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はじめに 2025年9月2日に GitHub によるオープンソースプロジェクト「SpecKit」が公開されました。 SpecKit(spec-kit) は、AI コーディングエージェント(例:GitHub Copilot、Claude Code、Gemini CLI)を用いた開発において、spec-driven development(仕様主導開発) を実現するためのオープンソースツールキットです。 従来の「コード先行、仕様後付け」では、AIが意図を推測し、誤った実装を生成してしまうこともありましたが、SpecKit はこの問題に対応し、仕様(spec)を「実行可能・信頼できる唯一の情報源」として開発を進める新たなワークフローを提供しています。 「SpecKit」とは? 従来の「コードが中心、仕様は後回し」という開発スタイルを覆し、仕様(spec)を開発プロセスの中心とする Spec-Dr

はじめに GPT5がいよいよリリース!されましたね。 ということで、前にZennで4oとo1の比較に使っていたプロンプト「 革新的なWebサービスを、SCAMPERというデザインシンキングのフレームワークに基づいて作る」というプロンプトで比較してみたいと思います! やってみたこと それぞれの役割を決めて会議をする SCAMPERというフレームワークを用いてアイデアをブラッシュアップ 他の人のアイデアと組み合わせる それぞれの最良のアイデアを選定 それぞれの役割の意見をもとに、経営者の役割が最も良いと思うアイデアを判断 これにより、一定の偶然性を担保して革新的なアイデアを生みながら、案を絞り込んでいくようなプロンプトです。(後ほど、リンクでプロンプトも併せて共有しますので、ぜひお試しください) GPT4oとo1の以前の結果 以前GPT4oと、o1が出した結果は以下のような感じでした。 ・ G

最近話題になっているSerena MCPを導入してみた際のメモです。 Serena MCPの概要については、私が育成しているぴよフィードちゃんが執筆した以下の記事も参考にしてみてください。 Claude CodeとSerena MCPで実現する効率的なコード解析 - トークン消費を抑えて大規模コードベースを攻略する方法 前提 環境はWindows11環境でWSL利用はなしです。 導入手順 最初にuvxを入れます。 powershell画面上で以下のコマンドを実行する。

はじめに 2025年8月5日、AnthropicがClaude Opus 4.1をリリースしました。SWE-bench Verifiedで74.5% というスコアを記録し、前バージョンの72.5%から2ポイントの向上を達成したとのことです。 Claude Maxユーザーは、Claude Codeでも新モデルを選択できるようになりました: 早速試してみましたので、公式情報と実際の使用感をまとめてお届けします。 主要スペックと改善点 公式発表 まず、Anthropicが発表した主要な改善点を整理してみましょう。 パフォーマンス指標 SWE-bench Verified: 72.5% → 74.5%(業界トップスコア) セキュリティ強化: ポリシー違反リクエストの拒否率が97.27%から98.76%へ向上 コンテキストウィンドウ: 200Kトークンを維持 最大出力: 32,000トークン 技術的

ローカルマシンで実際に動かしてみました。これはすごい!! 使ってみた肌感はこうです! ChatGPTのブラウザ版の使用感と同じくらいの質で出力してくれる。 プロンプトから事前に考えてくれる(Reasoning)ので、高精度を期待できる。 生成速度はブラウザ版の4oくらい早い。(ほとんどストレスを感じない。) 20bでは、固有名詞のハルシネーションに注意。120bではほぼ大丈夫そう。 20bはメモリ13GBくらい、120bはメモリ63GBくらいを常時占有する。 実演会のアーカイブはこちら👇背景情報としてgtp-ossのゲームチェンジャーっぷりを知れて、ローカルマシンでの実際の動作速度を見られます。 それでは、詳細を見ていきましょう👇 gpt-ossの概要 OpenAI社が、OSSのモデル2つ、「gpt-oss-120b」「gpt-oss-20b」を発表しました。 公式発表はこちらです。

1. はじめに 日本時間2025年8月6日未明にOpenAIからgpt-ossが発表されました。gpt-ossは、gpt-oss-120b(1170億パラメータ)とgpt-oss-20b(210億パラメータ)の2つのモデルが発表されました。 120bはo4-mini相当、20bはo3-mini相当と言われています。 この辺の性能は、Introducing gpt-ossに詳しく記載されているのでぜひご参照ください。 2. 実際の精度 実際に試してみましょう。 下記プロンプトでgpt-oss-120b、gpt-oss-20bそれぞれに聞いてみます。

はじめに 近日、Anthropic社がClaude Codeに新機能「カスタムサブエージェント」を追加しました。早速この機能を試してみることにしました。 これまでもClaude CodeにはTask toolを使ったサブエージェント機能がありましたが、今回の更新により、ユーザーが自分の用途に合わせてサブエージェントを自由にカスタマイズ・作成できるようになりました。実際に使ってみると、これは単なる機能拡張ではなく、AIアシスタントとの協働方法を根本的に変える可能性があると感じました。 カスタムサブエージェントとは 基本概念の理解 サブエージェントは、特定のタスクに特化したClaude Codeの軽量インスタンスです。それぞれが独立したコンテキストウィンドウを持ち、専門的な役割を担当します。 実は、Claude CodeにはTask toolを使ったサブエージェント機能が以前から存在していまし

日本時間2025年7月12日、Claude CodeがついにWindows Nativeをサポートしました! 当件、fujihideさんが検知されました!感謝! 1.0.51 Added support for native Windows (requires Git for Windows) Added support for Bedrock API keys through environment variable AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK Settings: /doctor can now help you identify and fix invalid setting files --append-system-prompt can now be used in interactive mode, not just --print/-p. Increase

今回は、Claude CodeでExcel操作やWebブラウザ操作を可能にするMCPサーバーとの連携にチャレンジしてみました。 ※(注記)色々調べながらまとめていますが、完全に正しい理解か自信がない部分もあるため、「それ間違ってるよ!」といった点があればコメントいただけると助かります。 1.Excel MCPとPlaywright MCPの導入 Excel MCPサーバーの導入 Excel MCP Serverは、Claude CodeでExcelファイルを操作するためのMCP(Model Context Protocol)サーバーです。 プロジェクトディレクトリの準備

*吉田さんの詳細説明記事: Gemini CLIにはGoogle検索機能があらかじめ組み込まれているので、ターミナルでプロンプトを書くと、ターミナル上でGoogle検索してくれます。僕は最初、試しに「樋口恭介」について調べてってお願いしてみました。 もちろん、Gemini CLIはエージェントなので単発処理だけで終わることなく、検索結果を記憶したまま後続処理を続けることができます。僕の場合、「これこのまま俺の自己紹介スライドくらいなら作れるんじゃね?」と思ったので、お願いしてみました。 結果、いろいろ試行錯誤があって30分くらいかかったのですが、以下のようなかっこいいスライドをつくってくれました。なお、処理を見ていくと、一度Pythonで書いたあとにpptxに変換しているようです。 かっこいい!すばらしいです。自己紹介スライドとしてはこれで十分だと思いました。 アウトプットそのものにも感動

ultrathink. @001_template.png のテンプレート管理画面で「編集」をクリックする。 すると、テンプレート編集のモーダルが表示される。 そして、 @002_prompt_temaplate.png タブ「プロンプト」のアイコン「ペン」をクリックする。 @003_prompt_temaplate.png のようにプロンプトを変更して「保存」ボタンをクリックする。 @004_prompt_temaplate_saved.png のように「更新」ボタンをクリックする。 するとプロンプトが保存される認識だが、 @005_prompt_temaplate_reopen.png のように改めて開くとプロンプトが保存されておらず変更前が表示される。 原因を分析して改修してほしい。 この辺、テーブル「template」のカラム「blocks」にてJSON形式でデータが入っているよう

___ / \ / ✨ノ ヽ、✨ \ / (◕) (◕) \ Excelを手でつくる時代が | (**人**) | ついに終わったおーーー!! \ ` ⌒ ́ / / ヽ ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Gemini CLI ×ばつ Excel MCPで「手作業Excel」終了! ┃ ┃ 調査→整理→Excel出力まで全自動!! ┃ ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛ ٩(◕‿◕)۶ やったーー!! AI時代キタ━━━━(◕‿◕)━━━━!! \ / \ Excel手作り終了わーい! / \ / (◕‿◕)/(◕‿◕)/(◕‿◕)/ ∩_∩ ∩_

はじめに Claude CodeなどのAI AgentをPC上で動かす場合気になるのが、予期せぬファイルやライブラリの追加や更新、削除です。実際Claude Codeを使う場合でも、可能性としてはあります。 この課題を解決する手段として、隔離されたコンテナの中でClaude Codeを動かす方法があります。 今回は、このやり方をご紹介できればと思います。 OSはWindows11 Pro、DockerではPodmanを使う前提としています。(Docker desktopが使えない状況の方もいると思うので。) 構築するアーキテクチャの図 この記事の内容を実施していくと、下記gif動画のようにVS Code上でコンテナ化されたClaude Codeを使用することができるようになります。 VS Code上でコンテナ化されたClaude Codeを使用している様子

ノートという概念を大きく変えたあのNotebookLMが、なんと一般公開できるようになりました!これ、誰でもLLMとインタラクティブにやりとりできる本/ノートを共有できるようになったってことで、何気に活版印刷技術の発明以来くらいの革命なのでは......。とにかくやばい。 試しに以下Googleアカウントでログインして見てみてください。 やりかたは「共有」から「リンクを知っている全員」を選択して、「リンクをコピー」し、あとはリンクをシェアするだけ。簡単すぎる。 ちなみに樋口が初めてNotebook LMを触ったときの衝撃は以下の記事に書き留められています。

はじめに AnthropicからリリースされたClaude CodeをWindows上で使う方法を見ていきます。 WSLやターミナルベースのサービスとなっておりハードル高く感じるかもしれませんが、この記事の手順通り進めて行けばインストールができ活用できる基盤を作れるので、ぜひ試してみてください! なお、下記記事で環境構築手順を執筆したのですが、VM Wareの構築が必要で手間がかかります。この記事で照会するWSLを使った構築が一番ライトかなと思っています。ぜひ参考にしてください! アーキテクチャ図 下記のような構成となります。 WSLの有効化 まずはWSL(Windows Subsystem for Linux)を有効化していきます。

tl;dr Claude Codeの使い方を網羅的に理解して実践できるようになる記事 日本時間2025年5月23日のCode w/ Claudeのプレゼンがインプット Claude Codeを使うと、プログラミングが得意なエンジニアが1週間かかる作業も2日でできる(実体験) インストールは特にWindowsだとクセがあるので、リンク先参照 初期セットアップ、Code baseについて質問、CLAUDE.md、便利なキー操作を優先して読むと良い はじめに 日本時間2025年5月23日に開催されたAnthropic社のCode w/ Claude。その中で、Mastering Claude Code in 30 minutesというセッションがありました。 そこに登壇されたのが、Boris Chernyでした。Claude CodeというとCatを見ることが多いですね。CatもClaude C

tl:dr Claude Code ActionはGitHubでPull RequestやIssue向けに、Claude Codeに質問への回答やコード変更の実装を行わせるアクション MAX Subscriptionは使えず、AnthropicダイレクトAPI(従量課金)に対応 MAX Subscriptionが使えるようになりました! セットアップ手順が記載されているので参考にして使いこなそう(私含めて) はじめに 日本時間2025年5月23日に開催されたAnthropic社のCode w/ Claude。その中で、Mastering Claude Code in 30 minutesというセッションがありました。 Claude Codeを使いこなせ! Claude Code SDKを使いこなせ! に上記セッションの内容を解説しています。 Claude Code SDKの活用例としてCl

2025年5月21日 たくさんの閲覧や「いいね」ありがとうございます!嬉しくなってしまいCodexを使っている動画や実際にCodexから提案頂いたDiffを「おまけ」に掲載しました!ぜひ参考にしてみてください! はじめに 日本時間2025年5月17日に、ChatGPTにCodexが追加されました。このCodexはCloud上で動くもので、SWE(Software Engineering) Agentと分類されています。このSWE Agentの競合としては、Anthropic社のClaude CodeやGoogleのGemini Code Assist、Anysphere Cursorがあげられます。 Codexの特徴は下記とのことです。 GitHubとの連携: ユーザーのコードリポジトリを事前に読み込み可能 マルチタスク処理: 複数のソフトウェア開発タスクを同時に実行可能 自律的作業: 機

はじめに 現状、MVC(Model-View-Controller)に基づいたWebサービスやクラサバアプリが台頭している状況です。昨今、LLMの台頭やMCPといった標準化が進み、これまでのゴリゴリしたUIベースのサービスから、チャットベースや音声会話ベースのサービスに転換する可能性があるのではと考えています。すべてが転換しないまでも、ユースケースによっては起き得ると考えています。 上記世界観を試しに作ってみたく、Claude for Desktop (MCPクライアント) とFirebase Firestoreを連携させ、チケット管理システムを実現するMCPサーバーを実装してみました。 どういう風に動く? 実装したものをClaude for desktopで動かしたものをアップしたのでご覧ください。 技術的には、チャットベースで業務を進める世界観、ありえそうですね。 どういう構成で作った

Anthropic社が提供するエージェント型コーディングツール「Claude Code」は、ターミナル上で自然言語の指示を通じて、コードベースの理解、ファイル編集、バグ修正、テスト実行、Git操作などを支援してくれる強力なツールです。Windows環境でこのClaude Codeを活用するには、主にWindows Subsystem for Linux (WSL) を利用した以下の3つの方法が考えられます。 WSLに直接インストールし、ターミナルで操作する WSL上のDocker/Podmanコンテナで devcontainer up を利用する (VSCode Dev Containers CLIなどを利用) WSL上のDockerコンテナとVSCode拡張機能「Dev Containers」を利用する 本記事では、これら3つの方法それぞれの特徴、強み、弱みを、専門用語を解説しつつ比較・

WSLとは Windows 10/11 に「Linux カーネル互換レイヤ」を載せ、Ubuntu などのディストリを 仮想マシンより軽く 動かせる仕組みです。Hyper‐V 上の極小 VM と 9P プロトコルを使い、起動は数秒・メモリも数百 MB 程度。/mnt/c に C ドライブを自動マウントし、\wsl$ で Windows から Linux ファイルへ逆アクセスできます。開発者は Bash、apt、Docker、gcc など ほぼネイティブ Linuxのツールチェーンを、そのまま VS Code Remote‐WSL や PowerShell 経由で利用可能。つまり「Windows の UI と Linux シェルをシームレスに往復できる箱」を提供するのが WSL です。 Codex CLIをインストール それでは、OpenAIからリリースされたCodex CLIをWSL上にイン

はじめに 2025年4月、Googleから生成AI搭載の統合型開発プラットフォーム「Firebase Studio」が発表されました​。「AI時代の開発スタイル」を体現する先進的なプラットフォームとして話題になっていますので概要と使ってみた感想をご紹介します。 Firebase Studioとは Firebase Studio(ファイアベーススタジオ)は、Googleが2025年4月に発表した生成AI搭載の統合型開発プラットフォームです​。 ブラウザ上で動作するクラウドベースの開発環境であり、AIモデル「Gemini」による支援のもと、ウェブやモバイルのフルスタックアプリ(バックエンド、フロントエンド、APIなど)をプロトタイプから公開・運用まで一貫して構築できます​。 ​ プログラミング初心者でも自然言語による指示でアプリ開発を始められる一方、経験豊富な開発者にとってもカスタム技術スタッ

最近のご時世ではみなさん厳しいフィードバックをもらうことも減ってきたと思います。僕も同じです。でも、そんな感じで過ごしているとどこか物足りない感覚に襲われることはありませんか? 少なくとも僕はあります。というわけで、昭和スタイルで気合いの入ったフィードバックをしてくれるGPTsを作成してみました。僕はとても満足しているので、みなさんにも共有します。返答によってはマジで厳しいので、ご利用は自己責任でお願いします。気合いと根性でしばかれたい人はぜひ触ってみてください。 GPTs:鬼のコーチ 鬼のコーチからの返信例を以下に示します。今回は試しに、「日本の大企業で社長になるにはどうすればいいと思う?」 みたいなことを聞いてみました。なかなかいい回答を返してくれています。ぜひ読んでみてください。 🔥 お前が大企業の社長になるための完全ロードマップ 🔥 お前、大企業勤めで「特に辞める気もない」と言

ExcelをLLMに読み込ませたいけれど、そのままだと読めないと思うから、いったんMarkdownに変更してみたけれど、そこから先の精度がうまく出ないし、どうしたらいいかもわからない......。みなさん、そんな経験はありませんか? 僕はいまそうなっています! というわけで、ChatGPT(樋口作のGPTs"鬼")にいつも通り聞いてみたところ、なるほどと思ったので備忘もかねてやりとりを残しておこうと思います。 樋口: LLMにExcelで書かれた設計書を読ませてテストパターンを生成させたいんだけど、コツを教えてほしい。ExcelをMarkdown化してプロンプトに入れてるんだけど、カラムとセルの関係がいまいちちゃんと判別されないように見える。あと、空白セルや-としか記載されていないセルの意味を理解していないように見える。そういう、Excel独特の2次元マトリクスを自然言語のプロンプトに落とし直すた

はじめに 日本時間2025年4月15日早朝にOpenAIからGPT-4.1が発表されました。 APIのみで利用可能 3種類のラインナップがあり、GPT4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nano コーディングに最適で、指示のフォローが強化されており、100万トークンの長いコンテキストに対応 開発エージェント(CursorやCline、Roo Code)の利用を意識したモデル 汎用エージェント(ManusやGenSparkのスーパーエージェント)の利用も意識したモデル 詳細な一次情報は、下記YouTubeと、OpenAI公式のドキュメントにあります。 APIはOpenAIのPlaygroundで試せます。ぜひGPT-4.1を試してみましょう! OpenAI CEOのサム・アルトマン氏のコメント。 概要 開発者向けに特化した「GPT-4.1」ファミリーとして3つの新モデルを発表し

以下は、本検証結果を踏まえた私の考察を記載します。 「構成パターン1:【ELB】も【CloudFront】も【API Gateway】もいらない!」の場合でも、初回アクセス時とリロード後アクセス時にレスポンス速度に違いが出ています。これは、今回の検証範囲であるELB、API Gateway、CloudFrontの外側(DNSキャッシュ等)に要因があると考えます。 NLBの特徴として、「低いレイテンシーを維持したリクエスト処理」と前述しました。 検証結果の「構成パターン2:【ALB】のみ」と、「構成パターン3:【NLB】のみ」を比較すると「構成パターン3:【NLB】のみ」の方が若干レスポンス速度が低い結果となりましたが、誤差の範囲内であるとも捉えられます。 顕著な差として現れなかったのは、NLBは「1秒間に数百万件もの大量なリクエストや、突発的で不安定なトラフィックを処理すること」を得意とし

タイトル通りです。「(やろうと思えば)おれはいつでも独立できるぜ」という気持ちを持ち、日々の仕事に余裕を与えるために、「起業アドバイザー」と「起業用LPテンプレ」をAIで作りました。「起業アドバイザー」はGPTsで、「起業用LPテンプレ」はClaude Artifactsで作成しました。「起業アドバイザー」はGPTsであるがゆえに誰でも触れるので、触ってぜひ起業してください。また、LPの内容はAIスモールビジネスの教科書のような内容になっているので、読むだけでも勉強になります。こちらもあわせて参考にしてみてください。 起業アドバイザー 起業用LPテンプレ(AIスモールビジネスを想定) LLM登場以降、現職をなげうってLLMに全ての時間を投資してキャッチアップし続ける「LLM無職」という人々があらわれましたが、これはほんとうにすごいことだなと思っています。変化の激しい時代においてすごく重要な

家庭用GPUでLlama 4を動かす方法:複数のRTX 4090でH100級の環境を構築する はじめに Metaが発表した最新の大規模言語モデル「Llama 4」は、その高い性能で注目を集めています。しかし、公式によると最小でもNVIDIA H100 GPUが必要とされており、一般ユーザーにとっては簡単に利用できる環境ではありません。H100は価格が高く(数百万円以上)、入手も困難な状況です。 そこで本記事では、比較的入手しやすい家庭用GPU(RTX 4090など)を複数枚使って、H100に匹敵する環境を構築し、Llama 4を動かす方法を紹介します。この方法により、より多くの開発者やAI愛好家がLlama 4の可能性を探求できるようになります。 なお、Llama 4自体の詳しい解説は以下の記事に譲りますので、そちらをご参照ください。 本記事では、複数GPUのセットアップ方法と、実際にLl