Claude Codeが変えた開発の風景Claude Codeを使い始めて約1ヶ月経ちますが「Claude Codeを使ってから、開発の概念が根本的に変わった」と僕は思ってる。 ClineやCursor Agentの登場でもでも相当変わったと思う。でもClaude Codeはそれ以上の変化だと僕は感じている。何が根本的に違うのか。 自走力の高いClaude Code - ファイルを読み、修正し、テストを実行し、エラーを解決する。まるでペアプロしているような体験。 コードを書く能力が高いClaude 4 Opus - 複雑なロジックも正確に実装できる圧倒的なコード生成能力。 Claude MAXでの定額化 - API料金を気にせず使い倒せる。この「料金を気にしなくていい」という心理的な解放が、開発のアプローチを根本から変える。 従量課金のメンタルモデルから定額使い放題のメンタルモデルへという
Visual Studio Code、厳選したMCPサーバーの一覧ページを公開 ——一覧ページ上からのワンクリックインストールにも対応 Visual studio Code（以下VS Code）は6月19日、MCPサーバーをVS Codeにワンクリックでインストールできる、厳選したMCPサーバーの一覧ページを公開した。 MCP Servers for agent mode - Visual Studio Code We've launched a new page with a list of MCP servers that work great in @code with one-click install:https://t.co/ONVay2aEGj https://t.co/24pZ2H1AGh — Pierce Boggan (@pierceboggan) June 19
この記事は Claude Code を初めて試そうとされている方向けの記事です。 導入手順 Claude Codeは、ターミナルで動作する対話型AIコーディングツールです。コードの生成だけでなく、ファイルの編集、テストの実行、Gitの操作まで自然言語で指示できます。 以下の公式ドキュメントを参考にして導入してみてください。 公式ドキュメント：https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/overview VS Code拡張：https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/ide-integrations よく使うコマンド CLIコマンド（起動前） Claude Code を起動するコマンド: claude # 対話セッションを開始 claude --continue # 直近のセッションを継続 c
Claude Code × GHコマンド × 英語プロンプト：開発ワークフローを革新する最強の組み合わせ はじめに 正直これまでVibeCodingだと言われてもしっくりこない自分がいた。 LLMに対するリクエストで、ガラガラポンで出てきたものがバッチリであることは少なく、結局それを修正してく手間に追われて、便利ではあるけど、壁にぶつかり続けるストレスもあったからである。 LLMの精度が向上してもそれは拭われることはなかった。 しかし、Claude Codeがその開発体験を大幅に変えた。 精度が高いだけではなく、並列実行可能な対話的なCLIで、その修正のストレスがとても低い。しかも、対話途中での追加注文可能だ。 API課金制ではないMAXプランとの相性も非常に良い。 結果現時点で、Claude Code、GitHub CLI（ghコマンド）、そして英語プロンプトの組み合わせは、エンジニアの
このガイドでは、Claude Codeを使った一般的なワークフローのステップバイステップのチュートリアルを提供します。各チュートリアルには、Claude Codeを最大限に活用するための明確な手順、コマンド例、ベストプラクティスが含まれています。
AIモデル開発企業にとって、自社のAIモデル利用を促進する施策はいくつかあるが、最も高い利用頻度を期待できるのがエージェントシステムに組み込まれる場合だ。NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが指摘するように、エージェントシステムでは、単純なシステムに比べ100倍近い処理能力が必要になることがその理由となる。 これまでのエージェントシステム開発では、オープンソースのLangChain、LangGraph、CrewAIなどが活用されてきた。しかし、この数カ月で、AIモデル開発企業自身によるフレームワーク提供が相次いでおり、状況は大きく変わりつつある。 最も注目される動きの1つがOpenAIが2025年3月にリリースした新しいフレームワーク／ツール群だろう。これは、主に「Responses API」と「Agents SDK」という2つのコンポーネントで構成され、エージェンティックAIシステムの
2025年の新卒研修の資料です。
はじめに こんにちは、普段 Ubie で症状検索エンジンユビー(https://ubie.app/)の開発をしている江崎です。 最近、Cursor エディタや GitHub Copilot などのコーディングアシスタントツールが進化し続けていますが、社内固有のデザインシステムとの連携はまだまだ課題が残っていました。そこで社内エンジニアである sosuke とともに、Ubie Vitals というデザインシステムを MCP サーバー化することで、UI 開発の速度と精度が劇的に向上した体験を共有します。 目次 デザインシステムと開発の現状課題 MCP サーバーの登場 Ubie UI MCP の構築 デモ テキストだけで UI 実装が可能に デザイナーの壁打ち相手としての可能性 今後の展望 デザインシステムと開発の現状課題 Ubie では「Ubie Vitals」というデザインシステムに則って
4/9(水) お昼にYouTubeでも解説します🙌 やさしいMCP入門 ＆ 実践LT会（KAGと学ぼう！勉強会） https://kddi-agile.connpass.com/event/351600/
こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (
生成AIの登場で卒論クオリティは様々な面で変化した 高偏差値大学ではあるので，卒論そのものが生成AIによって書かれている，なんてことはさすがにあり得ない 大体，教員が与えたテーマは答えがまだないことが多いので，自動生成は難しいのだ では，どこに出てくるかというと，卒論生が書くコードと計算結果だ 「こういうモデル作って，こういう計算してみたら，こういう結果になると思うから，計算してみて」と指示すると 1週間も経たずに計算結果を出してくる．すごい！今年の卒論生は優秀だ！と思い，計算結果をよくよく眺めると，何かおかしい． 「こういう傾向になるのは理屈上おかしい気がするなぁ．ほんとにこの結果だと大発見だけど，僕の勘では計算コードにバグがあると思う．確認してくれる？」 と尋ねると，全く進捗報告をしてくれなくなる． 「こないだの計算のバグかもって話どうなった？」って聞くと， 「ChatGPTが書いたコ
はじめに 開発業務で「情報収集」や「タスク自動化」をするときにスクレイピングやクローリングを用いる場合があると思います。一時期私もスクレイピング関連の本を読んでBeautifulSoup, Seleniumなどを使って自動化をしましたが、CSSセレクタを指定していくのが大変だったり、DOM構造が変わると動かなくなったりと、色々苦労した覚えがあります。 そんな時、browser-useという面白そうなライブラリを見つけたので、この記事では、browser-useを使ってみた内容を自分用のメモとして残そうと思います。 browser-useとは？ browser-useはAIを使ってブラウザ操作を自動化してくれるツールです。 このツールは、Pythonを使ってブラウザで実行する操作をテキストで渡してあげると、AIがそのテキストに基づき操作を行ってくれます。そのためスクレイピング/提携業務の自動
しぴぴぴ！ Vtuberのしぴちゃん (https://www.youtube.com/@CP-chan)です。普段はゲーム配信しかしてませんが、たまにAIについて発信することがあります。今日はAIの記事の方。 現在はローカルAIモデルに関する連載をしています。 第一弾 本記事（DeepSeek R1をほぼ準備なしからローカルGPUで動かす） 第二弾 Cline＋ローカル版DeepSeek R1でAIコーディングを使い放題にする（高スペックマシン向け） 最近話題のローカルで動くLLM、DeepSeek R1 をローカルGPU環境（NVIDIA）で動かしてみましょう。 多少のコマンドラインの操作ができれば、事前にローカルLLMを触ったことがなくてもインストールできるように書くつもりです。 サムネはDeepSeek R1くんに画像を生成してもらおうとしたところです（そんな機能はありません）。
はじめに 生成AIによって世の中は大きく変わります。単なるブームではないと確信しています。 研究者の間では数年で「あと人間の知能に匹敵するAIが出てくるだろう」と言われているほどです。 「生成AIって社内でもよく聞くけど何から始めればいいかわからない...」 「AIに興味はあるけど初期設定とか大変そう...」 この手順で学べば流石に初心者でも生成AIを使いこなせる人材になれるロードマップを整理しました。 誰も生成AIの大波に置いていかれないような記事を目指します。 対象読者 生成AIを学んでスキルアップしたい方 社内でAI活用してさらに活躍をしたい方 AIの波に乗って市場価値の高い人材を目指す方 記事の構成 本記事は入門編と発展編に分かれています。入門編では「AIを使える人材」になるためのゼロからのロードマップを記載しています。発展編では「AIアプリを作れる人材」になるためのステップアップ
はじめに忙しい方のために結論を先に記述します。 日本語チューニングされた Llama3 を利用する 日本語で返答するようにシステム・プロンプトを入れる 日本語の知識（RAG）をはさむ プロンプトのショートカットを登録しておく （小さいモデルなので）ちょっとおバカさんのローカルモデルですが、RAGを利用すると化けます。 おすすめ日本語Llama3suzume-llama-3-8b-japanese-gguf LIGHTBLUE氏（社）が公開しているモデルです。公式ドキュメントにはおすすめ設定はありませんが、筆者のモデルファイルは以下のようにしています。参考程度にご利用ください。 FROM の値はダウンロード先のファイルを記載してください TEMPLATE は ollama lama3 のものです temperature 多様性を決めるパラメータです。0の場合は次の単語を予測する際に、もっとも
2023年の流行語大賞にも選ばれた「生成AI」。 ChatGPTだけでなく、Google BardやClaude2など似たようなAIチャットボットも登場し、性能も日に日に上がっている感覚がありますね。 しかし、結局どれが一番賢いんだろう？と思いつつひとまずChatGPTを使っている方も多いはず。 そこで、今どのチャットAIが一番頭良いのか白黒つけてしまおう！ということで、ちょうど週末に行われた大学入試共通テスト2024を使って学力テストを行いました！ 参加する学生は、 ①GPT-4くん ②Google Bardちゃん ③Claude2さん の三名です 果たして誰が学力王の座に輝くのか・・・？ 選手入場①GPT-4くん一人目は、皆さんご存じChatGPTです。Open AI予備校に月額＄20の課金して学力武装しています。 特徴としては、プロンプトの研究が進んでおり、画像やPDFファイルの読み
Swallow (on Llama 2) Llama 2の日本語能力を強化した大規模言語モデル (7B, 13B, 70B) です。モデルのパラメータ（重み）が公開されていますので、LLAMA 2 Community Licenseに従う限り、研究や商業利用など自由に利用できます。 (2023年12月19日公開) View on HuggingFace 大規模言語モデルSwallowは東京工業大学情報理工学院の岡崎研究室と横田研究室、国立研究開発法人産業技術総合研究所の研究チームで開発された大規模言語モデルです。英語の言語理解や対話で高い能力を持つ大規模言語モデルLlama 2 7B, 13B, 70Bの日本語能力を拡張するため、研究チームは言語モデルに日本語の文字や単語などの語彙を追加したうえで、新たに開発した日本語データを用いてモデルの構築を継続的に行う継続事前学習を行いました。研究チ
生産性爆上がり「録音 ➤ 文字起こし ➤ 要約作成」が即時に完了 ワンタッチするだけで、通話も対面会議もクリアに録音し、57カ国語対応の高精度文字起こし ChatGPT連携で、文字起こしデータを議事録や講義ノートなど選べる5つの形式に即時に要約可能 欧米先行販売で2億円の実績を獲得したChatGPT連携AIボイスレコーダー「PLAUD NOTE(プラウドノート)」が、ついに日本初上陸！ クリアな録音がワンタッチで開始でき、OpenAIによる高精度文字起こし後、ChatGPTが一目で分かる要約を即時作成してくれます。 長時間の会議や講義で、メモを取り続け、その後議事録を作成する手間はもう要りません。PLAUD NOTEがあれば「録音 ➤ 文字起こし ➤ 要約作成」の一連作業がタッチ操作だけで即座に完了！時間を節約してより重要なタスクに集中できるので、日々の生産性が爆上がりします！ 重要な電話
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