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Today we are announcing an alpha version of Pyrefly, an open source Python type checker and IDE extension crafted in Rust. Pyrefly is a static type checker that analyzes Python code to ensure type consistency and help you catch errors throughout your codebase before your code runs. It also supports IDE integration and CLI usage to give you flexibility in how you incorporate it into your workflow.
JavaやC++、Pythonのようなプログラミング言語には、英語などの自然言語を流用した「アポステリオリ言語」と、完全オリジナルなキーワードだけで作られたアプリオリ言語が存在します。アプリオリ言語は命令文とタスクを一致させれば良いため、人工言語のように自由に設定することができます。オリジナルのプログラミング言語「Mystical」は、文字ではなく魔法陣のような図形を命令文として設定しているため、ソースコードを魔道書のように描くことができるとのことです。 Mystical https://suberic.net/~dmm/projects/mystical/README.html Mysticalの構造は、内側と外側に境界線を持つ「リング」に基づいています。一番外側のリングは時計の3時の位置から始まり、反時計回りに流れて、記述されている図形に応じてタスクを実行します。 また、以下のようにリ
After a year of active development: Zod 4 is now stable! It's faster, slimmer, more tsc-efficient, and implements some long-requested features. Huge thanks to Clerk, who supported my work on Zod 4 through their extremely generous OSS Fellowship. They were an amazing partner throughout the (much longer than anticipated!) development process. Versioning To simplify the migration process both for use
［速報］マイクロソフト、AIモデルをWindows/macOSローカルで実行可能にする「Azure AI Foundry Local」発表 マイクロソフトは日本時間5月20日未明に開幕したイベント「Microsoft Build 2025」で、WindowsおよびmacOSのローカル環境でエッジ環境に最適化されたAIモデルを実行可能にする「Azure AI Foundry Local」を発表しました。 同時に、これまでWindows Copilot Runtimeと呼ばれてきたWindows上のAI実行環境を「Windows AI Foundry」としてアップデート。Windows上での「Azure AI Foundry Local」をこれに統合することも明らかにします。 Azure AI Foundryとは Azure AI Foundryは、クラウドサービスであるMicrosoft A
GPT-4などの大規模言語モデル（LLM）が対話相手の個人情報を活用した場合、議論の場で人間よりも64%高い説得力を持つことが研究で分かった。偽情報拡散の新たなリスクとなる一方、教育目的など肯定的な活用の可能性も示している。 by Rhiannon Williams2025.05.20 16 この記事の3つのポイント GPT-4は人間よりも説得力があると研究で判明した GPT-4は相手の個人情報を利用することで説得力が高まる LLMはデマ拡散に利用される危険性がある一方で対策にもなり得る summarized by Claude 3 毎日、何百万人もの人々がオンラインで議論を交わしているが、驚くべきことに、他人の考えを変えられる人はほとんどいない。新たな研究によれば、大規模言語モデル（LLM）の方がより良い成果を上げられる可能性があるという。これは、良くも悪くも、AIが人々を説得するための
TL;DR 社内の開発情報にアクセスするMCPサーバーを作成して、AI開発ツールが業務知識を活用できるようにしてみた。 具体的なツール事例（DBスキーマ参照、コード検索など）と、AIに活用させるための命名、レスポンス、権限などの考え方とコツを紹介。 TL;DR はじめに MCPとは MonotaROでのMCP DBスキーマを使ったコード生成 既存ソースコードからの業務知識抽出 共通モジュールの使用例の検索 MCPツール実装のコツ プロセスの状態に依存せずツールを利用できるようにする できるだけ具体的なツール名をつけてパラメータを修飾する レスポンスとしてinformativeなフィードバックを返す (なるべく)実行ユーザーの権限を使う まとめ はじめに MonotaROでは、ドメインモデリングでリアーキテクチャに挑むと同時に、モノタロウのAI駆動開発の全貌をご紹介しますのようにAIツールを
こうした環境を整えた上で、プロの開発者とビジネスパーソンの双方が、自分で発想し、自分で作れなければならない。業務ニーズに即した、時には複数のAIエージェントを活用する複雑なアプリケーションを、容易かつ高速に開発できる必要がある。 ここで重要になるのがオープン性だという。力のあるクラウド事業者などが、独自の技術で陣取り合戦をする時期は過ぎ去ったとスコット氏は話す。 「今重要なのは、どれだけ普及させることができるかだ」（スコット氏） Webが成功した裏にはオープンな構造があった。同じようにAIエージェントを普及させるため、Microsoftは業界全体と力を合わせ、オープンな仕組みを推進していくとしている。 では、今回のイベントで、AIエージェントに関してどのような機能を発表したのか。主なものは以下の通り。 MCPとA2Aを広範にサポート まず、Microsoftは、OpenAIとの提携関係を継
米Microsoftは5月19日（現地時間）、年次開発者カンファレンス「Build 2025」において、Windows 11で「Model Context Protocol（MCP）」をネイティブサポートする計画を発表した。AIエージェントとアプリケーション間の連携を標準化し、よりシームレスで安全なエコシステムの構築を目指す。 MCPは、AIアシスタントが外部のデータソースやツールと連携するための標準化されたフレームワークとして設計されたオープンプロトコルである。Anthropicによって提唱され、業界内でサポート表明が相次いでいる。この背景には、エージェント型AIの台頭がある。従来はアプリごとに独自のAPI設計が必要だったが、MCPを使えば統一された方法で接続・連携できるため、開発コストの削減や互換性の向上につながる。 MCPは主に以下の3つを定義する。 MCPホスト：VS Codeなど
はじめに こんにちはおかしんです。 今日はAIのお話をしようかなと思います。いやほんとに大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましいものがありますね。 新たなモデルが出るスピードも早いですし、賢くなっていくスピードが尋常じゃないです。数ヶ月前「うわ、これやばいな。まじで世界変わる。優秀すぎ。」と思ってたモデルが今では「Gemini 2.5 Proやo1 Proと比べちゃうとなー」みたいな状況ですし、それはこれからも数ヶ月単位で繰り返されていくんだと思います。 ちなみに私は最近GoogleのNotebookLMにお熱です。 さて、そんな進化の激しいLLMですが、最近ではもっぱら「MCP（Model Context Protocol）」が話題なので、今日はMCPについて自分の学習のまとめも兼ねて解説してみたいと思います。 私は日常的にAIコーディングで何かプロダクトを作ったりということしている
1. Codex のセットアップ「Codex」のセットアップ手順は、次のとおりです。 (1) ChatGPT左上の「Codex」をクリック。 (2) 「開始」をクリック。 (3) 「GitHubを接続する」をクリック。 (4) コード作成・編集するリポジトリを選択し、「環境を作成する」をクリック。 (5) 学習を許可するかどうかを選択して、「続ける」をクリック。 2. Codex の実行「Codex」の実行手順は、次のとおりです。 (1) 実行するタスクをチェックして、「Start tasks」をクリック。 初回起動時のみ表示されます。 (2) Codexのメイン画面の表示。 Codexのメイン画面には、次の2つのボタンがあります。 ・確認を求める : ブレインストーミング、監査、アーキテクチャに関する質問に使用します。 ・コード : 自動リファクタリング、テスト、修正を適用したい場合に使
［速報］マイクロソフト、WindowsがMCPをサポートすると発表。AIエージェントでWindowsやアプリとの連携が可能に マイクロソフトは日本時間5月20日未明に開幕したイベント「Microsoft Build 2025」で、AIアプリケーションやエージェントとアプリケーションを連携させるプロトコルである「MCP」（Model Context Protocol）をWindowsがネイティブにサポートすると発表しました。 WindowsのMCPサポートでは、以下の機能がWindowsに実装されます。 MCP Servers for Windows ファイルシステムやウィンドウ管理、Windows Subsystem for Linux（WSL）などのWindowsシステムファンクションがMCPサーバとなり、AIアプリケーションやエージェントからアクセス可能になる。 MCP Registr
May 19th, 2025 by the VS Code team We believe that the future of code editors should be open and powered by AI. For the last decade, VS Code has been one of the most successful OSS projects on GitHub. We are grateful for our vibrant community of contributors and users who choose VS Code because it is open source. As AI becomes core to the developer experience in VS Code, we intend to stay true to
［速報］マイクロソフト、Windows Subsystem for Linux（WSL）のコードをオープンソースとしてGitHubに公開 マイクロソフトは日本時間5月20日未明に開幕したイベント「Microsoft Build 2025」で、Windows上でLinux環境を構築するWindows Subsystem for Linuxのコードをオープンソースとして公開したことを発表しました。 GitHubのMicrosoft /WSLリポジトリのRelease 2.5.7でコードが公開されており、ユーザーは自身でコードをビルドをすることや、独自のカスタマイズなどが可能になると説明されています。 WSLは、Linuxカーネルを軽量な仮想マシン内で実行することによりLinuxのシステムコールを処理しているため、Windows上でフル互換のLinuxシステムコールを備えています。 これによりW
Today we’re very excited to announce the open-source release of the Windows Subsystem for Linux. This is the result of a multiyear effort to prepare for this, and a great closure to the first ever issue raised on the Microsoft/WSL repo: Will this be Open Source? · Issue #1 · microsoft/WSL. That means that the code that powers WSL is now available on GitHub at Microsoft/WSL and open sourced to the
We are excited to introduce a new coding agent for GitHub Copilot. Embedded directly into GitHub, the agent starts its work when you assign a GitHub issue to Copilot or prompt it in VS Code. The agent spins up a secure and fully customizable development environment powered by GitHub Actions. As the agent works, it pushes commits to a draft pull request, and you can track it every step of the way t
GitHub Copilot に新機能が追加されました。タスクやIssueの内容をもとに実装できるコーディングエージェントで、GitHub Actionsを使ってバックグラウンドで実行し、その作業をプルリクエストとして提出します。 GitHub Copilot に、新しいコーディングエージェントが加わりました。GitHub に直接組み込まれており、GitHub IssueをCopilot に割り当てるとエージェントの作業が始まります。エージェントはGitHub Actions上に安全でカスタマイズ可能な開発環境を自動構築し、作業内容をドラフトプルリクエストへコミットとして随時プッシュします。進捗はエージェントセッションログで随時確認できます。 ブランチ保護など既存のセキュリティポリシーはそのまま適用され、CI/CDの実行前には必ず人間がプルリクエストを承認する仕組みになっているため、ビルド
BackAI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities an
［速報］「GitHub Copilot Coding Agent」パブリックプレビュー。AIにIssueをアサインすると、解決に向け自律的にプログラミング マイクロソフトは日本時間5月20日未明に開幕したイベント「Microsoft Build 2025」で、GitHubのIssueをAIにアサインすると、解決に向けて自律的にプログラミングを行う新機能「GitHub Copilot Coding Agent」をパブリックプレビューとして発表しました。 GitHub上のコーディングエージェントは、今年（2025年）2月に「GitHub Copilot Agent Mode」がプレビュー公開されています。これはタスクをVisual Sutido Code上の画面からプロンプトでGitHub Copilotに指示する形式でした。 参考：GitHub Copilot Agent Modeが登場。タ
はじめに こんにちは。GMO Flatt Security株式会社 ソフトウェアエンジニアの梅内(@Sz4rny)です。 一つ前の記事である「MCPにおけるセキュリティ考慮事項と実装における観点（前編）」では、MCP Server / Client のリスクについて紹介しました。本記事では、すこし観点を変えて「AI と認可制御」について検討します。 LLM を組み込んだサービスを実装している人も、LLM が組み込まれた開発支援ツールを使っている人も、おそらく一度は「AI にどの程度権限を与えてよいのか」という疑問に頭を悩ませたことがあるのではないでしょうか。本記事では、このテーマについて深堀りします。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーションテストを提供してい
スニダンを開発している@natsuk4zeです！ 今回は生成UIというリアルタイムにUIを生成する技術を、Flutterで試してきたので、ご紹介します✨ GitHubもぜひフォーローお願いします！ デモ動画 今回はこのようなデモを用意してみました。 ローティングを挟んだ後に表示される沖縄に関する画面は丸ごとAIが生成しています。 設計 ユーザーの入力を元に、AIがJSON形式でWidgetを生成し、アプリはそのJSONをWidgetに変換して表示しています。 ユーザー入力画面 ここでは、ユーザーが入力したテキストを、プッシュ遷移で生成UI画面に渡しているのみで、特別なことはしていません。 /// ユーザー入力画面 class UserInputScreen extends HookWidget { const UserInputScreen({super.key}); @override
はじめに 弊社ではCursorを導入していますが、Cursorの他にも何らかの生成AIが開発現場に定着したと思います。 昨今、生成AIの急速な発展によって、エンジニア不足の問題に対する感覚が大きく変わりました。かつては「とにかくエンジニアが足りない」という課題が開発現場の大きなボトルネックでしたが、AIの登場により、単純作業や定型的なコード作成はAIが代替するようになりました。 AI前提で開発を進める いかにしてAIを活用できるように寄せるか、を基準にして開発を進めるようになりました。具体的に弊社で取り入れたこととしては、 デザインをv0を前提にしているため、標準出力であるTailwind CSSやShad/cnを採用 DDDやクリーンアーキテクチャにより、SOLIDなコード規約を遵守 生成AIを使わないのはあいさつできないのと一緒 現在、生成AIはエンジニアにとって欠かせない日常ツールに
調査対象者に、現在自身が率いている組織において、AIをどのような目的で活用しているかを尋ねたところ、「定型業務の最適化」（47.7％）がもっとも多く、「データ分析・予測」（38.7％）、「コンテンツ制作の支援」（35.4％）がそれに続いた。 自身が率いている組織におけるAI活用にあたって、リーダーとして直面した具体的な課題を尋ねた質問（複数回答）では、「メンバー間でのAI活用スキルや知識の格差」（35.7％）が最多となり、以下「AIのアウトプットの品質を確保・管理する難しさ」（32.0％）、「既存の業務プロセスやシステムへのAI導入の難しさ」（28.4％）が続いている。 自身が率いている組織に対して、リーダーとしてどのような役割を果たすことが重要だと思うかを尋ねたところ（複数回答）、「AI活用による業務効率化の推進」（48.0％）、「メンバーのAI活用スキルや知識の向上支援」（43.2％）
NVIDIAは5月20日（米国太平洋夏時間）、Windowsに特化したAI推論ライブラリ「NVIDIA TensorRT for RTX」を開発したと発表した。Microsoftが提供するWindows 11向け「Windows ML」の一部としてプレビュー提供が始まっており、6月中にはNVIDIAからもSDK（開発者キット）が提供される予定だ。 TensorRT for RTXはWindows MLに組み込めることが特徴で、Windows MLの標準API（ライブラリ）である「DirectML」と比べると最大2倍のパフォーマンスを発揮できるという。Tensorコアを統合した全てのNVIDIA製GPU（「RTX」という名称が含まれているもの）に対応していることも特徴だ。 Windows MLの一部として提供されるため、推論エンジンを事前にコンパイルする必要がないことや、ライブラリを事前にダ
AIブームである。私のような場末のエンジニアにまで、AI案件の話が飛んでくる始末だ。 AI案件とは、だいたいにおいて、「ChatGPTのようなAIに我が社の長年の課題（属人化している業務や、時間のかかる業務）を代替させ、業務効率化を図る」という趣旨になっている。 ところで、案件の決裁権を握っているおじさんたちにとって、AIとはChatGPTのことだ。つまりは日本語を理解し、なんだか賢そうな返答を返し、全てを解決してくれそうなふいんきのあるチャットボットのことである。 さて、どうやってAI（LLM)に建築物の構造計算の検証や、ブランド品の値付け査定や、Webデザインをさせたらいいだろうか？ 哀れなプロンプトエンジニアたちが、あの手この手でプロンプトを調整することで、LLMはそれらしい返答を返してくれる。それらしい数字、それらしい値段、どこかで見たことのあるHTML。だが、実際それを業務に反映
What is Edit? Edit is a new command-line text editor in Windows. Edit is open source, so you can build the code or install the latest version from GitHub! This CLI text editor will be available to preview in the Windows Insider Program in the coming months. After that, it will ship as part of Windows 11! How to use Edit Open Edit by running edit in the command line or running edit <your-file-name>
米Microsoftは5月19日（現地時間）、年次開発者会議「Build 2025」を開催した。今回の基調講演の主要テーマは、AIエージェントの時代とオープンなエージェント指向Webの構築だった。 Microsoftは、現在はプラットフォームシフトの「中盤」にあたり、物事が大規模に展開される時期であるとしている。 本稿ではその基調講演で発表された主なこと（完全な網羅ではない）を簡単に紹介する。発表された新機能や機能強化のほとんどは、同日から利用可能になる。 GitHub Copilotの機能強化 GitHub Copilot Chat in VS Codeをオープンソース化する。AI機能をVS Codeのリポジトリのコアに直接統合する。 GitHub Modelsに、プロンプト管理、軽量な評価、エンタープライズ制御などの新機能が追加され、GitHubを離れることなく最先端モデルでの実験が可
次世代版Siriは劇的進化か。Apple幹部「ChatGPTと同等レベル」 モノリシックモデル採用で会話能力向上、iOS 19ではGeminiやPerplexityとの連携も視野に Appleが今後数年間でSiriを大幅に改良する計画を進めていることが明らかになった。BloombergのMark Gurman氏とDrake Bennett氏の報道によると、一部のApple幹部たちは現在、SiriをChatGPTの真の競合に変えることを推進しているという。 次世代のチャットボット版Siriは、過去6カ月間のテスト中に大きな進展を見せており、一部の幹部たちは現在これを「最新版ChatGPTと同等レベル」と評価しているとされる。さらにAppleは、ChatGPTと同様に、Siriにインターネットにアクセスして複数のソースからデータを収集・統合する能力を与えることも検討しているという。 Siriの
AIは目覚ましいスピードで進化を続けている。経理担当者はその業務において、どの生成AIを、どのように活用すべきだろうか。 こうした疑問に応えるべく、マネーフォワードは「生成AI×経理業務の実務活用事例を大公開」と銘打ったオンラインセミナーを開催した。登壇したのは、生成AI活用の専門家であるセブンセンス税理士法人の大野修平氏と、実際にマネーフォワードの経理部門でAI活用を推進する執行役員の松岡俊氏。 ユーザー数が多いChatGPTはもちろん、GeminiやNotebookLMといった最新ツールを実際に動かしながら、経理業務での具体的な活用シナリオ、導入の勘所、そしてAIと共に働く未来の経理担当者の姿について議論を交わした。 その中で解説された、財務分析レポートの作成、契約書の内容分析、難解なリース会計基準を理解するためのクイズアプリ作成など、実践的な9つの活用法を紹介する。 経理担当者が知っ
Google社がAIノートツール「NotebookLM」のモバイルアプリ版をApp StoreとGoogle Playストアで本日より配信開始しました。 NotebookLMは、Googleが開発したGeminiを搭載したAIノートアプリです。ユーザーがアップロードした文書やメモをもとに、要点の整理や質問への回答など、文脈を理解した上で資料を要約たり読み上げたりするのが特徴です。 このアプリでは、PDFやウェブサイト、YouTubeの動画、テキストファイルなどをノートブックに取り込むことで、AIがそれらの情報源を分析します。 iOS版とAndroid版が展開。モバイルアプリ版の提供により、外出先でもNotebookLMの機能を利用できるようになります。また、バックグラウンド再生やオフラインサポートも備えており、移動中でも学習や情報整理が可能となります。
LinkedInを30秒もスクロールしないうちに、生成AIがあなたの仕事を奪うか劇的に変えるという投稿に出くわす。おそらく最もよく聞くのは、仕事を奪うのは生成AIそのものではなく、それを使う人間だという声だ。では、自分がその使う側の人間であることを、現在や将来の雇用主にどう示せばいいのか。 Googleはその答えを用意した。先週、Google Cloudが「Generative AI Leader」という認定資格を発表した。生成AIに関する知識を試す多肢選択式のテストに合格すれば取得できる。有効期間は3年。 受験料は99ドル（約1万4000円）だ。しかしAIに興味があり、Googleから学びたいなら、所要7〜8時間のトレーニングコースを無料で受講できる。 お金を払ってテストを受け、資格を得るのは1つの選択肢だ。就職活動や昇進の交渉では資格が役立つ場合もあるが、より重要なのはスキルそのものだ
GMOインターネットグループは5月19日、従業員のAIスキル向上を目的に「GMO AIブースト支援金」を創設すると発表した。 グループ約8000人の従業員（「パートナー」と呼ぶ）に対し、生成AIサービス利用費用を、1人あたり最大1万円を目安にグループ各社が支援する。年間投資額は約10億円規模になる見込みだ。 自社開発のAI活用ツール「天秤AI Biz byGMO」の利用は必須とした上で、業務内容に応じ、チャットbotから画像生成AI、音楽生成AIなどを自由に選んで使える。ChatGPT Plus、Claude Pro、GitHub Copilot、Canvaなど計30種類をラインアップしている。 5月26日から運用を始め、6月13日からグループ全社での本格展開する計画。 同社は2025年3月時点で業務でのAI活用率が90％を突破しているという。「従業員一人一人のAI活用力をさらに高め、AI
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