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タイトルはあえて強く書きました。すみません。 最近私が感じていることですが、人間"だけ"にレビューの指摘するのはもう時代遅れかなと思っています。 使い捨てのレビューコメントをしていないか？ 今はClaude CodeやCodex、その他AIコーディングツールを使っているかと思うので、ここでの指摘を使い捨てにするのはもったいないです。 CLAUDE.mdに書く skillsとして定義する レビューのカスタムコマンドがあればそこに追記する ...etc などナレッジ化してください。 最初のうちはそれを定義するのが手間ですが、複利が効いてきます。 この変更も自動化したらいいのでは？ と、最近思っているので現在どうやって自動化しようかな、と考えています。 またいい案があれば共有したいと思います。

Claude の Agent Skills（エージェントスキル）を日頃使っていますが、ちゃんと理解していなかったので公式ドキュメントの「Skill authoring best practices」を読んでみました。 本記事はその備忘録も兼ねた解説記事です。 （時間がある人は公式ドキュメント読んでください） skills は Anthropic が提供する拡張機能で、Claude に特定のドメイン知識やワークフローを持たせることができます。 1. 簡潔さが最も大事 公式ドキュメントで最初に強調されているのが、「簡潔に書くこと」です。 The context window is a public good. （直訳）コンテキストウィンドウは公共財である。 Skills は会話履歴やシステムプロンプト、他の Skills のメタデータと コンテキストウィンドウを共有 します。Skills に冗

2024年11月4日にMicrosoftから「Magentic-One: A Generalist Multi-Agent System for Solving Complex Tasks」（複雑なタスクを解決するための汎用マルチエージェントシステム）という記事が公開され、話題となっているようなので読んでみました。 ※本記事の画像や内容はこの記事を元に作成/引用しています。ぜひ本家ドキュメントを読んでください。 Magentic-Oneとは Magentic-Oneは、複雑なタスクを効率的に解決するために設計された高性能な汎用マルチエージェントシステムです。 概要 Orchestratorと呼ばれるリードエージェントが中心となり、4つの専門エージェントを指揮・統括します。各エージェントは特定の機能（Webブラウジング、ファイル操作、Pythonコード実行など）に特化しています。 Orche

巷では「AIエージェント」のワードをよく見かける一方、何をAIエージェントと定義するのか自分もフワっとしていたので、2024年12月20日に公開されたAnthropicの「Building effective agents」の記事を読んでみました。 「AIエージェントの定義ははっきりと定まっていません」みたいな文言は方々で見ますが、各社がどういう見解でそのワードを使っているのか、なんとなく理解することはできます。 ちなみに、以下の「うたたね / Masaki Otsuki」さんの記事では各社がどのような位置付けとしているのかがまとまっており、私も勉強させていただきました。ありがとうございます。 ※本記事ではAnthropicの記事に焦点を絞り、記事の内容を元に記述しています。 エージェントとワークフローの違い ワークフロー: LLMとツールが事前定義されたコードのパスを通じて調整されるシス

テーブルに保存されている値を確認する Difyには現在71テーブル存在していますが、各プロバイダーの情報はprovidersテーブルに保存されております。テーブルの情報は以下のとおりです。 dify=# \d providers Table "public.providers" Column | Type | Collation | Nullable | Default ------------------+-----------------------------+-----------+----------+----------------------------- id | uuid | | not null | uuid_generate_v4() tenant_id | uuid | | not null | provider_name | character varying(2