セッションを超えた場合、利用が制限される可能性がある MAXプランは2つに分かれる 意外と知られていない

2025年04月20日現在の話です。 毎度ですが、記事の賞味期限には気をつけてください。食あたり注意です。 Rulesを捨てた経緯 2025年3月末、Gemini 2.5 Pro が出ました。コンテキストウィンドウ1Mということでゲームチェンジャー感がありすぐ使い始めました。4/20日現在もほぼGemini1本と言っていいくらい使ってます。 別にこのタイミングである必要はなかったかもしれませんが、直近で感じてた疑念— 「LLMに辞書みたいなrulesを読み込ませるのは本当に正しいのか？」 を検証することにしました。（というか、正しくないことが半分分かっていたのでどっかで認識をリセットしなくてはと思っていました。） 元々以下のような記事を書いて逐次的なRulesの更新を推奨していました。 この頃は、将来的にモデルの性能向上でコンテキストウィンドウも拡大するから何でもツッコんで貯めとこうと思っ

こんにちは、しば田です。 AI を用いたプログラミング、中々難しいです。 日々どうしたら効率を最大化できるかを日々試行錯誤していますが、なかなか正解に辿り着けている気もしないしモデルの登場のたびにチューニングが必要なのでツラいですね。 この記事では、自分の思考整理も兼ねて常日頃から私が意識して行っている Tips に関してまとめてみました。重要なことから些末なことまで全て書いています。 最近、Cursorのコミュニティが出していたTips17選に対して自分の考えを書いたのですが、 反響があったのでもっと網羅的に書きたいなと思い記事を書くことにしました。（30個くらいあります。） ※記事の対象者は Cursor、Windsurf、Cline（Roo）あたりを使ってプログラミングしている人を想定しています。 ※一覧性を優先するのでそれぞれを深くは語りません。 ※多分抜け漏れがあるので適宜追加し

こんにちは、しば田です。 AIの登場でエンジニアに求められるマインドセットにも変化が生まれてきています。 AIにどっぷり触れている人は行動の変化に引っ張られるカタチでマインドセットも形成されてきているとは思うのですが、まとまって言語化されているものは現状なさそうなので、自分の思考整理を兼ねて言語化してみようと思います。 「システムエンジニア」に必要なマインドセットと銘打ちましたが、 AIを用いて開発する全人類が対象読者になります。これまでの開発経験も別に問わない内容です。 では、早速本題にいきます。 1. AIへの期待値を正しく持つ AIに限った話ではないですが、正しい期待値を持たないとその期待が裏切られた時に多大なストレスがかかります。 これまでAIをトライしてみたけどすぐに使わなくなった人が自分の周りにもいましたが、大体は期待値の調整ができていない人だったと思います。自分が観測している

こんにちは、しば田です！ 記事を書くに至ったきっかけの投稿がこちら。v0やTurborepoで有名なJared Palmer氏です。 和訳すると、 ”Anthropicによる正解ムーブ。MCPは完全にステートレスで、再開可能、そして単なるプレーンなHTTPで実装できるようになる。” 上記の発言は、MCPのGithubのレポジトリに出ているこのPRの変更について言及しています。 内容がパッとは分からなかったので整理しました。 MCPとは？ この記事では解説はしません。 他人様の記事ですが、こちらの記事がわかりやすかったです。 現在の通信方式（ステートフル）：HTTP+SSEトランスポート MCPの現在の通信方式であるHTTP+SSEトランスポートは、クライアントとサーバー間の双方向通信を実現するために2つの異なる通信を使用している。 クライアント→サーバ：HTTP サーバ→クライアント：SS

こんにちは、しば田です。 Clineで実装終了時に聞こえるBeep音、 CursorとWindsurfで欲しいなと思ったことありませんか？ 「コード生成が終わったかどうか」や「ユーザーの承認が必要なとき」に気づかず、別のタブで作業していたり、スマホいじってたりして時間を無駄にすることが課題だったので作成しました。 今回のMCP制作にかかった時間は約30分くらいでした。 こんな感じになります。 もちろん音もちゃんと鳴ってます。 レポジトリ ↑レポジトリこちらです。セットアップ方法もREADMEに記載しています。 セットアップにヘルプが欲しい方はXでDMいただければ手助けします。 MCPとは？ ずっとふわっとした理解だったのだが、最近MCPに1mm入門しました。 注意事項（免責） 現状、macOSにのみ対応している MCPの呼び出しはLLMの判断に依存するため、予期しないタイミングで音が鳴るこ

こんにちは、しば田です。 この記事はできる限り手っ取り早く/端的にMCPを理解しようとした自分のメモで超丁寧な解説記事とかではないです。ただできる限り平坦な言葉と例を使ってとっつきやすさ重視で書きました。 ↑これを読んだ読了メモです。LLMと復習して自分の言葉で理解し直しました。 MCPとは？ AIエージェントと外部サービス間の通信手段のこと。 （怒られそうだが、AIエージェント用のAPIというのが実は一番伝わりやすいかも？） MCPホスト・MCPクライアント・MCPサーバってそれぞれ何？ MCPホスト 実際にユーザーが使うツール。 ユーザーの指示を理解して子分（AIエージェント）に情報を取りにいかせる。 例）Cursor / Claude Desktop MCPクライアント 情報を取りに行くAIエージェント MCPホストの命を受けて出勤 MCPサーバに話しかけて情報をもらう。 例）AIエ

（3/31追記）執筆後運用していてわかったこと：この記事では、プロジェクトの情報を全てMDファイル化し、それらを結合することでrulesファイルを生成する運用を提案しています。 しかし、運用を続けてみて（+他の有識者さんの見解を参考にすると）、rulesを必要以上に膨らませない方がいいことが分かりました。大事なものに絞ることでコンテキストをシンプルに保った方がよいです。（今後のモデルの性能によってはどうとでも変わる可能性がありますが。） プロジェクトの状態に合わせてMDファイルをアップデートする（育てる）こと自体は変わらず推奨しますが、「その中のどれを抽出してrulesとするか」には十分お気をつけください。 また、本題とは別の話ですが、RulesよりもLLMに与えるタスクを小さく保って適切なコンテキストをプロンプト内で@参照させることが最も大事です。 こんにちは、しば田です！ この記事では

WindsurfでMCPが本格的に使用できるようになってからこれまでブラウザで行っていたGithub issueの管理をAIエディタに移行しました。これがissueの作成スピード、クオリティともに爆上がりするとてもいい決断だったので記事にすることにしました。 ※この記事では、Windsurf, MCPそのものの説明はしません。WindsurfはAIエディタで、MCPはAIエージェントが外部のデータやサービスにアクセスするための通信方法です。 結論から 最高な点 最短5分程度で高クオリティのIssueが出来上がる。 実際のコードを見てAIが関連ファイルや修正点を洗ってくれるので既に7割くらい開発終了しているくらいのレベルの指示書が出来上がる。 改善が期待される点 通信に失敗するケースがある。 意外と起きます。これは多分Windsurfが〜とかCursorが〜とかではなくてMCP全般に言えるこ

こんにちは、しば田と申します。エンジニアの皆様、AIエディタ使っていますでしょうか。私は毎日10時間以上AIエディタ使っているのですが、本当にえげつなく高性能で毎日驚かされます。 今回は、CursorとWindsurfを約3週間くらい併用してみてかなり分かってきたので自分の整理も兼ねてアウトプットします。 注意 個人的な好みも含まれています。 感覚値ベースで書いている部分も多分にあります。反対意見ウェルカム（むしろ欲しい）です。 ツール自体もモデルもアップデートがとてつもなく早いため本記事の執筆時点から今日までで機能や使用感が大きく変わっている可能性も十分にあります。 チームで使用したことはありません。 結論 どちらがいいという結論はありません。どちらにも強み・弱みがあります。（しかも使う人によって強み弱みの判断も変わると思います。） 本章で語る内容を凝縮して表にしました。 項目 Curs

Codename Gooseとは Twitterの創業者、ジャックドーシー率いるBlock社のオープンソースのAIエージェントです。デスクトップアプリで使えて、 からダウンロードできます。 Githubのレポジトリはこちら。 TL;DR Gooseは結論、ローカルで動くMCP利用のAIアシスタントという感じ。（よく読むと最初からそうw）For Engineerと書いてあったのでCursorやClineのようなプログラミングのためのツールかと思ったが違った。エンジニアでなくても誰でも使えると思う。 ビルトインのMCPにGithubやFigmaがあるがまだ少ない。 MCPで「Memory」を有効化することで長期記憶がサポートされるらしく長期的にいい相棒になりそう 無料で使える（Ollamaでローカルに落としたLLMを使える） ClaudeデスクトップでMCPをめっちゃ活用している人、無料で使え