本を全て読むか、生成A Iが作った要約で読むか？｜岩佐 文夫
最近毎朝1時間ほど、生成AIのClaudeと対話している。これが予想以上に唸るものがあり、いまや朝のルーティンになっている。最近考えたことを伝えてみると、いい感じの回答が出てきて、そこからさらに細かいやりとりへと続く。 誰かと話し機会があると、朝のこのClaudeとの対話について話すことが多い。人とA I、今はどちらが欠かせない話し相手だかわからないほどだ。 そんな中、先日もこのClaudeとの会話について、「問い読」の共同創業者である井上慎平さんと話していた。彼は最近『弱さ考』という本を出版したばかりだ。井上さんは自分の著書を生成A Iに要約してもらったそうだが、それが驚くほど的を射ていたという。自分で書いたものなので、要約を評価しやすい立場でいる彼が、お墨付きを与えるほどその要約はよくできていたそうだ。僕も自分で編集した本を読み込ませてみた。その要約は、全くケチをつけるところがない。
[2025年/4月]GitHub Copilot関連でおすすめの機能・設定のTipsまとめ
GitHub CopilotなどAI周りは頻繁に更新されているため、2025年4月時点での情報として参照してください。 はじめに GitHub Copilotはここ1,2ヶ月の間で多くアップデートが重ねられ、AI周りで先行するCursorやWindsurfとの差をかなり縮めてきています。デフォルトの設定でも十分便利に使えますが、設定や強力なプレビュー機能を活用することでさらに開発効率を向上できます。 また、この記事では、多くのプレビュー機能についても触れています。 先日、GitHub公式から明示的にプレビュー機能であっても学習に使われないことが発表されました。プレビュー機能にはワクワクする機能が多いのでぜひこの機会に利用してみてください GitHub CopilotなどGitHub製品のパブリックプレビュー版またはプライベートプレビュー版など、一般提供（GA）開始前の機能を利用していても、
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納得感を注入した スキルマップの作り方 / cxe-2023-02-16
納得感を注入した スキルマップの作り方 / cxe-2023-02-16 https://customer-x-engineer.connpass.com/event/272570/
【日本語対応】GitHub Copilot公式 AIコードレビューのTips
早くも新年度になり、桜が咲き始める季節になりましたね🌸 エイプリルフールネタを考えてみましたが、特に思い浮かびませんでした🤨 今回はGitHub CopilotのAIコードレビュー機能を使ったTipsを紹介します。 GitHub Copilotのコードレビューとは GitHub Copilotのコードレビュー機能を使うと、プルリクエストのコードレビューをCopilotにお願いすることができます。 ちなみに、GitHub Copilot Enterprise のサブスクリプションに加入している組織ではコーディングガイドラインを別途設定できるようですが、以下の記事はEnterprise のサブスクリプションに加入していない組織のリポジトリでも使えるTipsです。 日本語でレビューさせる方法 デフォルトだと英語でレビューされてしまいますが、PULL_REQUEST_TEMPLATE.mdに以
Clineを使ってブログの文体・文調を言語化しエントリ執筆を自動化する試み - 理系学生日記
最近、AI技術の進歩により、技術文書の作成プロセスが大きく変化しています。そんな中、mizchiさんの以下の記事に大きな影響を受けました。 この記事では、自身のブログエントリから文体や技術的専門性を抽出し、AIに学習させることで記事を自動生成するという取り組みが紹介されていました。特に興味深かったのは、AIが書き手の個性を学習し、その特徴を活かした記事を生成できる可能性を示していた点です。 僕も長い間このブログを書いていますが、この記事に触発され、自分のブログエントリの特徴をAIに学習させて執筆を自動化できないかと考えました。今回は、GitHubで管理している自分のブログエントリから文体や特徴を抽出し、Clineを使って記事を自動生成する取り組みについて紹介します。 なぜブログ執筆を生成AIに任せるのか ブログ執筆の課題 記事からの特徴抽出 Clineが読み取った文体パターン Clineを
Vale: Your style, our editor
One tool, every app More than just a command-line interface. Vale integrates with many popular apps, browsers, and platforms—including VS Code, Google Chrome, GitHub Actions, and more. Built for you Private, open source, and customizable. Vale runs entirely offline—ensuring that your content is never sent to a remote server for processing or training purposes. No server-side content processing. Av
個人的 Vibe Coding のやりかた
こんにちは、よしこです。 最近、個人的に欲しいツールをVibe Codingで作ることが増えてきたので、私の中で定着してきた進め方をまとめてみようかなと思いました。 ちなみに "Vibe Coding"（雰囲気コーディング）というのは、「人間が音声やテキストで指示を出し、AIが主体となってコードを書くコーディングスタイル」を指すワードです。 私もこのやりかたをするときはほとんどコード書いてません。 要件定義 まずは「何を作るのか」「ターゲットは誰か」「どんな機能が必要か」「画面構成はどうするか」などを決めます。好きなAIとチャットベースで喋りながらまとめていきます。 こっちが全然考えきってなくても、「◯◯なアプリ作りたいんだけど要件定義手伝ってー」から会話を始めれば必要な情報は向こうがヒアリングしてくれます。 ここはChatGPT 4oを使うことが多いです。トーンやノリが個人的な好みと合っ
Custom instructions for GitHub Copilot in VS Code
You can enhance Copilot's chat responses by providing it with contextual details about your team's workflow, tools, or project specifics. Instead of manually including this context in every chat query, you can create a custom instructions file that automatically incorporates this information with every chat request. Copilot applies these instructions to chat prompts in the Chat view, Quick Chat, o
クエリを実行する | BigQuery | Google Cloud
クエリの実行 このドキュメントでは、BigQuery でクエリを実行する方法と、ドライランを実行して、クエリの実行前に処理されるデータの量を把握する方法について説明します。 クエリの種類 次のいずれかの種類のクエリジョブを使用して、BigQuery データをクエリできます。 インタラクティブ クエリジョブ。デフォルトでは、BigQuery はインタラクティブ（オンデマンド）クエリジョブをできるだけ早く実行します。 バッチ クエリジョブ。これらのジョブでは、BigQuery がユーザーに代わって各バッチクエリをキューに入れ、アイドル状態のリソースが使用可能になると（通常は数分以内）直ちにクエリを開始します。 継続的クエリジョブ（プレビュー）。これらのジョブでは、クエリが継続的に実行されるため、BigQuery で受信データをリアルタイムで分析し、結果を BigQuery テーブルに書き込むか
Geminiでオタクブログ執筆を助けるCursor用ファイルを作った話 - 摘み入れ地点
プロジェクトのきっかけ Cursorが使いたい 世間では猫も杓子もCursorと言う時代。 ascii.jp honeshabri.hatenablog.com さすがに一度ぐらいは試したいということで、自分も使うことを検討しはじめました。ですが、自分が普段書いている文章はオタクオタクした感想ブログであるため、どうせならそれを書くための材料をつくりたいと思いました。 実施した作業 データ収集 noteからのデータエクスポート まずは自分がこれまでに書いた文章が詰まっているnoteから記事をエクスポートします。エクスポートのやり方は以下に記載があります。 www.help-note.com note側に申請すると、ファイルのエクスポートの準備を開始してくれて、実際にエクスポートできるようになるとメールが届きます。自分の場合は記事数が96記事でしたが、だいたい5分ぐらいでメールが来ました。 エ
音声入力+生成AI試してみた
この数日でバズっていた一連の記事を読んで自分も試してみることにした。 【発端】音声入力とAIの組み合わせが強力だという骨しゃぶり氏の記事 https://honeshabri.hatenablog.com/entry/talk2ai 【音声入力】SuperWhisperが良いよというお話 https://umiyosh.hatenablog.com/entry/2025/02/26/215102 【テキストエディター】Cursorはコード書くだけじゃなく、AIを使った文章作成にもいいよというお話 https://ascii.jp/elem/000/004/253/4253872/ 結論から言うと骨しゃぶり氏の言ってることがよくわかった。めっちゃ便利というかちょっとしたイノベーション感じてる。 音声入力自体は以前にも試したことあるけど、そこから先が人力編集なのと、間にAIをかますのとではまっ
AIを用いた開発の効率を最大化させるためにやっていることを全部書く
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
Next'25 速報 - Unify your data with BigQuery multimodal tables
はじめに 現在ラスベガスで開催されている Google Cloud の旗艦イベント「Google Cloud NEXT'25（以下、Next'25）」に現地参加中の Shanks / kazz / 小堀内 / 岸本 です。 Next'25 で発表された 最新情報 を現地からお届けしています！ 構造化データと非構造化データ (画像、音声、動画、ドキュメントなど) の統合分析は、長らく多くの企業にとって困難な課題でした。 従来、これらのデータは別々のシステムで管理され、連携には複雑な ETL パイプラインやカスタムコードが必要でした。 データが多様化する現代において、これらのデータを統合的に分析・活用することは、ますます重要な意味を持っています。 Next'25 で発表された BigQuery の新機能「マルチモーダルテーブル」と、その中核をなす Object Ref は、この課題に対する画期
MCPサーバーを安全に動かすための工夫
現在普及しているStdioServerTransport型MCPサーバーの使用方法は設定ファイルにnpxやuvxコマンドを記述する。これはその場でダウンロードしたスクリプトファイルを実行することを意味する。 https://code.visualstudio.com/docs/copilot/chat/mcp-serversしかしこの実行方式は開発者には悪名高いソフトウェアのインストール手順「curlしてbash（URLでダウンロードしてきたシェルスクリプトをパイプしてノールック実行）」を思い出させる。「curlしてbash」なら単一の信頼した配布元を基準に判断できるがnpxやuvx方式は依存するライブラリも芋づる式に参照してくる。つまり任意のコードをどこかの経路（MCPサーバー本体でなくその内部の別の依存ライブラリかもしれない）を通じて実行される可能性は残る。 curl | bash
仕様理解を促進するDevinの活用—ドキュメント生成の効率化とCursor連携 - LayerX エンジニアブログ
はじめに こんにちは！LayerX AI・LLM事業部LLMグループのマネージャーを務めていますエンジニアの恩田（ さいぺ ）です。 AI・LLM事業部では「Ai Workforce」というプロダクトを開発しています。レポジトリができてから早1年半、多数の機能が実装されてきました。ところが昔から存在する一部の機能については、開発者が不在、仕様や実装を完全に把握しているメンバーが特定のエンジニアに限られているといった課題が発生しています。 また、開発スピードを優先し、コメントが残されていないコードや、設計ドキュメントがないといった課題もありました。 こうした課題に対して、Devinを活用して .cursorrules を生成し、非エンジニアメンバーの力も借りながら、ドキュメント化を進めた取り組みについて紹介したいと思います。 AIによるドキュメント作成フロー まず、Devinにレポジトリのコ
Cloudflareで実現！ローカル認証情報不要のMCP | DevelopersIO
こんにちは、@TakaakiKakei です。 AIモデルが外部ツールやAPIと連携するためのプロトコルであるMCP (Model Context Protocol) は非常に便利です。しかし、従来の方法では利用時にローカル環境へ認証情報を保存する必要があり、その管理や展開に手間がかかるという課題がありました。 Cloudflareが提供するツールを活用すれば、この課題を解決し、ローカルに認証情報を持つことなくMCPを利用できる環境を構築できます。 Cloudflareによる解決策 Cloudflareは、リモートで動作するMCPサーバーを構築するためのソリューションを提供しています。詳細は以下の公式ブログ記事で解説されています。 https://blog.cloudflare.com/remote-model-context-protocol-servers-mcp/ 従来、MCPは下図
GitHub Copilot コードレビュー機能でプルリクエストを日本語でレビューしてもらいたい
はじめに GitHub Copilotは、AIを活用したコード補完ツールとして多くの開発者に利用されています。最近では、コードレビュー機能も追加され、プルリクエストのレビューを自動化することが可能になりました。 レスキューナウでも最近利用できるようになったので活用しています！ しかし、デフォルトでは英語でのレビューとなっており、日本語でレビューしてもらいたい場合にはちょっとした設定が必要だったので試した内容をメモしておきます 📝 GitHub Copilotのコードレビュー機能とは GitHub Copilotのコードレビュー機能は、プルリクエストに対してAIが自動的にレビューを行い、フィードバックを提供するものです。これにより、コードの品質向上やレビュー作業の効率化が期待できます。 日本語でレビューを受けるための設定方法 実際に確実に指摘が入りそうなコードを用意して試してみます。 やり
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Cursor AgentによるパーソナルAIアシスタント育成入門―業務のプロンプト化・MCPの活用
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