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はじめに ソフトウェア開発において、コストを抑えつつ高精度な成果物を得ることは重要な課題です。本記事では、ChatGPTやclaude.aiといったWeb UIベースのAIと、**cline（旧Claude-dev）**を組み合わせて効率的に開発を進める方法をご紹介します。具体的なコード例や手順を交えながら、2つのステップで解説します。 cline（旧Claude-dev）とは？ clineは、CLIとエディタを自在に操ることができるAIアシスタントです。高度なエージェント機能を持つClaude 3.5 Sonnetを基盤に、複雑なソフトウェア開発タスクをステップバイステップで処理します。ファイルの作成・編集、コマンドの実行、プロジェクトの分析など、多彩な機能を持ち、開発者の生産性を大幅に向上させます。 ステップ1：Web UIベースで要件を固める 最初のステップでは、ChatGPTやcl

Model Context Protocol（MCP）の新しいサーバー実装として、Command Executor MCP Server v0.1.0がリリースされました。このサーバーは、LLMとローカル環境の間で安全にコマンドを実行するための橋渡し役として機能します。 はじめに：なぜCommand Executor MCPサーバーが必要か LLMの能力を最大限に活用するには、ローカル環境でのコマンド実行が必要不可欠です。しかし、無制限のコマンド実行を許可することはセキュリティ上のリスクとなります。Command Executor MCPサーバーは、この課題に対して「事前承認されたコマンドのみを実行可能」というアプローチで解決策を提供します。 主要な機能と特徴 1. 安全性を重視した設計 サーバーの中核となる安全性の仕組みは、index.tsで実装されています： const DEFAULT

概要 Roo-Clineは、人気の高いClineをベースに開発された革新的な自律型コーディングアシスタントです。Claude 3.5 Sonnetの強力なエージェント機能を活用し、コードの作成から編集、テスト、デバッグまでを包括的にサポートします。従来のAIコーディング支援ツールとは一線を画し、より深い文脈理解と自律的な問題解決能力を備えています。 主要機能 1. 強化された自動化機能 コマンド自動承認: ターミナルコマンドの実行を自動的に承認 ファイル操作の自動化: ファイルの作成・編集を自動的に処理 ブラウザ操作の自動化: Webアプリケーションのテストや動作確認を自動実行 MCPツールの自動承認: Model Context Protocolツールの承認プロセスを効率化 2. プロジェクト管理の柔軟性 .clinerules対応: プロジェクトごとにカスタム指示を設定可能 既存Cli

はじめに GIMPは強力な画像編集ソフトウェアですが、Pythonスクリプトを使用することで、その機能をさらに拡張できます。本記事では、GIMPのPythonスクリプトを使って、カスタムメッセージを含む画像を自動生成する方法を解説します。 このガイドは、プログラミング初心者でも理解できるよう、ステップバイステップで説明していきます。 デモ動画 GIMPとPythonスクリプトの基礎 GIMPでPythonスクリプトを使用すると、画像処理を自動化できます。以下は、GIMPとPythonスクリプトの関係を示す簡単な図です。 GIMP: 画像編集ソフトウェア Python-Fu: GIMPとPythonを繋ぐインターフェース Pythonスクリプト: 自動化のための命令セット 自動化された画像処理: スクリプトによる画像操作 生成された画像: 処理結果の出力 スクリプトの全体構造 まず、スクリプ

はじめに 大規模言語モデル（LLM）の世界で、効率的な推論は常に課題となっています。この記事では、その課題に革新的なソリューションを提供する「vLLM」と「PagedAttention」について詳しく解説します。これらの技術が、どのようにLLM推論を高速化し、メモリ使用を最適化しているのかを、初心者にも分かりやすく説明していきます。 解説スレ vLLMとは？ vLLMは、オープンソースのLLM推論・サービングエンジンです。その特徴は、「PagedAttention」と呼ばれる新しいメモリ割り当てアルゴリズムを使用していることです。 vLLMの主な特徴 高速処理: HuggingFace Transformers（HF）と比較して最大24倍、HuggingFace Text Generation Inference（TGI）と比較して最大3.5倍のスループットを実現します。 効率的なメモリ使