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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AI搭載エディタCursorを色々と試しているのですが、これが非常に興味深いです。 普段の開発業務はもちろん、少し工夫することで、要件定義のような上流工程も大幅に効率化できるのではないか?という気づきがありました。 本日はその試みについて、私が行った具体的なプロセスと合わせて共有できればと思います。 概要 不動産テック業界に限らず、SaaS開発などに携わっていると、日々さまざまな要望が寄せられますよね。 「ここにこんな機能を追加したい」「あの画面のここをこう変更してほしい」といった具合です。 そして、それらを適切に実現するためには、まず
はじめに .cursor/rules/*.mdcファイルでプロジェクト固有のルールをAIに教えられるようになってから、「これって、もしかしてコーディング規約だけじゃなくて、もっと色んな『知識』をCursorにインストールできるんじゃない?」って思い始めました。 例えば、プロジェクト管理のバイブル「PMBOK」とか、データマネジメントの教科書「DMBOK」とか。ああいうカッチリした知識体系をCursorが理解してくれたら、日々の業務がめちゃくちゃ捗るんじゃないか...? そんな「Cursor ×ばつ 専門知識体系」について、興奮が冷め上がる前に記録を残しておきます。 Cursorに「専門知識」を叩き込むって、どういうこと? まず、おさらいですが、CursorのAIって賢いですよね。コードの提案はもちろん、チャットで質問すれば答えてくれるし、ドキュメント(@docs)を読み込ませれば、その内容に基づい
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Cursor擦り倒すシリーズ Cursorで要件定義がエラいスムーズになった話 (続)Cursorで「詳細設計→ガントチャート草稿」作成がめっちゃ楽になった話 ←本稿こちら 「Curs×ばつ「A5:SQL Mk-2」でテーブル定義書をリッチにする 「Curs×ばつ「Obsidian」内部リンク生成&最適化プロンプト 「Cursor」で「難解コード」のリーディングがめちゃ楽になった話 「Cursorで要件定義をめっちゃ簡単に」を「rules」にしてさらに簡単にした 「Cursor」で「素の議事録」を「要件定義書」に高速でまとめなおした
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
こんにちは、クラスター株式会社でサーバーサイドをメインに開発しているid:shiba_yu36です。 クラスター株式会社は2025/07から開発チームのエンジニア希望者にClaude Maxを配り、Claude CodeなどによるAIコーディングをどんどん取り入れる決定をしました。しかしAIコーディングをいきなり行おうとしても、AIやエージェントによるコーディングの前提知識が足りず、使いこなせない・AIコーディングは使えないと判断を下してしまう可能性があります。 そこで導入を加速するため、前提となる知識をまとめたAIコーディングガイドラインを書き、Claude Max導入直後に開発チームへ展開することにしました。今回はこのガイドライン内容をそのまま共有しようと思います。 AIコーディングの導入の参考になれば嬉しいです。また、間違っている部分もあると思うので識者の方は指摘してもらえると助かり
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
AI Coding Agentが活況だ。巷ではClineだRoo Codeだと盛り上がり、MCPを実装したことを自慢し、驕れる平家のごとくだが(平家と違ってもう少し長生きするだろうが)、かくいう私もそうである。 とはいえ、テトリスやブロック崩しが一瞬で作れたところで我々が失職するはずもなく、最初から作るものが決まっていて定型的でいくらでもエントロピーを増やして散らかしても良い一回ポッキリのブロック崩しと、イテレーティブな開発を行うことが前提で、非定型であり、エントロピーの無秩序な拡大を抑止しながら開発しなければならない†現実†の開発とでは月とすっぽんであり、今のところAI Coding Agentは月兎にあらず、地面を頑張って跳躍しているふつうの兎だ。 ClineやRoo CodeにはOrchestration modeといって大きなタスクをサブタスクに分割してやっていくという補助機能があ
AIの暴走を防ぐ4段階フロープロセス AIの過剰な機能実装、エラーハンドリング、要件を無視したコーディング。これらによる手戻りの発生や新たなバグに日々悩まされている方も多いと思います。 そんな中、AmazonのAIエディタ「kiro」には単純明快で効率的なAI Codingが可能になるプロセスが実装されていたので、これを参考にCLAUDE.mdを作成しました。 そのプロセスは下記のとおり、シンプルで当たり前な内容です。 このプロセスが未導入だった場合 実際に「売上データを分析して」と指示した場合、AIは以下のような過剰な実装を行いがちです。 20種類以上のグラフを生成(棒グラフ、折れ線、散布図、ヒートマップ...) 全項目間の相関分析を実行 機械学習による売上予測モデルまで構築 データクレンジング、外れ値除去、正規化を勝手に適用 エラーが出ても別の手法で強引に続行 このプロセスを導入した場
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
Claude Codeに関して、どわーーっといろんなノウハウが各所で散見されていて、辞書的な記事があったらいいなと思い、これを書いています。 いざ1から使い始める時に、これさえ読めば、ある程度使いこなせることを目指して、この記事を書きました。 細かい話はいろいろなところで書かれていると思うので、ざっくりと書いていきます。 社内で行ったチュートリアル資料です。 Claude Codeとは? ターミナル内で動作し、コードベースを理解し、自然言語コマンドを通じてより高速なコーディングを支援するエージェンティックなコーディングツールです。 Cursorとかと違って、ターミナルで動くAIコーディングツールってことです。 そもそもなんでClaude Codeが強いの? なんだか AIコーディングツールで、同じくSonnet4/Opusとか使うんだったら、CursorやClineでも同じじゃない? と思
AIコーディング時代の到来 AIを使ったコーディングが話題になっていますね。私も個人のプロジェクトやデモで実験的に使っていますが、ちょっとしたアプリやツールなら、それこそ人間には不可能な速度で爆速で開発することができるようになり、その体験に驚き興奮しています。一方で「そんなに便利に思えない」とか「Cline(Roo Code)、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot等たくさんAIによるコーディングサポートツールが出てきていて、どれを使えばよいのか分からない」という理由で、なかなか利用に踏み出せない人も多いのではないでしょうか? 私が、ツールをいくつか試してみて感じたのは、それぞれのツールごとの使い勝手の違い、メリット・デメリットはありますが、開発の方向性としては共通していることです。それは、多くのツールがAIがCopilot(副操縦士)からPilot(操縦士)として振
AI に自分のスタイルでコードを書かせたい。 自分のコーディングスタイルを端的にまとめると、たぶんこう。 TDD でミニマルにはじめるのが好き でも DDD で段階的にドメインモデリングもしたい 実装は関数型ドメインモデリングに寄せる これをAIに叩き込みたい。資料を読ませてプロンプトを作って、それにそって実装させる。 エヴァンスのDDDと軽量DDDの2つでやらせてみる。 コードはここ 自分のコーディングスタイルに合わせたプロンプトを作成する MCPエージェントで検索とURL展開を使える状態で次のように指示をした。(自作ディープサーチみたいなもの) インターネットでDDDについて調べさせる インターネットで関数型ドメインモデリングについて調べさせる インターネットでTDDについて調べさせる プロンプトとして使えるように要点を圧縮しろ 端的に圧縮しろ もっと圧縮しろ で、でてきたのがこれ。こ
はじめに 最近のAI関連技術の進化は目まぐるしいですよね。私たちfreeeの開発組織でも、世の中のトレンドに追従、あるいは先回りする形でGitHub Copilotや社内から安全にLLMを利用するための基盤整備にも取り組んできました。そして2025年、これまでの検証フェーズを経て、AI活用をさらに加速させるべく、AIツールの本格導入を進めています。 現在、freeeの開発現場では主に GitHub Copilot、Cline、そしてDevinといったAIツールが活用されています(他にも細かなツールはありますが!)。特に最近全開発者向けに開放されたClineは、今後の開発スタイルを変える可能性を秘めていると注目しています。 この記事では、そのClineを全社導入するにあたり、私たちがどのように考え、どのような課題に直面し、そしてどう対策してきたのかをお伝えできればと思います。この記事が、AI
リファレンスdevcontainerセットアップと関連するDockerfileは、そのまま使用することも、ニーズに合わせてカスタマイズすることもできる事前設定済みの開発コンテナを提供します。このdevcontainerは、Visual Studio CodeのDev Containers拡張機能および類似のツールと連携します。 コンテナの強化されたセキュリティ対策(分離とファイアウォールルール)により、claude --dangerously-skip-permissionsを実行して、無人操作での権限プロンプトをバイパスできます。 devcontainerは実質的な保護を提供しますが、すべての攻撃に対して完全に免疫のあるシステムは存在しません。 --dangerously-skip-permissionsで実行された場合、devcontainerは悪意のあるプロジェクトがClaude C
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
Kiro(kiro.dev)は、AWSが開発したIDE型のコーディングエージェントです。CursorやWindsurfのようなVS Codeフォークエディタに分類されます。現在はパブリックプレビュー中で、サインアップするとKiroでClaude Sonnet 3.7 とClaude 4 Sonnetを利用できます。 KiroThe AI IDE for prototype to productionKiroKiroの特徴は、スペック駆動開発、エージェントフック、ステアリングファイルといった独自の機能を通じて、ソフトウェア開発のライフサイクル全体を支援します。それぞれ見ていきましょう。 スペック (Specs)駆動開発Kiroの中核をなすのが「スペック=仕様書」機能です。これは、ユーザーが入力した大まかな指示(例:「ユーザー認証機能を追加して」)をもとに、AIが「要件定義」「設計」「タスクリ
GA technologiesでバックエンドエンジニアをしている中坂です。今回は私が実務で実際に使っているClaude Codeの開発環境について紹介します。 はじめに 弊社には多くのプロダクトが存在します。その中でも私が所属しているチームでは各プロダクトを横断的に扱う必要があり、時には複数のリポジトリを往来しながら開発を進める必要があります。 このような環境でClaude Codeを活用する際、単一リポジトリでの開発とは異なる工夫も必要になります。本記事では、このような環境で約1ヶ月間Claude Codeを業務で使用してきた経験をもとに、複数プロダクト環境で開発を効率的に進めるための開発環境の構築方法を紹介します。 全体構成 まず、私が構築した開発環境の全体像を紹介します。 workspace/ ├── proj_a/ # サービスA ├── proj_b/ # サービスB ├── p
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science. 本記事では、現在のコーディングエージェントの自律性をSAEの自動運転レベルのアナロジーに当てはめます。巷で呼ばれている名称を参考に、「エディタ型」「CLI型」「自律型」という3つのタイプを示すキーワードを用意しました。 エディタ型(GitHub Copilot, Cursor)自動運転レベル: レベル2(部分自動化)開発者の関与: 常に監視し、いつでも介入可能。リアルタイムに差分確認・承認・修正動作環境: エディタ内重視する価値: 安全性 - 全ての変更を制御可能CLI型(Claude Code, Codex CLI)自動運転レベル: レベル3(条件付き自動化)開発者の関与:
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
Bill One Engineering UnitのPurchasing Groupでアーキテクトを務める豊田(@helloyuki_)です。今日は業務中に行っているAgentic Codingについて紹介したいと思います。 Agentic Codingとは 定義 Vibe Codingとの違い Claude Codeとは 定義と機能 特徴 IDE(IntelliJ)との統合 実務での利用事例 何をやらせてみたか どうやったか 学んだこと 探索空間を絞る Plan Modeは積極的に利用する docの整備を進める MCPサーバーの活用 作業が軌道にのるまで「手懐け」 Bill OneでのAI駆動開発 まとめ Agentic Codingとは 「Agentic Coding」という言葉を最近にわかに聞くようになってきました。まずAgentic Codingという言葉が何を指すかを押さえておき
最近は、自分はかなり Vibe Coding にお世話になっている。実際にプロダクションのコードでも使っていて自分的には普通のことと思っていたのだが、ある人にどうやってやってるのか聞いてみたいと言われたのでせっかくだからブログに書いておくことにした。みんなとっては普通のことかもしれないので、整理のためにも書いておこう。 Vibe Coding の光と影Vibe Coding を使うと、GitHub Copilot Agent などを使うと、自然言語で指示をすればプログラムを書いてくれる。これがあると、素人でもコーディングができそうだ。プロトタイピングや、ゼロから何かを作るときはなかなか良い感じだが、プロダクションで何も考えずに使えるというわけにもいかない。実はコードが複雑になればなるほど、そのままではうまくいかない。 今読んでいる AI Engineering より引用した次のグラフが興味
repomixとは repomixとはLLMに渡すためのコードコンテキストを1つのファイルにまとめてくれるツールです。yamadashy (やまだし)さんによって制作されており、ご本人のZenn記事も公開されています。 最近ではOpen Source Awards 2025のPowered by AI部門にもノミネートされているホットなツールです。 なぜVibeCodingにrepomixを使うのか VibeCodingにおいて実装計画を作成するのは必須です。実装計画を作成せずに自ら実装の指示プロンプトを考えるのは骨が折れますし、ハルシネーションが起きやすく、本当にやってほしい実装から外れたコードを生成されることが多くあります。 実際ClineではPlanモードという機能が実装されており、推論モデルにやりたい実装を計画させてから実装するフローが推奨されています。 この実装計画の作成にあたっ
Published Apr 18, 2025 Claude Code is a command line tool for agentic coding. This post covers tips and tricks that have proven effective for using Claude Code across various codebases, languages, and environments. We recently released Claude Code, a command line tool for agentic coding. Developed as a research project, Claude Code gives Anthropic engineers and researchers a more native way to int
はじめに GitHub Copilot は、Visual Studio Code (以下、VS Code) で提供される AI を活用したプログラミングツールで、VS Code上で拡張機能としてインストールすることで使用できます。 主な機能として、コードを編集中のファイルに対して続きのコードを提案してくれる Completions や、 自然言語でプログラミングをサポートする Chat があります。 今回は、GitHub Copilot の Chat を使う上で知っていると便利な知識を紹介します。 GitHub Copilot Chat のモードを使い分ける GitHub Copilot Chat にはいくつかのモードがあり、用途に応じて適切な mode を選択することで効率的に作業を進めることができます。 モード名 説明 使い道
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ざっくりと書いて行く 前提Claude Max Plan 200ドルAnthropic API Rate limits Tier 4Claude CodeClaude Max Plan 200ドル を契約VS Code から利用/model opus を指定色々試してみた。 Redux から Zustand への移行React Compiler への適用を含むx86_64 上での arm64 クロスコンパイル対応C++ で書かれたサンプルコードの Python ポーティングC++ で書かれた Python ライブラリのセグフォ修正とテストC++ で書かれた Python ライブラリの各種デコーダー実装Opus デコーダーの実装とテストOpenH264 デコーダーの実装とテストlibaom のデコーダーの実装とテストC++ で書かれた Python ライブラリのサンプル実装自社ドキュメントの日
https://layerx.connpass.com/event/355449/ 「AI Coding Meetup #2 Cline/RooCode/Claude Codeの活用事例」の登壇資料です
Vibe Codingとは、AIに身を委ねて、バイブス、感覚でコーディングする手法のことだ。LLMの生成するコードを無条件に信じ、その積み重ねでソフトウェアを作る。理想的には、「こんなものを、いい感じで」とAIに頼むだけでコードができあがる、夢のノーコード開発環境のことを指すのだろう。 現実としては、そんな簡単にはいかない。AIは私たちの心を読む超能力者ではない。「いい感じ」と言っただけではAIはただ適当に振る舞う。まず実現したいことの明確なビジョンと、それを支えるしっかりした設計が必要になる。それをAIが理解できる言葉で、適切にタスク分解して伝えなければならない。今のところ、ただ要望を並べただけでまともなコードができあがることはまれだ。 Thoughtworksが行った実験が、この現実をよく示している。彼らは「システム更新プランナー」というアプリケーションをAIに作らせる実験を、3つのア
Vibe Codingは便利だ。 とりあえず自分のプロジェクトのディレクトリに行って、Claude Codeに内容を読ませて「こういう機能をつけろ」と言うだけでいい。 しかもそれが、やきとん屋に四時間並んでる間にできる。座る必要すらない。時々、指示を出すだけなんだから。 昨日はサーバーとクライアント、両方でClaude Codeを動かして、「サーバーはこうなってるからクライアントをこう変更しろ」とか「クライアントからこういうAPIコールが来るから実装しろ」とか言うだけで実装される。まあそれによってバグも出るのだが、それとてClaude Codeにだらだら指示してればいずれ治る。 会社で「Vibe Coderを使ってなんか作ってみてよ」というと、「ピザ屋ゲームができました」と言われた。 ピザの注文が来たら、具材を載せるという簡単なゲームである。 しかしプログラミング知識ゼロの人が作ったとは信
以前作成した冷蔵庫マネージャー、レビューとリファクタリングをしようしようと思いながら後回しになっていたのですが、つい先日参加したイベントでAIとのリファクタリングのコツを教えてもらったので、教えてもらったことをもとにやってみることにしました。 前提(例:あなたは〜です) 目的(例:これから〜を実装します) 前準備(例:まず〜を把握してください) タスク(例:調査結果をマークダウンファイルにしてください) 制約(例:コードの変更を禁止する など) これを意識してリファクタリングをしていきます。 ちなみに今回もCursorとペアプロ形式で進めています。 1. ドキュメントを作る 生成されたコードを何の情報もなく読んでいくのは根気がいります。ということで、まずは構成とかパッケージをドキュメントに起こしてもらいます。 これをすることでCursorでチャットを新しくした場合でも「これも参照してね」で
はじめに どうも。鳩胸になりたい文鳥です。 Cursor最高! Claude 3.7 x Cursorで もう自分でコード書く必要無いやん って、使いまくった結果、2日でプレミアムリクエストの500回/月を消化してしまったのは私です。 周りのエンジニアに聞いたところ、私ほどひどくは無いものの1週間で使い切る人は結構いることがわかりました。 無知な私に残された500request超えた後の選択肢 Cursor初心者に取れる選択肢は二つで 低速リクエストで我慢する APIキーを登録して従量課金する でどちらも辛いです。 APIキー設定しようかと考えましたが知らない間に料金改定あったり、うっかり料金高いモデルを使っちゃったりするのが怖いなと思ってなかなか踏み切れずにいました。 Free Modelってなんなん ふと自分のUsageを見るとFree modelsがあるのに気づいたのです。 これを機
Published: April 30, 2025 | Last updated: May 12, 2025 We've been discussing the concept of 'vibe coding' a lot at Thoughtworks recently. But can it actually be used to write software that we put out into the world? Prem Chandrasekaran did three experiments to see what would work and what wouldn't. The idea of letting an AI write production-grade code can stir both fascination and doubt. Some see
レビュー精度:対象PRへの指摘のうち、正しかった指摘割合の平均 再現率:Devinの良い指摘を再現した割合 レビュー内容の精度やコストから、予想以上にDevinのレビュー精度を上回っていることがわかります。 また、レビューの速度についても、Devinと同等 / ほとんどの場合、Devinよりも高速でした。(ローカル環境がそのまま使えるため、環境セットアップの時間が省略されているのもポイントですね) 定量その2 サイクルタイム レビュー精度という数値のみを追いかけてしまうと、「指摘は鋭いがレスポンスが遅い」といった数値ハック・局所最適に陥るリスクがあります。 開発フロー全体の健全性 を測るために、2 つ目の軸としてサイクルタイム という健康指標を導入しています。これから組織で展開する際に、精度にのみ注目し他を見落とすことがないよう、合わせて指標を追っていきます。 計測には technuma
There is currently an explosion of people sharing their experiences with agentic coding. After my last two posts on the topic, I received quite a few questions about my own practices. So, here goes nothing. Preface For all intents and purposes, here’s what I do: I predominently use Claude Code with the cheaper Max subscription for 100ドル a month 1. That works well for several reasons: I exclusively
みなさんはそろそろバイブコーディングや、丁寧にプロンプトを出して、AIのタスクが完了をするのを待つことに慣れただろうか。筆者は全然慣れない。むしろAIに何を夢見たんだと毎日絶望している。 というのも、 バイブコーディングほど雑に任せることが出来ない 丁寧にプロンプトを出すにしても、だいたい毎度の同じようなプロンプトを書いている そのくせタスクは多岐にわたるので.clinerulesや.cursor/rules/に長い指示を書くことができない といった感じに、コーディング業務の一部に偏りがある。もちろんうまくAIを利用できている開発もあるが、向かないケースはとことん向かない(しかもそれが業務の柱だと泣きたくなる)。 具体的には、 サイト運用の定期的なページ追加 新規サイト制作時のテンプレート作成 のようなクライアントワークのウェブ制作におけるコモディティ化した部分なのだが、統一されたデザイン
AIコーディング関連で知見も溜まってきたので、「詳しくない分野でのVibe Codingで困ったことと学び」という発表をしてきました。発表資料を共有します。 speakerdeck.com オンラインで3年ぶり、オフラインで6年ぶりの発表だったっぽい...久々で緊張しましたが、良い発表の機会を作ってくれた運営の皆さまありがとうございました! 以下、スライドを文字起こししたものです。 スライド文字起こし 今日話すこと Vibe Codingで、サーバーサイドエンジニアが経験のないiOSアプリを作った その中で困ったことと学びを紹介 初iOSアプリ開発のきっかけ その日やる気を出すためだけのシンプルなTODOアプリが欲しかった Vibe Codingによって、開発経験のないiOSアプリも簡単に高速に開発できるのでは? 実際に作ってリリースした! Daily Do AIをフル活用し、Vibe C
こんにちは。研修担当のyukyanです。GMOペパボは2025も新卒研修をやっていきます。今年の目玉はVibe Coding研修です。この記事では、まずVibe Codingとは何か、そしてVibe Coding研修の目的と内容、最後にCTOのあんちぽからVibe Coding研修にかける思いをお話します。 Vibe Codingとは? Vibe Codingは、「完全に雰囲気に身を任せて、コードの詳細に気を払わず、自然言語だけで指示をしてコーディングする」コーディングスタイルです。このスタイルは、OpenAIの共同創設者であり、TeslaのAIディレクターとしての経験があるAndrej Karpathy氏が2025年2月に提唱したものです。具体的に説明していきます。 There's a new kind of coding I call "vibe coding", where you
2025年8月にO'Reillyから出版される『Vibe Coding: The Future of Programming』のEarly Release版として2つの章が公開されていたので読んでみた。 The 70% Problem: AI-Assisted Workflows That Actually Work Beyond the 70%: Maximizing Human Contribution learning.oreilly.com タイトルとは裏腹に"Vibe Coding"の話は少なく、むしろ副題の"The Future of Programming"やこれから AI を活用していくエンジニアに求められるスキルに焦点が当てられているのが興味深かった。実際には"AI-assisted Coding: The Future of Programming"という言葉のほうがタ
「ClaudeCodeフレンドリーなログを作るシステムがあれば、バイブコーディングの効率があがるのでは?」という仮説から、GenAI時代のロガーを作ってみた。お暇な方は、仮説検証にお付き合いください。 AI時代のログ作成術:あなたのAI助手がコードを理解できるログを作ろう 従来のログは人間向けでしたが、今やClaude CodeやGemini CLIなどのAI助手がコードを理解し、デバッグを手伝ってくれる時代です。 VibeLoggerは、コーディングエージェントが活用しやすい「構造化されたログ」を簡単に作成できるPythonライブラリです。 🎯 なぜVibeCoding Loggerが必要なのか?従来のログ(人間向け)import logging logging.info("User profile fetch failed for user 123")→ AIには「何が起きたか」しか
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