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Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ!現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ! ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用(サービスがGAになったタイミングから全社員で利用)しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい! 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での
AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab キーを押すことで提案を受け入れたり、提案が気に入らなければそのままコ
はじめまして。チームみらい 永田町エンジニアチームの伊藤と申します!エンジニアチームではエディと呼ばれています。 どーやって作ったの?先日チームみらいでは、政治資金の流れを透明性を持って公開するプラットフォーム「みらい まる見え政治資金」をリリース、ソースコードも OSS として公開し、サービス開始から約2日で20万PVと、大きな反響をいただきました。 アプリケーションの設計や技術的な詳細については、上記の記事にまとめているので、ぜひ読んでみてください! ところで、こちらのアプリ、実は95%以上のコードをLLM(コーディングエージェント)が実装しているんです。 自分でコーディングの手を動かさない開発手法を確立できたことで、15,000行程度の中規模アプリケーションを、開発開始から約45日でリリースすることが可能になったと思っています。(なお私は別件でフルタイムの本業があり、パートタイムとし
はじめに この記事は GitHub Copilot の Tips を詰め込んだ記事になります。 GitHub Copilot を普段使っているが、コード補完しか使ってない方や、これから使おうと思っている方に向けて Tips をまとめて紹介する記事になります。 是非日々の開発ライフにお役立てください 🚀 GitHub Copilot とは? GitHub Copilot は、開発者がコードをより速く、少ない労力で記述できるように支援する AI コーディング アシスタントです。 コンテキストに応じた支援を提供し、開発者が入力中にコードの提案を行います。 これは、行の補完の場合もあれば、まったく新しいコードのブロックの場合もあります。 これにより、開発者は問題解決、共同作業、イノベーションに集中できます。主要なエディターと統合され、GitHub にネイティブに組み込まれているこのツールは、最も
さあそしてPerplexityのように、ネットを勝手に探して記事を要約してくれるようにするためには、SerperというAPIを使う必要がある。Serperはしばらく無料で使えるので気に入ったら金を払えばよろしい。 次に、LM Studioを立ち上げてJan-V1をダウンロードしておく。 さらにMCPの設定をする。 右端のProgramの「Edit mcp.json」で編集すればOK mcpServersのプロパティのところにこんな感じで入れる { "mcpServers": { "github.com/marcopesani/mcp-server-serper": { "command": "npx", "args": [ "-y", "serper-search-scrape-mcp-server" ], "env": { "SERPER_API_KEY": "ここにSerperのAPI
どうもこんにちは Claude Codeを使っている人ならみんな感じてると思いますが、CLAUDE.mdでどれだけ緻密なルールを組んでも3ラリーくらいするとすっかり忘れてどんどん適当に動き出すというどうしようもない現象があります そのたびに「ルールを守ってください」と500000000回は打ち込みましたし、指摘し疲れて「/a」で「ルールを再確認してください」というカスタムコマンドまで組んで対処しているような状況でした この問題で難しいのが、「語尾を◯◯にして」だったりそういうしょうもないロールプレイはずっと守るわりに、「事前に確認を取って」とか「このルールで報告して」とかそういう挙動系のルールをすぐ忘れるという点です これをどうにか解決できないかなーと考えていたのですが、そもそもなぜ語尾ルールは守れるのか?という部分から答えを見つけるべきだと思い調査を開始しました なぜ語尾ルールだけは守ら
はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin
AI の能力が上がるにつれて、人間が AI を監督するのが難しくなってきています。本稿では、Anthropic などのグループが ICLR 2025 で発表した Language Models Learn to Mislead Humans via RLHF(言語モデルは RLHF を通じて人間を誤解させることを学ぶ)をベースに、この問題について議論します。 この論文では、LLM が解けないほど難しいタスク、例えば難しいプログラミングのタスクに直面したとき、「分かりません」と言ったり、一目で分かるような間違ったコードを出力すると BAD ボタンを押されてしまうので、あえて出力を複雑にしたりデバッグしにくいコードを出力し、それによりユーザーは煙に巻かれる・ミスが隠蔽されるといった現象が実験により確認されています。 この現象は現実の LLM や AI サービスでも起きている可能性が高いです。自
Claude Codeで効率的に開発するための知見管理 はじめに Claude Codeは、Anthropicが提供するAIアシスタント「Claude」をコマンドラインから直接利用できるツールです。しかし、プロジェクトが大きくなるにつれて、過去の試行錯誤や設計決定をClaudeに効果的に伝える仕組みが重要になってきます。 本記事では、Claude Codeを使った開発で得られた知見を体系的に蓄積・活用するための実践的な方法論を紹介します。 知見管理の課題 Claude Codeを使い始めると、以下のような課題に直面します: 同じ問題について何度も説明する必要がある 過去の設計決定の理由をClaudeが理解していない プロジェクト固有の制約や要件を毎回伝える手間 デバッグで得られた知見が散逸する これらの課題を解決するために、構造化された知見管理システムを構築することが重要です。 提案する知
Ubie株式会社で病気のQ&Aのプロダクトマネージャー(PdM)を務めている、田口(@guchey)です。 Cursorをプロダクトマネジャーが活用する記事を見て、自分もプロダクトマネジメント業務の中心をCursorにしてみることにしました。 威力すごい。各所にあった知識を集約した結果、自分の認知限界を超える相棒になりました。 現在のスプリント、バックログアイテム、OKR、ユーザーストーリー、主要メトリクスを把握したAIは、プロダクトの現在地から未来の姿まで詳細に把握したAIプロダクトマネージャーだった。 ディレクトリ構成今はこんな構成にしています。 cursor_pdm/ ├── .cursor/ # Cursor AI 用の設定ファイル │ ├── mcp.json # MCP設定ファイル │ └── rules/ # Cursor AIルール │ ├── 000_general.md
スライド概要 プロンプトやRuleなどのコピペが上の資料だとできづらいかと思うので、こちらのフォルダから別途ドキュメント形式のPDF資料(テキストがコピペできるPDF)を用意しました。こちらもあわせてどうぞ。 https://drive.google.com/drive/folders/18gKJn-Mrx_ij80IS4QrB5DXATynKW_Db?usp=drive_link --- 2025年3月30日(日) 13:00開始〜15:30終了 本講座は下記の人気記事をベースに、執筆者自身が口頭で解説する形式となります * [あなたの仕事に"AI秘書"を。ノンエンジニアでもOKなCursorエージェント超入門](https://note.com/miyatad/n/nae304a0024af) * [プロジェクト管理もストレスもAIがサポート! ノンエンジニアでもOKなCursorエー
こんにちは、よしこです。 最近、個人的に欲しいツールをVibe Codingで作ることが増えてきたので、私の中で定着してきた進め方をまとめてみようかなと思いました。 ちなみに "Vibe Coding"(雰囲気コーディング)というのは、「人間が音声やテキストで指示を出し、AIが主体となってコードを書くコーディングスタイル」を指すワードです。 私もこのやりかたをするときはほとんどコード書いてません。 要件定義 まずは「何を作るのか」「ターゲットは誰か」「どんな機能が必要か」「画面構成はどうするか」などを決めます。好きなAIとチャットベースで喋りながらまとめていきます。 こっちが全然考えきってなくても、「◯◯なアプリ作りたいんだけど要件定義手伝ってー」から会話を始めれば必要な情報は向こうがヒアリングしてくれます。 ここはChatGPT 4oを使うことが多いです。トーンやノリが個人的な好みと合っ
はじめに こんにちは、ダイニーの ogino です。 この記事では、AI エージェントや MCP に入門しようとしている人向けに、エージェントの内部実装について概説します。これを理解することで、現状の AI にできることが明確になり、今後の技術動向を追う上でも役に立つはずです。 本記事の要旨 MCP の表層的なプロトコルには大した意味も革新性も無いので、AI エージェントを理解するにはまずコンテキストを把握しましょう。 素の LLM の能力と、エージェントの実装を切り分ける AI エージェントは、自律的に判断してファイル操作や Web ブラウザなどのツールを使い分けることが可能です。しかし、その基盤となっている LLM にできるのは、テキストを入力してテキストを出力することだけに限られます[1]。 以降では「LLM にできないこと」を掘り下げ、それを補うために AI エージェントがどのよう
非エンジニアの私でも実践できた! ObsidianとGemini CLIで、あなたのノート術は劇的に変わる 「第二の脳」として無限の可能性を秘めたツール、Obsidian。 しかし、そのあまりの自由さゆえに、私たちはいつしか「思考する」ことよりも「整理する」ことに頭を悩ませてはいないでしょうか。 ファイル名の迷宮: 「このノート、後で探せる名前はなんだろう...」 フォルダ分けの深淵: 「このメモは『アイデア』?それとも『タスク』?」 美学という名の呪縛: 「自分で決めたルールだけど、守るのが正直しんどい...」 私自身もエンジニアではありませんが、この「小さな面倒」の積み重ねが思考の勢いを削いでしまう感覚に、ずっと悩まされてきました。 そんな中で試行錯誤の末にたどり着いたのが、先日発表された、GoogleのAIアシスタント「Gemini CLI」との連携です。 この記事では、専門知識がなくても使
Introduction Zennのみなさん、こんにちは! TSUKURUBAで、Web フロントエンドエンジニアをしているkiiです 最近、プロジェクトの中でAI Agent(Cursor)を活用した開発に取り組み、試行錯誤を重ねてきました。 その過程で見えてきた、効果的な開発フローやノウハウを本記事でまとめて共有します。 いろんなAI Agent利用記事あるのですが、抽象的なものが多く、もっと具体例教えてほしいな〜と思ったので書いてみました! 実際に使っているドキュメントや命令の例、運用のコツも紹介しますので、 みなさんの開発やAI活用の参考になれば幸いです。 この記事で得られること AI Agent(Cursor)を活用した開発フローの具体的な進め方 AI Agentが実装できるような、要求整理から実装までのDocument作成手順 AIとのやりとりを効率化するための実践的なTips
透明性を高める公開ロードマップ 利用者との信頼構築のためにも、現在運営として何を考えているかわかるよう、機能ロードマップもSlackのリスト機能を活用して公開しています。 v0 (Vercel社が提供する生成AIによって画像・自然言語からUIコードを生成するツール)を使ったプロトタイプなどを使い、ここでやり取りすることにより、各部署/グループ会社のAI活用推進者とも連携をとりつつ、個々のステークホルダーとのやり取りが断片化しないように合意形成を進められます。 OpenView Partners (PLGの提唱企業)によるNotionなどの事例 継続的なカスタマイズ開発 私たちのプロジェクトでは、Difyをシングルテナントのまま、全ユーザーが自由な相手を選べるReBAC(関係ベースのアクセス制御)のアプリ共有機能を独自に実装しました。これにより、利用者ごとの組織・利用形態に合わせた柔軟にアプ
プロローグ 2025年05月22日 Claude 4 リリース後、多くの人間が一段階未来へきたと感じていることだろう。 今まで超えられないと感じていた壁を超えたような感覚がある。 dd 更に Claude 4 を、LLMを使いこなしたい。そう思い Claude 4 プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスに目を通した。 私の脳に強烈なインパクトを残したのが以下のセクションだった... 面白すぎる...! 本題 どうやら奨励するとAIは頑張れるらしい。 ビジュアル表現が豊かになるらしい。 英語原文だと以下のような内容だ。 For frontend code generation, you can steer Claude 4 models to create complex, detailed, and interactive designs by providing explicit
今回は一気に「MCPなにもわからない」から「MCP完全に理解した」に一気にレベルアップすることを目的に書いています。 そのために以下をモリモリに解説していきます。 ModelContextProtocol(MCP)とは? MCPがあることでできること MCPを実装するライブラリmodelcontextprotocolを使ってチュートリアル 実装のためのネゴシエーションや通信プロトコルの説明も踏まえてのチュートリアルです。 CursorへのMCPサーバーの登録方法 MCPがどのように動作してツールが使われるのか? FunctionCallingとの違い MCPって単語聞きすげてわからないままに嫌になっている人はこれを読むことで解放されてください。 ModelContextProtocol(MCP)とは? まずはイメージを見てもらうとわかりやすいと思います。 (https://modelcon
開発現場で急速に広がっているOpenAIのCodex(コーデックス)。本記事では、OpenAI Dev Dayで公開された実践的な活用事例を、具体的なプロンプトやノウハウとともに詳しく解説します。 ▼公式セッション動画 1. Codexとは?シニアエンジニア級のAIチームメイトCodexはOpenAIが開発したAIソフトウェアエンジニア。開発チームのTibo氏はこう表現します: 「Codexは人間のチームメイトのようなもの。一緒にペアプログラミングしたり、タスクを委任したり、明示的な指示なしに仕事を進めてもらえます」 2024年8月からわずか数ヶ月で利用者が10倍に増加。開発業界で「バイブシフト」と呼ばれる変化が起きています。 1-1. GPT-5 Codexの特徴最新のGPT-5 Codexがユーザーから「本物のシニアエンジニア」と評価される理由: 「褒め言葉が少なく、悪いアイデアには反
プログラマーの世界では昔から「お前がコピペしたコードはお前のコード」というならわしがある(多分)。つまり、たとえばコードレビューで他の人から指摘が入ったときに、「隣にある別のコードをコピペして作ったからそうなっている」というのは言い訳にならないということだ。ペーストした瞬間からそれは自分が責任をもつべきで、そのためにはそのコードを自分で理解して説明できる必要がある。ジュニアプログラマーはこういった意識が薄いことが多いが、レビューする側のプログラマーとしては、ジュニアプログラマーが責任を持った振る舞いをしてくれないと非常に疲弊するので、こういう哲学は早めに教え込むことが多い。 これに似た話として、最近、プログラミング以外の事例も含めて、生成AIに作らせたものを隅々まで自分で理解しない・説明できない (つまり責任を持てていない) ままそれを成果物として他人に見せるケースがあまりに多すぎるように
みなさんが最近Claude Codeの性能劣化を嘆いているのをよく観測するので、できる限り劣化を防ぐために自分がとった行動を記載してみる。 Micro Compactを無効にする LLMは基本的にコンテキストが伸びるほど推論コストが重くなり、LLMプロバイダーにとって負担となる。 そのため、どのバージョンからかClaude Codeは、コンテキスト上限に達する前から、過去参照したファイルの内容やツール使用のログを要約するようになった模様。 直接的な健忘の原因っぽそう。 詳細はこちらのツイートを参照。 DISABLE_MICROCOMPACT=1で無効にできる。 IDEとの統合をやめる IDEとClaude Codeとの連携によって無駄なコンテキストが注入されるのを防ぐ。 ただし、UXに大きく関わるのでやったほうがいいかどうかは人による。 IDEのExtensionからClaude Code
皆さん、AIコーディングやっていますか?CursorやClaude CodeやCline/Roo Codeのようなコーディングエージェントを使えば、AIがコードを書いてくれるアレです。バイブコーディングとも言いますよね。 筆者は、Claude Codeが定額で使えるようになった5月末からClaude Max で Claude Codeを使ってきたんですが、とにかくストレスがたまることが多かったのと、プラン改悪や、相次ぐClaude Codeの性能劣化で、ClaudeおよびClaude Codeから抜け出したい!と思って、ここ一ヶ月Codexを試してきました。 また、Vibe Kanbanというツールを使って、こちらも運用してきました。 結論からいうと表題の通り、Vibe Kanban + Codex の組み合わせが、Claude Code を使っていた頃より遙かに快適です! 実際に、業務を
最近もっぱら Roo から Claude Code をメインに移しているが、その界隈の進歩は今までの変化とは明らかに質が違うという感覚がある。それを今の時点で言語化しておきたい。 最初にいっておくと、自分はシンギュラリティ論自体には否定派というか、シンギュラリティが来たところで世の中の問題の大多数が解決されるとは思っていない。(特にレイ・カーツワイルは典型的なフェイク野郎だと思っている) 実現したところで、そんなものかになるという程度の話だと思っている。実現したところで、シンギュラリティ万能論者はゴールをずらし続けることで否定するだろう。終末論はいつもそうだ。 という前置きの上で、今確実に転換期を迎えている AI とプログラミングの話をしたい。 特異点があるとしたら、今はその瀬戸際。 tl;dr Claude Code は Claude Code によって 90%が開発されている その改善
Kiroは対話形式で詳細な要件書・設計書を作れるが、実装速度が遅い Claude Codeは爆速開発ができるが、正確な指示出しが難しい 2つの長所を組み合わせることで、質と速度の両取りができました。 Kiroで作った仕様書をClaude Codeに読み込ませたら、Claude Codeがタスクを理解して最後まで実装してくれました。 Kiroとは Kiroとは2025年7月15日にAmazonがリリースした統合開発環境で、要件定義・設計からコードの開発までを行ってくれます。対話形式で詳細なrequirements(機能要件)・design(設計)・tasks(タスクリスト)を作成できます。作られたタスクを実行することで、開発が完了します。 詳しくは次の記事がわかりやすいです。 Kiroは設計は得意だが、実装速度が遅い Kiroは高機能な要件定義・設計機能は持っていますが、現時点では実装速度が
1秒でわかる「ChatGPTエージェント」:ChatGPTがこれになり、パワポを作ってくれる2025年07月18日 18:3017,343 かみやまたくみ 2025年7月17日、OpenAIが「ChatGPTエージェント」を発表しました。ChatGPTに新しい機能をつけたよ、という話で、以下のように説明されています。 ChatGPTは今や、自分のコンピュータを使ってあなたのために働けるようになりました。複雑なタスクも最初から最後までこなします。 実際に使ってみたのですが、誇張なしで↑の画像のような機能です。 ChatGPTエージェントの使い方&その強みChatGPTエージェントは既に実装されており、ChatGPT Plus/Pro/Teamユーザーであれば利用可能です。自分の環境ではWeb版のみ、実装が確認できています(アプリ版はラグがありそうです)。 シンプルな機能ではあるので試すのがいち
1. はじめに Claude Code は、Anthropic が開発したコマンドライン上で動作する agentic coding ツールです。agentic coding とは、AI が自律的にコードを読み書きし、テストの実行やファイル操作、Git 操作などを組み合わせながら、開発者と協働してソフトウェア開発を進める手法を指します。 Claude Code は意図的に低レベルで設計されており、特定のワークフローを強制せず、開発者が自由にカスタマイズできる柔軟性を提供します。この設計思想により、様々な開発環境やプロジェクトに適応でき、スクリプト化や自動化にも対応できるパワーツールとして機能します。 本記事では、Claude Code の効果的な環境セットアップから始まり、基本的なワークフローの確立、最適化技術、そして高度な自動化やマルチインスタンス運用まで、段階的に実践的なベストプラクティ
アイスランドアイルランドアセンション島アゼルバイジャンアフガニスタンアメリカ合衆国アラブ首長国連邦アルジェリアアルゼンチンアルバアルバニアアルメニアアンギラアンゴラアンティグア・バーブーダアンドライエメンイギリスイスラエルイタリアイラクインドインドネシアウォリス・フツナウガンダウクライナウズベキスタンウルグアイエクアドルエジプトエストニアエスワティニエチオピアエリトリアエルサルバドルオマーンオランダオーストラリアオーストリアカザフスタンカタールカナダカメルーンカンボジアカーボベルデガイアナガボンガンビアガーナキプロスキュラソーキリバスキルギスギニアギニアビサウギリシャクウェートクック諸島クリスマス島クロアチアグアテマラグアドループグアムグリーンランドグレナダケイマン諸島ケニアココス(キーリング)諸島コスタリカコモロコロンビアコンゴ共和国(ブラザビル)コンゴ民主共和国(キンシャサ)コートジボ
はじめに ご無沙汰しております。Cursor→Claudeとコスって開発PMを日々やっている中で、何を発信してよいやら迷走した1ヶ月でしたが復活しました。結局のところ、Tipsとプロンプトかなあというところに思い至りまして、そのまま使えずとも、「こんなことに使えるんだあ」という気付きになれば幸いです。 Claudeと言いつつ、ChatGPTでもGeminiでも行けるっちゃいけるんですが、Opusがやっぱり優秀なのでClaudeでやっています。 概要:ワークフロー図づくりで"詰む"前に── 「フロー図描いてって軽く言われたけど、そもそも何を聞けばいいんや......」――そんな若手の悲鳴を(また)聞きまして、プロンプトで一撃解決できんかと作ってみました。 「プロンプトはそのまんま載せてます。コピペして即生成AIに突っ込めば動くはず。 こんな感じのフローが簡単に作れるはずです 目次 なんでプロンプト?
10/26 更新...「Youtubepartnerへのアクセスができません」というエラー、また、「APIキーが見つからない」エラーが出ていた問題について、修正を行いました。 今までで最もインパクトのあるGPTsが完成しました。 その名も、「GAS Interpreter」です。 このGPTは名前の通り、Code Interpreter のように Google Apps Script コードを生成し、その実行までを行います。 他者に使ってもらうものではなく、自分専用のプライベートGPTです。 人によっては、Code Interpreter よりも便利です。なぜかというと、インターネットアクセスができることに加えて、GAS の便利で豊富なライブラリやリソースが活用できるためです。 例を示します。 GAS Interpreter の可能性以下に示す、いくつかの業務フローの実例をGAS Interp
⚠️ 今回Claude Code MCP Server = Claude Code ということで記事の内容を書いています。 本家としても Claude Code自体を他のアプリケーションが接続できるMCPサーバーとして使用し、それらにClaudeのツールと機能を提供したい場合 という表現を使っていますが、Claude Code内部のエージェント機能を使うわけではないようです(API消費ありません)。 なので、僕の解釈ではClaude Code内部で整備しているClaude Code内Agentが利用するメソッドをMCP ServerのToolsとして一部公開しているだけという認識です。 Agent機能はそららToolsを利用するClaude(Desktop)なり、Clineなり、CursorなりWindsurfなりに譲られる形です(まあ結局Claudeだけどそれぞれsystem promp
並列モード 事前準備: Google Calendar Tasks に乱雑にメモを書き留めてる 特にやることを決めずに tmux(or zellij) で3分割で並べる メモを拾って投げ込む ログが止まってないかだけを見ている メインタスクのトークン消費を圧迫しない範囲で、他タスクの流量を調節 Approaching Usage Limit... がでてないと、仕事してる気にならない アイデアモード 並列モードの一つを「思いつきための実験するための枠」に 「このURL/論文読んで、試しに実装して再現して」 「こういう Lint プラグインがほしいんだけど作れる?」 「WebGPU で pytorch 移植できる?」 重要: 中身をまったく見てない 一通り走りきった後で、どのように成功/失敗したかを確認 うまくいったらGitリポジトリや利用単位に切り出す ゴール設定からワークフロー設計 ゴー
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