Claude Codeを開発の全フェーズで活用したら開発生産性が1.5倍に向上した
自分は今年の4月くらいから本格的にコーディングエージェントを使い始めて、主にCline、GitHub Copilot Agent(以降Copilot)、Claude Codeあたりを試してきました。 Claude CodeをメインにするまではCopilotを使っていて、便利だなと思いつつも自分:エージェント=6:4くらいの割合で自分でコードを書いていました。 しかし、5月にClaude 4モデルがリリースされてから精度がかなり上がり、とても感動したのを覚えています。それからは、3:7くらいでエージェントに任せる割合が増えていきました。 さらに、それから少ししてClaudeのProプランでもClaude Codeを使うことができるようになり、試してみたところ、精度も高く使い勝手もよかったので、それからはClaude Codeをメインに使っています。 それ以降は、開発の全てのフェーズにおいてC
「10日間で学ぶ サーバーレス on AWS」講座を公開しました！ #awsserverless10days - log4ketancho
こんにちは、@ketancho です。 この度、Udemy にて 「10日間で学ぶ サーバーレス on AWS：ハンズオンで身につけるモダンアーキテクチャ入門」 を公開いたしました！🎉 www.udemy.com こちらは既に公開している AWS 講座 「手を動かしながら2週間で学ぶ AWS 基本から応用まで」 の受講生の方からも要望が多かった AWS の「サーバーレス」に特化した入門講座です。 AWS の知識を前提条件としていませんので、AWS が初めてという方も「10日間で学ぶサーバーレス on AWS」からご受講いただくこともできますし、「2週間で学ぶ AWS」の次のステップとして「10日間で学ぶサーバーレス on AWS」をご活用いただくこともできると思います。 この記事の最後に、この講座をお得にご受講いただける講師クーポンを用意していますので、ぜひ最後までご覧いただければ嬉しい
AIコーディングの常識が変わる！Claudeを"覚醒"させる知性、「Serena」徹底解説｜Kyutaro
AIを使ってコーディングをしていると、こんな風に感じたことはありませんか？ 「大きなファイルを読み込ませるたびに、大量のトークンが消費されてしまう…💸」 「1つのバグを直してもらったら、別の3つのバグが生まれてしまった…😭」 「AIがコードの全体像を理解してくれなくて、何度も同じ説明を繰り返している…🌀」 これらの悩みは、AIがコードを「テキストの羅列」としてしか見られていないことに起因します。しかし、もしAIが人間のようにコードの「意味」や「構造」を理解してくれたら…？ 今回は、そんな夢のような未来を実現するツール「Serena」について、その魅力と使い方を、AI技術に触れたことのある皆さまに向けて、じっくりと解説していきます！ そもそも「Serena」って何者？ なぜ必要なの？Serenaは、一言でいうと「AI（特にClaude）に、あなたのプロジェクトコードを深く理解させるため
AI活用実践記#02：SREによる生成AI活用 — システム監視の効率化に挑む
生成AIの活用が急速に広がり、さまざまな場面で導入されるようになってきました。私たちMIXIでも、業務の効率化やユーザー体験の向上に向け、生成AIの活用を積極的に進めております。本連載では、そうした取り組みのなかから、社内で実際に導入・運用しているAI活用事例をピックアップし、現場目線でご紹介しています。 第一弾では、開発本部データグループにおけるGitHub Copilotの利用状況の可視化とGitHubの活動要約について取り上げました(記事)。第二弾となる今回は、SRE（Site Reliability Engineering）グループが取り組んでいる「Dashboard Analyzer」というプロジェクトを紹介します。 このプロジェクトは、システムの健全性を日々確認するためのダッシュボード監視業務に、生成AIによる要約・解釈を組み込むことで、作業の手間を減らし、確認観点の精度向上に
進化するK8s運用：KarpenterによるCluster Autoscalerからの脱却、運用ノウハウ完全公開
Karpenter。複雑化しがちなKubernetes(K8s)クラスタの運用負荷を軽減し、コスト効率を考えたノードのスケールを自動的に制御するベンダニュートラルで強力なツールです。 AWS EKSではAuto Modeにおける標準実装になるなどオートスケーラとしての確固たる地位を築きつつあり、K…
Amazon EKS MCP Server を使ったら自分要らなかった話
こんにちは。 ご機嫌いかがでしょうか。 "No human labor is no human error" が大好きな吉井 亮です。 EKS 上であるサービスを起動させていたのですが、頻繁に HTTP 50x エラーを返しており少々困っていました。 AWS が大量の MCP Server を提供しており、そのなかに EKS 用の MCP Server があることを思い出し、試してみました。 Amazon Q CLI インストール 特に意味は無いのですが、AWS への認証が楽そうなのと AWS の知見が多そうという適当な理由で Q CLI を使うことにしました。 （結果的に認証も知見も関係なかったです。なのでお好きな AI クライアントで大丈夫です。） インストールは Using Amazon Q Developer on the command line のまま実行です。 Q CLI の
Kubernetesの「複雑さ」をいかに制御するか？ - 2つの作戦術で持続可能なプラットフォームを実現する
開発：Inner Loop 認知負荷を考慮したインターフェース設計 内容：開発者にはkubectlを原則開放せず、ArgoファミリーのGUIやAWSマネジメントコンソールなどの使い慣れたインターフェースを提供する 効果：Kubernetesの難解な作法を学ぶ学習コストを削減し、開発者が本来の価値創造に集中できるよう促す 動的なPRプレビュー環境 内容：ArgoCD ApplicationSetを活用し、Pull Requestごとに動作確認が可能なプレビュー環境を自動でデプロイする 効果：手戻りを削減してフィードバックループを高速化し、開発者が自信を持って変更をマージできるようにする リリース：Outer Loop GitOpsによる宣言的なワークフロー 内容：ArgoCD、Argo Image Updater、Argo Workflowsを使用し、Gitリポジトリを唯一の信頼できる情報源
PostgreSQLでパフォーマンスチューニングする時の初手はインデックス
ここ１年くらいでPostgreSQLのパフォーマンスチューニングをする機会が増えてきたので、学んだことの中で特に大事だと思ったポイントをいくつかピックアップして整理してみました。 心構え：インデックスチューニングが初手 「SQLチューニング」というと、SQLそのものを書き換えてしまいそうになりますが、個人の経験上、SQLの書き方を変えるだけでパフォーマンス向上が期待できる場面は稀です。（ChatGPTに聞くとSQLの書き方を変えることをよく勧めてきたりしますが、それで改善したことがないです。。） 手軽で効果が出やすいのは インデックスの見直しと活用 です。 PostgreSQLのデフォルトインデックスは B-tree です。これは、キー順にソートされた木構造であるため、等価・範囲条件やソートを含む検索に強く、順序が意味を持つデータによく適しています。 B-treeインデックスは、インデック
dbt開発の面倒な手順はAIにおまかせ！Cursorでデータマート開発を効率化する方法｜Mercari Analytics Blog
なぜdbt開発の省力化が重要かこんにちは、メルペイでデータアナリストを担当しているmogiと申します。 メルカリでは全社的にCursorの導入が進んでおり、エンジニアだけでなく様々な職種のメンバーにCursorの利用が広がっています。 この記事では、データアナリストによるCursor活用事例として、Cursorを用いてdbtモデル開発を省力化した取り組みについて紹介します。 メルカリのデータアナリストは、分析・レポーティングのための中間テーブルやデータマートを中心にdbtモデルの開発も行っています。しかし、多くの分析業務を抱えているため、dbtモデル開発に十分な時間を確保しづらいという課題がありました。一方で、BIの領域でAIがパフォーマンスを最大限に発揮するためには、AIが理解しやすいAI-Friendlyな中間テーブルやデータマートを整備することが欠かせません。なぜなら、信頼性が高く構
Python×株式投資：従来の100倍！銘柄選抜のバックテストを高速化した話 - Qiita
# ----------------------------- # 2nd Screening V1 # ----------------------------- import time global_start_time = time.time() from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import pandas as pd import numpy as np import os from tqdm.notebook import tqdm import yfinance as yf from curl_cffi import requests # -------------------------------------------------- # ヘルパー関数定義セクション # --------
Claude Codeの前と後。やり始めたこととやめたこと
こんにちは、しば田です。 ちょっと俗っぽいですが、以前にこんな記事を書きました。 これの続編的な感じです。（こういうのがあってもいいだろうと...。） この時から考えると未だにやっていてよかったことともうやってないなぁみたいなのが混在します。 備忘録も兼ねて書き記します。 ※記事の対象者は Claude Codeを使ってプログラミングしている人/使い始めた人を想定しています。 ※メンタルモデル的な話、生存戦略的な話は出てきません 宣伝 こちらのイベントでLTします。まだClaude Codeを使ったことがない人向けに布教します！ （すでにClaude Codeに関するいい資料がありすぎて資料作りが難しい・・・） Claude Codeを使い始めてからやり始めた良さげなこと こまめに/clear 必須。コンテキスト長が埋まると、auto-compactionが走るので、それまでのやり取りが圧
Claude Code 逆引きコマンド事典
これは何？ 「Claude CodeのXXXで困った時どうする？」という逆引き一問一答形式でまとめたClaude Codeのコマンド集です。 僕は普段から説明書を読まないタイプ(爆)で、Claude CodeもBest Practiceを斜め読みした程度で使ってたのですが、ある時 claude -r コマンドを知って「そんな便利なコマンドあるのか！」と驚愕しました笑。 ちゃんと説明書読まないとなぁと反省し、メモをとりながらClaude公式ドキュメント(+多少の入門記事)を読み直したので、メモをまとめて公開してみます。とはいえ、単なるコマンド一覧では「過去の僕」は読まないかなと思ったので笑、逆引き一問一答形式にしています。 内容は2025年6月23日現在では正しいはずですが、界隈の速さを考えると一瞬で陳腐化すると思います。動かない場合は公式ドキュメントを参照していただけると幸いです。また、明
Claude Code ベストプラクティス
1. はじめに Claude Code は、Anthropic が開発したコマンドライン上で動作する agentic coding ツールです。agentic coding とは、AI が自律的にコードを読み書きし、テストの実行やファイル操作、Git 操作などを組み合わせながら、開発者と協働してソフトウェア開発を進める手法を指します。 Claude Code は意図的に低レベルで設計されており、特定のワークフローを強制せず、開発者が自由にカスタマイズできる柔軟性を提供します。この設計思想により、様々な開発環境やプロジェクトに適応でき、スクリプト化や自動化にも対応できるパワーツールとして機能します。 本記事では、Claude Code の効果的な環境セットアップから始まり、基本的なワークフローの確立、最適化技術、そして高度な自動化やマルチインスタンス運用まで、段階的に実践的なベストプラクティ
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
僕がClaude Codeに初めて触れたのは、2025年の春だった。生成AIにはすでに慣れ親しんでいた。流行に乗り遅れてはいけないと必死に勉強し、エディターの補完機能やコード生成ツールとして日常的に活用していた。ただ、当時の僕にとってそれはまだ「CLIで動く便利なコーディング支援ツール」程度の認識でしか…
オススメのRust製無料プロキシツール「Caido」の紹介 - blog of morioka12
1. 始めに こんにちは、morioka12 です。 本稿では、最近注目を浴びているオススメの Rust 製の無料プロキシツール「Caido」について紹介します。 本稿で触れるプロキシツールは、Web アプリやスマホアプリの通信を傍受して、リクエストの内容を確認したり書き換えたりするツールを指します。 1. 始めに 想定読者 2. Caido の概要 アドバイザー 主な特徴 ディスクトップアプリと CLI HTTPQL DNS の書き換え ブラウザでレスポンスの表示 SDK・Plugin Caido と Burp Suite の違い Caido の使い始め方 3. Caido の主な機能 Sitemap Intercept HTTP History Match & Replace Replay Automate Workflows Search Findings その他 Built-in
SaaSのためのAIエージェント開発: GeminiとMCP（Streamable HTTP）で作るシンプルなRAGアプリケーション - MNTSQ Techブログ
こんにちは、MNTSQでアルゴリズムエンジニアをやっている平田です。 MNTSQではAIで企業の契約業務を変革するプロダクトを開発しています。 mntsq.co.jp ところでみなさん、MCP（Model Context Protocol）使っていますか？ 2024年11月にAnthropicがMCPを提唱してから半年しか経っていないのに、MCPを取り巻くAIエージェント開発のエコシステムは爆発的なスピードで成長を遂げています。 （実際、この記事を書いている最中にアップデートがあって、何度か書き直しています🫠） 先日MCPがStreamable HTTPをサポートしたため、MNTSQでも自社プロダクトへのMCP導入を検討し始めました。 Streamable HTTPではサーバーをステートレスにできるので、アーキテクチャがシンプルになり、水平スケーリングが容易になります。これはMNTSQの
[Cursor v1.0リリース]今Cursorで何ができるのか
どうも、自分は1年前からCursorを使って開発しています。ようやく正式リリース版であるv1.0がリリースされたのでCursorについてまとめてみることに。前回は複数IDEを比較した記事も書いています。 [Cursor v1.0リリース] 今、AIコードエディタCursorで何ができるのか？ AIによる開発支援が当たり前になりつつある現在、その先を行くツールとして注目を集めているのが「Cursor」です。単にコードを生成するだけでなく、開発ワークフロー全体をインテリジェントに支援し、生産性を劇的に向上させることを目指して設計されています。 待望のv1.0がリリースされ、多くの新機能が搭載されると共に、既存機能も大幅に強化されました。本記事では、このCursor v1.0で何ができるようになったのか、特に開発者が注目すべきポイントを深掘りしていきます。 生産性をブーストする！AIコードエディ
![[Cursor v1.0リリース]今Cursorで何ができるのか](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/33b765f938b23d54c359ac4bfc02a0fdb39f1dc6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--tpW1myis--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BCursor%252520v1.0%2525E3%252583%2525AA%2525E3%252583%2525AA%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525B9%25255D%2525E4%2525BB%25258ACursor%2525E3%252581%2525A7%2525E4%2525BD%252595%2525E3%252581%25258C%2525E3%252581%2525A7%2525E3%252581%25258D%2525E3%252582%25258B%2525E3%252581%2525AE%2525E3%252581%25258B%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aakifumi%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzNkOGFiZThlNzguanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
シンプルな MCP サーバを作って動作を理解する
はじめに 最近は AI、特に LLM の発展がまさに日進月歩ですね。毎週、下手したら毎日のように新しいニュースが飛び込んできます。 中でも自分が注目しているのは Anthropic 社が提唱している MCP（Model Context Protocol）です。 解説にあたり、事前に簡単な MCP サーバのサンプルを実装しました。実装は GitHub に上がっているのでこれを変更しながら動作を確認してみてください。 今回はこの MCP サーバの実装を元に MCP の動作のさせ方について解説していこうと思います。 MCP とは まずは簡単に MCP について触れておきます。 MCP は Anthropic 社が提唱しているオープンなプロトコル仕様です。ドキュメントから引用すると以下のように説明されています。 MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロ
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ベクトルDBを超えるか？動画にデータを保存して高速なメモリ管理を実現するMemvidとは - Qiita
VS Codeフォーク、話題のAIコーディングエディタ「Cursor 1.0」公開 開発にどう便利なのか？
