IntelliJ IDEAを使っている人は全員Junieを導入しよう！
はじめに こんにちは、株式会社スマートラウンドでチーフテックリードをしているtsukakei1012です。 ついに、JetBrains製のAIコーディングエージェントであるJunieがGenerally Availableになりました🎉 弊社では、EAP（Early Access Program）の頃から開発チーム全体で導入・活用していることもあり、既にいくつかの知見が蓄積されています。 この記事では、新たにJunieを導入しよう・してみたいと考えている方に向けた参考資料になればいいと思い、書きましたのでぜひご参考にしてみてください！ （ちなみに料金体系などの違いは下の記事によくまとまっています！） ちょっとした宣伝 弊社は創業期からKtorを活用したサーバーサイドKotlinでプロダクト開発を行っており、Server-Side Kotlin Meetup（以下、SSKMと呼びます。）の
生成AIの時代にレイヤードアーキテクチャは古いかなと思った
概要 導入 生成AIの進化に伴いシステム開発においても生成AIにとっても管理しやすいコードベースを作ることが重要になってきてるかなと思います。 そこで重要な点は生成AIに一度に読み書きさせる文章量や概念の広さ(コンテキストウィンドウ)が広い程に品質が下がるので判断材料は多いほど良いのですが効率的に関連情報のみにフィルタリングして渡す情報を節約するのが重要なのでなはいかと(お値段的にも)。 そこで今回お話ししたいのは、昨今流行っているレイヤードアーキテクチャのレイヤー構造が生成AIのコンテキストウィンドウと相性が悪いのではないかと気付き新しいアーキテクチャのコンセプトを描きたくなったので記事を書きました。 コード生成処理の流れ 1.コード生成対象ディレクトリの特定(pwd) 2. 関連パス（親ディレクトリ含む）を列挙 3. module.yaml（と親のmodule.yaml）から設計情報を
なぜ MCP なのか
なぜ自分が MCP を追いかけているのかを雑にだらだらと書いて行こうと思います。 乱文です。 オープンなプロトコル追いかけている理由は Model Context Protocol がオープンなプロトコルにしたことです。これが ChatGPT Plugins とかのクローズドなプロトコルであれば全く追いかけていなかったと思います。 MCP は Anthoropic 以外でも MCP クライアントを実装しさえしていれば、多くの MCP サーバーと接続する事が出来ます。実際 MCP を公開した Anthropic が提供している Claude Desktop や Claude Code だけでなく Cline や Cursor などが MCP クライアントを実装したことにより、MCP サーバーさえ実装してしまえば、様々な環境で利用できる仕組みになっています。 そして VS Code も MCP
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Coding Guidelines for Your AI Agents | The IntelliJ IDEA Blog
MCPに入門する/ Introduction to MCP
