Previous slideNext slideToggle fullscreenOpen presenter view TS特化Clineプログラミング mizchi / tskaigi 2025 mizchi: パフォーマンスチューニングの傭兵 一ヶ月で御社のプロダクトをコスパよく高速化します フロントエンド視点のE2Eチューニング(Lighthouse) CI/CD 高速化 (Linux, GitHub Actions) New プロンプトエンジニアリングでワークフロー自動化 主な環境 VSCode + RooCode (ほぼ常に Orchestrator モード) Claude 3.7 + Gemini 2.5 (約2~3万円/月) TypeScript / Node / Deno / Cloudflare あらすじ 2014: なぜ仮想DOMという概念が俺達の魂を震えさせるのか
Cline、良いですよね。Zennでも散々擦られているように、結局万能ではないのですが、AIの未来というものがかなり身近になった感じがします。 そこで起こるのが、「結局どれ使えばええねん」問題。WindsurfとCursorの具体的な機能比較がなかなか無かったり、VSCode系が語られがちすぎて他（JetBrains系やVimなど）のエディタ環境でのAIエコシステムというのもなかなか情報がありません。 それで色々リサーチしてみたので、備忘録がてらに記事を書いてみました（ほぼ自分用なので、内容の濃淡がすごいのは御愛嬌...）。 全部は自分で触れておらず、RedditやXでの評判も参考にしています。多くは無料トライアルなどもあるので、試してみてください！ VSCode系 コーディングAIの開発競争の場はVSCodeの拡張機能がメインストリームになっています。 Github Copilot, C
はじめに Microsoft が 2025/3/29 に Playwright MCP を発表してから盛り上がっていますね。 「MCP」は「Model Context Protocol」の略です。生成AIにとってのUSBポートのようなもので、様々なデータリソースやツールとつなぐことが出来るものだと考えてください。 Playwright はブラウザを操作する E2E テストツールです。E2Eテストコードを人が書いて（またはブラウザ操作を記録して）プログラムがブラウザを操作するツールというものでした。Playwright MCP が登場したことで、 生成AIがブラウザを操作することが出来るようになります。 Cline で Playwright MCP の環境準備 ※環境構築手順は Cline と GitHub Copilot 両方書きました。お好きな方を使ってください。 Playwright
2025/3/25: AIコーディングエージェント勉強会 (プライベート開催) 資料のみ公開版として
アイコンが変わったerukitiです。最近はやりのgpt-4o image generationを使って、顔だけだったアイコンに全身が追加されました。2023年4月10日に初めてのLLMプロダクトの開発キックオフからもうすぐで二年です。rat yearなこの業界なんで、変化がめまぐるしすぎますね。 今回は、真に高速なAIコーディングのメソッドを確立するために、中規模くらいのコードをコーディングエージェントのみに書かせる実験をしています。コーディングエージェントはCline派生であるRoo Code（以後Rooと呼ぶ）を使っています。 ※完全に個人研究としてやっているため、会社のリソースは使っていません。 作っているものはコーディングエージェントのコアライブラリ + おまけのCLI 規模としては136ファイル・26410行（一時期30000行弱までいった） なぜコーディングエージェントを使っ
Cursor/Clineを使う上で重要なこととして、LLMのコンテキストウインドウを意識しないと 1. 逐一指示をして対応するものの「Lost in Middle」現象でうまく指示が通らなくなる 2. 良いパフォーマンスが出せていないのでルールを無秩序に追加する 3. 「Lost in Middle」は解消されるがその結果早い段階でタスクのコンテキストウィンドウをはみ出す 4. Cursor/Clineがループしたり性能が落ちるのを確認する 6. 結果現状のAIの性能、判断に対して幻滅しAIを使うのをやめてしまう というようなことが起こります。 そのためにもコンテキストウィンドウを意識することは非常に大事です。 以前のバイアスに関する記事を読んでいただいた人向け 前回は人間側の問題を提示しました 今回は人間側の問題ではなく、LLM側の問題になるのと ある程度実際に出ている結果からの判断にな
これは何？ 私が現在活用しているAIエージェント設定、運用のTIPSをアウトプットします。 目的 AIエージェントを活用した開発の今の姿を整理する 開発に適したツールと設定の一例を共有する エディタ以外の開発フローの工夫を共有する AIエージェントについて 現時点ではRooCodeを軸に開発環境を構築しています。 RooCodeはClineを拡張したものでありより高度なAIアシストを提供するツールです。 Clineと比べてUIはやや複雑だが`機能は豊富 チームで設定をシェアしたり知見を溜めるため利用者の母数が多いRooCode、Clineを選択 CursorはDevContainerがうまく動作せず、他にも一部の拡張機能が使えない事例を見たため、互換性に課題が残ると判断しています。その他のAIエディタは十分に利用、検証できていません。 RooCodeが使いにくいと感じた場合はClineでも
この記事『Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜』では、Clineの内部構造について解説しました。今回は、その中でも最近、特に注目されている機能の一つ、MCPについての概要、ならびにCline内部での実装方法について詳しく掘り下げていきます。 そもそもMCPとは MCP（Model Context Protocol）はClineやCursorなどといった、LLMを使用しているクライアントがMCPサーバーと連携するためのプロトコルです。広義的に、MCPとはそのプロトコルを使用したサービスのことを指します。 MCPサーバーとはクラウド上のサービスやローカルで立ち上げているサーバーなどのことです。LLMがこのサーバーと連携することで、Notionのファイル編集やSupabaseのデータベースクエリ、Cloudflareのステータスチェック、ローカルのファイル編集などが可能に
ClineはVSCode拡張なので、IntelliJやWebStormなどのJetBrains製品のエディタには対応していません。 JetBrains版のエージェントとも言えるJunieの登場も控えていますが、他のユーザーのレビューによると他ツールと同じ開発体験を実現するのは難しそうでしたClaude 3.7 Sonnetをモデルに指定して使うことは出来なさそうでした。コーディングタスク能力にかなり差があるのでClaudeを使いたいところです。[1] そこでCLI（TUI）ベースのコーディングエージェントのClaude Codeの出番です。 MCPで２つを接続することによりエージェントからIDEで開いているファイルや選択範囲などを取得できるようにします。 JetBrains IDEはターミナルウィンドウを搭載しているので、その中でClaude Codeを実行します。 ※完成図(一見Clin
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