Claude Codeを使っていると爆速で実装してくれて、 エラーが発生してもいつの間にか解決してくれています。 （これまでは、AIと二人三脚でエラーの原因を考え、解決していて楽しかったので何か寂しい気持ちに・・・） エンジニアとしては、やはりどうやって解決したのか気になるので、 トラブルシューティングを記事化してもらうようにしました。 記事化してもらったトラブルシューティングの例 エラー解決後に、Markdown形式にて記事にしてもらっています。 発生環境や原因、解決方法だけでなく、試行した失敗パターンも記載するようにしています。 記事のテンプレートを用意する やり方としては単純で、テンプレートを用意して指示出しするだけです。
はじめに 技術プロジェクトにおいて、ドキュメントの作成・更新・メンテナンスは重要な作業ですが、多くの開発者にとって煩雑で時間がかかる作業でもあります。特に、Sphinxのようなドキュメント生成ツールは高機能である反面、設定が複雑で学習コストが高いという課題があります。 本記事では、 Claude Codeのカスタムスラッシュコマンド機能 を活用して、こうした課題を解決し、効率的なドキュメント作成環境を構築する方法を紹介します。 Claude Codeのカスタムスラッシュコマンドとは Claude Codeは、.claude/commands/ディレクトリに配置したMarkdownファイルを自動的に読み込み、カスタムスラッシュコマンドとして利用できる機能を提供しています。 主な利点 プロジェクト固有の操作を標準化: 複雑なコマンドラインや設定手順を単一のコマンドに集約 チーム全体での作業統一
はじめに Claude Codeがめちゃくちゃ伸びています。 この背景には、特定のIDEへの依存度を下げたいという需要があるのだと思います。 確かに特定のIDEに依存しないClaude Codeは高い柔軟性を持ちますが、CursorやWindsurfのような気の利いた機能（Diff表示やGUIでの設定管理などなど）はありません。 本記事ではこれらの課題に対する解決策として、Neovimの--listen機能を活用したClaude Codeとの効率的な連携方法を提案します。これにより、CLIベースの柔軟性を維持しながら、直感的で快適な開発体験を実現できます。 今回紹介する方法を使えば、Claude Codeの支援を受けながらNeovimを操作することができるようになるので、Vimに慣れていない方にこそ試してみて欲しいです。 主なユースケース 編集の可視化とトラッキング ユースケース： Neo
こんにちは。デジタルソリューション開発部の長谷川です。 JDEPでは、GitHub Copilot(以下Copilot)を利用した開発効率化を実施しています。 今回は、以下3点についてご紹介します。 エージェントモードを活用したMergeRequest（以下MR）自動生成による省力化 エージェントモードを活用したレビューコメント自動付与による省力化 プロンプトファイルを利用した定型作業の再利用性の向上 ※プロンプトファイルは執筆時点の2025/6/10でパブリックプレビュー 前提 GitLabでコード管理している環境で、手元のクライアントPCからMRを作成し、Copilotによるレビュー及びMRへのコメント付与を行うケースを考えます GitLabの操作はGitLab CLIツールのglabコマンドを利用します MRの作成ではテンプレートファイルを利用します copilot-instruct
テスト駆動開発(TDD)ではテストリスト、あるいはTODOリストを作ります。テストリストは実現したいことの全体を網羅しつつ、問題を着手できるくらい小さな項目に分割しながら、一度に1テストずつ進めていくためのツールです。開発を一歩ずつ、1テストずつ進めながら、最後にはゴールにたどり着けるような道のりを示すものです。漫然とテストを書くだけではゴールを見失いますし、実装に夢中になっていると道を踏み外します。進む方向と進み方をセルフコントロールするためにもテストリストは重要です。 ところがテストリストを作るのは難しいものです。上手にテストリストを作るには、仕様を漏れなく重複なく分割し、さらに詳細化し、設計をイメージできるところはそれに従って項目を挙げ、イメージできない箇所は手探りで進む計画を立て、仕様に対し妥当な具体例を構築し、同時にエッジケースや例外ケースも適度に含めていき、そして想定から外れた
フェアリーデバイセズ株式会社プロダクト開発部のCubbitです。この生成AIブームの隆盛に伴い、生成AIでコーディングを補助するツールが次々と登場しています。自分の職能のようなものの価値が薄れつつあることを少し寂しく感じつつも、便利なものであれば利用していきたいという気持ちから、私も日々キャッチアップに勤しんでいます。今回は、個人的にClineを試し、AIコーディングツールへの向き合い方を探ったことについて書いていきたいと思います。 Cline/Claudeを試してみる ClineはVisual Studio Codeの拡張として実装された生成AIコーディングエージェントです。ユーザーの指示に従って人間の代わりにVS Codeを操作して、開発を行ってくれます。また、Clineでは駆動するのに使う中身の言語モデルを選択できますが、今回は比較的コーディング性能が高いという噂のClaudeを使う
本記事には一部生成AIを利用しています。ただし筆者が責任を持って清書しておりますので、よろしくお願いいたします。 はじめに こんにちは、フリーでフロントエンジニアをしている齋藤です。エディターはNeovimを愛用しています 今月2025年5月始めにClaudeのMaxプランが発表されましたね。MaxプランではClaudeを定額月$100で利用することができ、Claude CodeをAPIのトークン消費なしで利用することができます。個人的には今まで従量課金だったClaudeのAIエージェントをこの金額で利用できるというのはかなりお得になったかなという印象です 筆者はこのClaude Maxプランを契約し、毎日使い倒しながらも試行錯誤中です 昨今AIの進化は非常に目覚ましいものがあります。特にソフトウェア開発においては、Gitワークフローの効率化が生産性向上に大きく貢献できるかと思っています。
ANDPAD フロントエンドエンジニアの小泉です。 普段は Vue での開発をメインにしているのですが、並行して React のプロジェクトも担当しています。 今回は、「ANDPAD 資料承認」というプロダクトのサービスページを Next.js から React Router に移行した際の、 GitHub Copilot の活用法について紹介します。 特に、「コーディングエージェントが凄いのはわかったけど、実際のプロダクト開発にどう取り入れて良いかわからない」という悩みを持っている方の参考になれば幸いです。 なお、この記事は、ある程度 Copilot や コーディングエージェントを使ったことのある方に向けた内容となっています。そもそもの Copilot の導入・設定方法、基本的な使い方・事例について知りたい方は、以下の記事を先に読んでいただくのがオススメです！ tech.andpad.c
D.M.です。AIエージェント選定時の基準について解説します。 結論ファースト ・モデル＋エージェントの性能評価 SWE-Bench Verified が妥当な指標なのではないでしょうか。 ・単純評価が難しい箇所１ UI・UXの違い IDE, Teminal, Cloud （Webブラウザ）の3種がある。 ・単純評価が難しい箇所２ コードベースの把握手法 インデックス型と構文解析型がある。 イントロダクション： AIエージェントの理解に障害となる課題 現状エージェントの数が多すぎる課題があると思います。 ざっと思いつくものを書いてみました。 GitHub Copilot Coding Agent Cursor Agent Mode Cline Windsurf Claude Code Codex Agent Devin Lovable … これら乱立する開発用AIエージェントツールをどのよ
こんにちは。 Anews の開発に携わっている Engineer の 羽柴 と申します。 Anewsは企業向けに記事を個人や組織にレコメンド配信する機能を主としたアプリケーションで、モバイルアプリも提供しています。 しかし、このモバイルアプリは歴史的な経緯もあり「あまりアクティブには開発していない(≒使えるリソースが限られている)」かつ「コードに技術的負債が溜まっている」という無秩序な状態でした。 したがって、ちょっとした変更が障害に繋がることもある非常に運用負荷が高い状態です。 当然ですが、お客様に提供し続けるために運用を続けなくてはいけないので、この無秩序なアプリに一定の秩序が必要でした。 この記事では、 そのような状態でDevinも活用しつつ、モバイルアプリ開発に一定の秩序をもたらした話を紹介します。 モバイルアプリの状況 抱えていた問題 Devinにお願いしたこと 1. 依存関係の
import os import asyncio import logging from typing import Dict, List from dotenv import load_dotenv # slack bolt周り from slack_bolt import App from slack_bolt.adapter.socket_mode.async_handler import AsyncSocketModeHandler from slack_bolt.async_app import AsyncApp # langchain周り from langchain_aws import ChatBedrockConverse from langchain_aws import AmazonKnowledgeBasesRetriever from langchain_core
はじめに サービスの紹介 Android版 iOS版 Web版 サービスコンセプト AIコードレビュー導入前の状況 コードレビュー体制 導入前の課題 AIコードレビュー導入の検討 CodeRabbitの導入 CodeRabbitとは 導入の容易さ 導入1ヶ月の効果 主なメリット レビュー内容の変化 定量的な効果 チームメンバーからの声 Android開発ならではの指摘 今後の展望 課題解決の進捗 残された課題 今後の方針 プラットフォーム開発本部のAI戦略 まとめ 2025年4月30日に開催された「Sansan×DMM.com Android Tech Talk」での登壇内容を基にしています。 https://sansan.connpass.com/event/349010/sansan.connpass.com 登壇資料は以下からご覧いただけます。 speakerdeck.com はじめ
はじめに Claude Code Action は、AI アシスタントによるコード生成や編集を支援する機能ですが、デフォルトではセキュリティ上の理由からコマンド実行が制限されています。 この記事は、allowed_tools の設定を追加して、npm コマンド等を実行できるようにしたときの備忘録です。 環境 サンプルコード まずはサンプルコードです。 uvu によるシンプルなテストコードを用意し、それを実行するためのコマンドを package.json の scripts に用意しました。 tree . ├── node_modules ├── package-lock.json ├── package.json └── sample.test.js 2 directories, 3 files cat package.json { "name": "claude-code-action-
日本には、Anthropicとの直接契約はないが、AWSとの契約はあるという開発環境が多く存在していると思います。この記事では、そのような環境でBedrock経由でClaude Code Actionを実行するための手順を記載します。公式のREADMEは5/24時点では不完全な状態で、issueを参照しながら必要な設定をまとめています。 READMEに書かれたymlの内容に過不足があったので、その内容を記録するためだけに記事を書いていたら、予想以上に前提やらを書くことになってしまった ymlの設定だけが気になる方は.github/workflows の設定を見てください。 また、どんな感じのことができるか、についてはおためし実行を見てください。 前提の整理 Claude Code Action とは、Claude CodeをGitHub Actionで動かして、issueからPRを作成させ
この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ Loglass Tech Blog Sprint の94週目の記事です！ 2年間連続達成まで残り12週となりました！ あと3ヶ月でテックブログ毎週更新も2年連続達成です！ はじめに こんにちはログラスのエンジニアの @Yuiiitoto です。 みなさんはCursor使っていますか？ そしてCursorのルールをどのように改善していますか？ 作りっぱなしになっていないですか？ そんなあなたに今回は 「ファイル復元トレーニング」 というルールについてのトレーニング方法をご紹介します。名前は自分が適当につけていますが、おそらく自分と同じことをやっている人は他にもいそうです。いたら連絡ください。 まずは手っ取り早くトレーニング方法を紹介します。その後はどういう観点で評価するのかなどにも触れます。 ファイル復元トレーニング 大仰な名前をつけていますが、非常
Zenn は Google Cloud をメインで利用しています。Claude Code を Vertex AI 経由で利用することで、Google Cloud の認証・課金体系を活用できそうだと思いました。今回は、ローカルで利用する claude コマンドと、GitHub リポジトリで動く Claude Code Action を Vertex AI で使ってみます。 対象 この記事は以下の方を対象としています： macOSのマシンを利用している Google Cloud プロジェクトを持っている ローカル環境で Claude Code を試したい GitHub Actions で Claude Code Action を使いたい 課金を Anthropic ではなく Google Cloud に一本化したい なにをするか Claude Code から Vertex AI で Claud
こんにちは！ひまらつ（@himara2）です。 MCPサーバーがとても盛り上がってますね。 MCPはLLMが外部サービスにアクセスする強力な仕組みですが、今回microCMSのMCPサーバーを作ってみました。npmとして下記で公開しています。 今回はこのMCPサーバーを使い、ClaudeからmicroCMSのコンテンツの作成・更新する方法について書いてみます。 事前準備 まずはmicroCMSでAPIを作ります。 今回は「お知らせAPI」と「カテゴリAPI」の2つを作ります。 お知らせAPI。カテゴリをコンテンツ参照している カテゴリAPI 次にAPIキーを設定します。 デフォルトではGETの権限だけがついているので、以下を追加します。 コンテンツAPI POST PUT PATCH マネジメントAPI メディアの取得 メディアのアップロード 通常であればこの後は管理画面から直接入稿、ある
はじめに こんにちは。T.H.です。久々の更新となりました。 今回は進化著しいAIコーディング、の入口の話です。 ローカルPC上にLLMを構築し、Clineからアクセスする方法を紹介します。 Windows環境かつ、ある程度PCスペックがある前提です。 ※他のOS環境下においてもほぼ同じ手順で構築可能かと思います。 背景 AIを使ったコーディングを試してみようにもツールの乱立、APIの契約や料金が……といった問題があり、少々手が出しにくい状況ではあります。 そこで、料金などの心配なく試す方法を調査いたしました。 雰囲気を掴む分にはそこそこのPCで何とかなりますし、 逆に家庭用最高クラスのPCがあったところで恐らくモデルの性能は大手有料のAIには届かないでしょう。 コーディングにおいてはあくまで補助的、2次的な手段となります。 LLMのインストール ツール ローカル環境にLLMを構築するツー
前回の「TerraformでAmazon EKSクラスタを構築して、ArgoCDでアプリケーションをデプロイする」ではTerraformによるIaC化の説明をしました。実はこのコードのほぼすべては生成AIを使って作成したものでした。(流石に解説文までは生成AIを使ってはいません) 本記事では、環境構築ためのコードをどうやって生成させたかについてご紹介します。 準備 IntelliJ IDEA 2025.1.1.1をインストールして、IntelliJを起動後に「JetBrains Junie」のプラグインをインストールします。 IaCコードの生成と環境構築 VPCとEKSクラスタの構築 EKSクラスタとクラスタに必要となるVPCの構築のため、Junieの画面で以下のプロンプトを入力しました。 プロンプト terraformディレクトリにEKSのクラスタを作成するコードを書いてください。EKS
私たちのユースケースでは、特に以下の点がローカル環境のメリットとして際立ちました。 即応性と開発効率の向上: 開発者が日々参照するドキュメントへのアクセスが高速であることは非常に重要です。ローカルサーバーであれば、ネットワークの状況に左右されず、瞬時に情報へアクセスできます。 AIアシスタントとの親和性: CursorやClaude Desktopのようなローカルで動作するAIアシスタントと連携する場合、ドキュメントもローカルにある方がシームレスかつセキュアに連携できます。 もちろん、ドキュメントの一元管理や大規模なチームでの共有といった点ではリモートサーバーに分があります。 しかし、PipeCD、BucketeerはOSSという特性があるため、無理にリモートにしなくても良いという判断となりました。 構築するうえで工夫した点 PipeCDとBucketeer、それぞれのMCP Docume
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