はじめに 最近の 生成 AI トレンドの1つである Devin を弊社も導入しており、積極的に 遊ばせてもらって 業務へ活用しています。 現状は、以下のようなフローで Devin を使用しています。 私が GitHub で issue を起票 私が Slack で Devin に issue をもとに実装するよう依頼 Devin がプルリクを作成し、私にレビュー依頼 私がプルリクをレビューし、指摘項目があれば Devin に修正を依頼 最終的にプルリク内容に問題がなければマージ ChatGPT や GitHub Copilot などの生成 AI を活用することで、コードを書く時間を大幅に短縮できることは、すでに多くの方が実感されていることと思います。 しかし、Devin の特徴は、ミーティング中や、寝ている間など、自分が直接作業していない間も、実装を進めることができる点にあります。 個人的

AI Coding Agentが活況だ。巷ではClineだRoo Codeだと盛り上がり、MCPを実装したことを自慢し、驕れる平家のごとくだが(平家と違ってもう少し長生きするだろうが)、かくいう私もそうである。 とはいえ、テトリスやブロック崩しが一瞬で作れたところで我々が失職するはずもなく、最初から作るものが決まっていて定型的でいくらでもエントロピーを増やして散らかしても良い一回ポッキリのブロック崩しと、イテレーティブな開発を行うことが前提で、非定型であり、エントロピーの無秩序な拡大を抑止しながら開発しなければならない†現実†の開発とでは月とすっぽんであり、今のところAI Coding Agentは月兎にあらず、地面を頑張って跳躍しているふつうの兎だ。 ClineやRoo CodeにはOrchestration modeといって大きなタスクをサブタスクに分割してやっていくという補助機能があ

はじめに 本日(4/4) Devin 2.0 がリリースされました！ 大幅な変更があったので、本ブログではその内容をご紹介します。特に料金プランの追加により、Devinの利用がより手軽になったことをご紹介します！ リリースノート Coreプランが追加 今まで最小のTeamプランは$500からでした。企業での利用でない場合、お試しで利用し始めるには、少し手が出にくい金額でした。今回新しくCoreプランというTeamプランよりミニマムなプランができました。 以下簡単な翻訳を記載します。 AIエンジニアのコア機能（自律的なタスク完了、自然言語でのコラボレーション、時間をかけた学習）が含まれる 月額契約金額なし 最初に$20のACU購入が必要 最大10の同時Devinセッションが可能 ユーザ数制限なし プランの説明から見ると最低$20分のACUから利用可能になります！Coreプランの導入により、最

昔DeNAの新人が入社後半年だかの振り返りのプレゼンの中で「うまくモチベーションが上がらなくて」ということを言った時に、南場社長が「社会人がモチベーションで仕事をするな」とすごく怒ったという話*1があって、とても印象に残っている。 また、これは実体験だが、その当時所属していた会社のけっこう中心的な人物が退職する送別会で、その人が受け持っていた客の話になった時、「あれもこれも大変なお客さんですね。私たちに引き継ぎできるものですかね」と残された側が不安をこぼすと、その人は「仕事やろ」とピシャリと言った、という場面をよく覚えている。 どちらも胸に氷を刺されたような、うすら寒い気持ちになったからだった。 私は、社会人だが、どうにも好き嫌いで仕事をしている節があった。やるべきことを淡々とこなすのではなく、やらなくてはならないことの中に何とか自分の興味が持てるようなテーマを見いだして、努力の為のエネル

ここ1~2ヶ月でMCPについての解説がたくさん出ているしMCPが何かの説明はいらないと思うので割愛。全く何かわからない人はやさしいMCP入門を読むと良い。 こういったMCPは何か？についての記事/スライドやどのように活用するのか？の実用的な解説&紹介はすでにたくさん出ている。一方でMCPの内部について学ぼうと思った時に時にどうすればいいかというと公式のSpecificationを読むことになるはず。 ただこの入門的な解説とSpecificationの間には少しギャップがある。自分のような理解力に乏しい人間にはいきなり仕様だけ読んで「はい理解しました」とはなれない。 そこで今回はMCPのHost/Client/Serverをスクラッチで実装することを通じて、その入門とSpecificationの間を埋められると良いなと思い実装してみた。実装する言語にはRubyを使用した。 全体像 実装するの

https://kichijojipm.connpass.com/event/347729/ 吉祥寺.pm38【オンライン】　で行った登壇資料です。 株式会社ジェイテックジャパン CTO・Microsoft MVPの高丘知央が、AIコーディングの“理想＆現実”を実体験ベースでお話しします。Cop…

VS CodeのCopilotとCopilot Chatを導入していてBusiness Planのシートを割り当てていただいているのですが、あまり活用できていなかったためどういった機能があるのか調査しました。 CopilotはGithub上で使えるCopilotやCLIから利用できるCopilotなどもありますが、ここではVS Code上から利用できるCopilotに焦点を当てています。 また拡張機能であるGitHub CopilotおよびCopilot Chatは事前にインストールされていることを前提としています。 Code completion これは使っているとすぐに気付ける、もうおなじみの機能といっても問題はず。 Control + Enter で他の候補も見ることができますが、自分はほとんど使ったことがありません。 また、Next Edit Suggestions(NES)という

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

The GPT-4.1 family of models represents a significant step forward from GPT-4o in capabilities across coding, instruction following, and long context. In this prompting guide, we collate a series of important prompting tips derived from extensive internal testing to help developers fully leverage the improved abilities of this new model family. Many typical best practices still apply to GPT-4.1, s

Lightpanda is purpose-built for AI and automation workflows. 10x faster. 10x less RAM. 100x better than Chrome headless. Scrape at scaleHandle resource-intensive web scrapingMinimal CPU and memory footprint

こんにちは！タレントマネジメントプロダクト開発本部の horiyu です。 SmartHRではChat GPT Plus/Proの利用やGemini・NotebookLMの活用などさまざまなAIの取り組みを行っています。 本記事では、開発チームが使用するエディタを Visual Studio Code（VS Code）から AI関連の機能が標準搭載されているCursorへ移行した体験と、その過程で得られた予想以上の効果についてご紹介します。 特に、Cursor RulesやModel Context Protocol（MCP）といったAI支援機能が、日々のキャッチアップやコードレビュー、エラー対応にどのように貢献しているのかを中心に解説します。 VS CodeからCursorへのスムーズな移行 エディタの乗り換えは一般に時間がかかるものですが、今回の移行は非常にスムーズに進みました。 その

MCPに駆けろ！　AIが“外部サービスとつながる”新時代を誰でも簡単に体験する方法：Deep Insider編集長のネタ帳 「MCPってよく聞くけど、自分には関係ない？」──そんな人にこそ読んでほしい！　Claude Desktopを使えば、“AIが外部サービスとつながる新時代”を誰でも簡単に体験できます。MCPとは何か？　なぜ注目されているのか？　気になる課題や今後の進化まで、思いの丈を語りました。未来を切り開くのは、“今”試してみるその一歩かもしれません。 連載目次 皆さん、こんにちは！　もしくは、はじめまして！　＠ITのDeep Insider編集長、一色（いっしき）です。連載『Deep Insider編集長のネタ帳』の第2回をお届けします。 今回は、「皆さんに早い段階でぜひ知っておいてほしい」と思っていたテーマです。それは、「今、話題の“MCP”が、私たちの仕事や働き方全体に大きな

TypeScript以外が嫌いです こんにちは、TypeScript原理主義者のTakoです。今日は私がなぜTypeScript以外の言語が心の底から嫌いなのかをお話しします。 はじめに みなさん、世の中にはプログラミング言語がたくさんありますよね。Java、Python、JavaScript、Ruby、Go...。でも、私にとってそれらは全て「TypeScriptではない言語」というカテゴリに分類されます。つまり、使う価値のない言語です。 型がないなんて、人生がないようなもの JavaScript？あんなの型がなくて何が楽しいんですか？undefined is not a functionとかcannot read property of nullとかいうエラーと戯れるのが好きですか？私は嫌いです。 // TypeScriptの美しさ interface User { id: numbe

2025年4月28日紙版発売 hikalium　著 A5判／552ページ 定価3,520円（本体3,200円＋税10%） ISBN 978-4-297-14859-1 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Amazon Kindle この本の概要 Webサイトの閲覧をはじめとして，コンピューターはさまざまな場面でみなさんの日常と密接にかかわっています。しかし，その裏側で起きていることを理解するのは，現代の複雑なコンピューターシステムの上では困難です。そこで本書では，シンプルなOSをRustを用いて実装し，普段は見えないOSの役割とその動作を理解していきます。Ⅰ巻ではメモリ管理，マルクタスク，ハードウェア制御に関する部分を実装し，Ⅱ巻ではユーザーインタフェース，アプリケーション実行，インターネットへの接続に関する部分を実装します。

こんにちは、@dyoshikawaです。 先日、日課のはてなブックマーク巡回で次の記事を見かけました。 AI時代にはプログラミングスキルが完全に不要になるという主張です。個人的にはCursorとDevinで毎日AIプログラミングしながら割と逆方向のことを考え始めていたので、書いてみます。 AI時代の人間の役割は「エッジケースの探索と解決」 結論からいうと、AI時代の人間の役割はエッジケースの探索と解決なのではないかと考えています。 CursorやCline、Devinでプログラミングしていて思うこととして、インターネット上に正解のサンプルが膨大に存在するようなコードを書くのは非常に得意です。典型的なCRUD APIや、コーポレートサイトのマークアップなどが挙げられます。 また、最近は競技プログラミングも得意なようです。これも問題と解答のサンプルが大量に積み重なった結果といえると思います。

最近話題のModel Context Protocol(MCP)に関して、社内の勉強会(部内)で利用した資料を公開します！ ざっくり以下の内容が入っています！ プロトコル仕様 AWS MCPの話 開発方法

第1章　導入 (6～54 ページ) 第2章　P 対 NP 問題の定義 (55～90 ページ) 第3章　P=NP の場合にわかること (91～111 ページ) 第4章　P≠NP の場合にわかること (112～226 ページ) 第5章　まとめ (227～234 ページ)

最近はCursorの設定（RulesやMCP）を自分仕様に整えて、コーディングだけでなくほとんどの文字に関わる業務をCursorで行えるように寄せていっています。 Claudeでできることは大抵Cursorでできるので、Claudeに課金するのをやめて、Cursorに全部寄せることにした。 MCPを使った作業もCursorからできるし、コードもかけるし、図とか入れたドキュメント作成も、ブログもCursorで完結できる。少しエンジニア向けだけどかなり良い体験 — Shu (@NGO275) April 2, 2025 この記事では自分がどうやっているのかシェアしていきます。 Cursorで仕事を効率化する方法この記事では、Cursorの話をする前に、Cursorで活用するMCP（Model Context Protocol）やCursorルールの基本を説明していきます。 これらの概念を理解す

米OpenAIは3月27日、ChatGPTのデスクトップアプリ版や同社のAPIを、AIモデルと外部データソースやサービスをつなぐ規格「Model Context Protocol」（MCP）に対応させる方針を示した。今後数カ月以内に新たな情報を出すという。MCPは米Anthropic発の規格で、米Microsoftなど大手も取り入れており、OpenAIの採用により実質的なデファクトスタンダードになる可能性が高まった。 この方針に合わせ、OpenAIは同日、AIエージェントのソフトウェア開発キット（SDK）でMCPをサポートした。同社は3月上旬、AIエージェントのSDKについて、一般のユーザーから具体的な仕様と共にGitHub上でMCP対応の提案を受けていたが「このライブラリを依存関係の少ない状態に保ちたいと考えている」「MCPの考え方を支持してはいるが、これ（注：ユーザーが提案した仕様を指