Author Thomas Dohmke GitHub Copilotの新機能を発表：VS Code向けのエージェントモードを導入、Copilot Editsの一般提供を開始、SWEエージェントの初公開 2021年にGitHub Copilotを発表した際、私たちの目標は明確でした。それは、AIペアプログラマーがより良いコードを書く手助けとなり、開発者の生活をより快適にすることでした。GitHub Copilotの名前には、人工知能（AI）は開発者に取って代わるものではないという私たちの信念が反映されています。そしてAIは常に開発者の味方で、優秀な副操縦士のように、一人で操縦することもできます。例えば、プルリクエストのフィードバック、セキュリティ脆弱性の自動修正、課題の実装方法に関するブレインストーミングをしたりすることができます。 今日、私たちはGitHub Copilotをさらに強化、
筆者自信、個人開発を長い間やってきた＆toB含め多くの開発に携わってきました。もともと開発速度に自信があり力でねじ伏せるタイプでしたが、それでもこのCursorを使い始めて世界が変わりました。具体的には、よくあるAI驚き屋の「3分でLPが作れた」「24時間AIが自動で」とかではなく、実践的な開発で6~10倍程度のスピードが出せるようになりました。序盤は10倍どころかとんでもない速度で仕上がっていきます。 筆者はAI駆動開発にハマり、1500時間くらいCursorを使い込んできたので、その経験を踏まえて現状をしっかり解説します。 この記事を読むとわかるCursorの持つ可能性 「コードを書く」から「AIがコードを書き、開発者が補助する」すべての機能 基本はProプラン$20で何でもできる 0→1開発から複雑な大規模プロジェクトまで、Composer Agent がマジでやばい ここ数年でGi
週末にちょっとしたウェブサイトというかリンク集（？）を作った。 今回は生成AIツールをフル活用していつもより効率よく作業ができた。 生成AIツールについては日々、新しいものがヤバイすごいと宣伝されているけど、実際にどう使っているのかという情報が少ないと感じている。 なので具体的な使い方を書いてみることにした。 作ったもの 開発の概要 最終的なアーキテクチャ UI開発に生成AIツールを使う 初期デザインの参考元 デザインツールの選定と比較 Next.jsの利用 Cursorを活用した開発 データ整形にLLMを使う スクレイピング Amazonの商品データ取得 LLMの選定 動的なコードと静的なコードの使い分け TypeScriptを使わない範囲を定めた 静的サイト生成（SSG）の採用 柔軟なデータベース設計 まとめ 作ったもの 『最も重要な「最も重要なマンガ10選」10選』は「最も重要なマン
はじめに 近年、AIを活用したコーディングツールが急速に発展し、プログラマーの生産性向上や開発プロセスの効率化に大きな影響を与えつつあります。これらのツールは、コード補完、チャットアシスタント、コーディングエージェントなど、様々な形態で提供されており、プログラマーの作業をサポートしています。 その中でも、オープンソースのコーディングエージェントである「Cline」は、独特のポジションと活発なコミュニティによって注目を集めています。 本記事では、Clineを中心に、現在のAIコーディングツールの動向を探ります。Clineの特徴や利点、そして他のツールとの比較を通じて、AIコーディングツールの現状について考察します。また、Clineのアーキテクチャや実用面、コミュニティの動向についても解説します。 AIコーディングツールは、特に個人のプログラミングの世界に大きな変革をもたらしつつあります。本記
Devinとは、ソフトウェア開発におけるタスクを自動化・効率化してくれるAIプラットフォームです。2024年12月に正式リリースされました。 私が所属しているUbieにも先日導入されました。様々な作業ができますが、あるリポジトリで不足しているテストを書いてもらったところ、その便利さに感動して椅子から転げ落ちました。 本記事では、Devinの実際の使い方と、利用する上でのポイントを紹介します。 1. テストの作成をSlackで依頼する Slackで「これこれのテストを書いてほしい」と依頼すると、Devinがテストコードを生成し、GitHubに新しいPRを作ってくれます。 依頼例は次のとおりです。 こんにちは、 @Devin 以下の仕事をして - ubie-inc/リポジトリ名 repo にアクセスして - （テスト対象のパス） のテストを書いて - 次のテストの書き方を参考にして - foo
昨今、 Cline 等の AI エージェントによる開発支援を試されている方が多いかもしれません。 Ubie でも先日から Devin をトライアルしており、生成AIによる開発生産性の向上を模索している最中です。（この様子は下記記事によく書かれています） Devinはアウトプットを考えるとコストが安いとは感じますが、 Cline のようなローカルで動作するエージェントはさらに安く高速動作します。これらが Ubie の一定規模になったコードベースで動作するのか、どのようなツールが有力候補となりえるのかを軽く検証してみました。 TL;DR ローカルで動作するAIエージェントはコスト・速度・機能においてかなり活用しうる。今回は Cursor や Roo-Cline を使用して、「一定規模のコードベース」において「テストコード追加や簡単な改修」が数十~数百円程度のコストで実現 できた。ただし現状エン
2025 年に入ってから AI の、特にエージェントによる支援を強く受けられる開発環境の導入を進められた方は多いのではないかと思っています。 僕が働いている Ubie でも、先日お伝えした通り Cursor や Cline の検討を行っていました。 そしてこのたび、 Ubie では Cursor の Business プラン を導入するに至りました。 本記事では Ubie で Business プランを導入するに至るまでの検討・調整と、導入から二週間経過した上での所感をお伝えします。 AI による強力な開発支援を受けたい方々の検討材料になったら嬉しいです。 TL;DR Ubieは、AIコーディング支援ツール「Cursor Business」を迅速に導入し、すでに40名以上の開発者が活用を開始しています。 一人当たり月額 $40 というコストながら、AIエージェントの活用により、開発の生産性
はじめまして。株式会社ナレッジセンスの門脇です。普段はエンジニア兼PMとして、「社内データに基づいて回答してくれる」チャットボットをエンタープライズ企業向けに提供しています（一応、200社以上に導入実績あり）。ここで開発しているチャットボットは、ChatGPTを始めとしたLLM（Large Language Models）を活用したサービスであり、その中でもRAG（Retrieval Augmented Generative）という仕組みをガッツリ利用しています。本記事では、RAG精度向上のための知見を共有していきます。 はじめに この記事は何 この記事は、LlamaIndexのAndrei氏による『A Cheat Sheet and Some Recipes For Building Advanced RAG』[1]という記事で紹介されている「RAGに関するチートシート」について、And
はじめに はじめまして。データアナリティクスラボ株式会社 データソリューション事業部の力岡と申します。普段はデータサイエンティストとして、データ分析や機械学習モデルの構築、生成AIアプリの開発などを行っています。 近年、AIの発展に伴い、自律的にさまざまなタスクを遂行するAIエージェントが注目を集めています。生成AIに関するシンポジウムやセミナーに参加すると、この「AIエージェント」という言葉を聞く機会が増えており、RAGに続いて次にバズる技術になるのではないかと感じ、今回キャッチアップしてみることにしました。 AIエージェントとは AIエージェントは技術分野によって定義が多少異なることがありますが、一般的には、環境と対話し、データを収集し、そのデータをもとに自律的にタスクを実行することで、特定の目標を達成するためのソフトウェアを指します。特に、今回焦点とするのは、LLM（大規模言語モデル
そうなると人間のやることは何になるかというと……微調整？ 迫りくる赤い電子を避けて進もう。電子の間の黄色線を通って得点アップ https://t.co/VDjGACbzZi pic.twitter.com/u7STpP3cJu— ABA (@abagames) 2025年1月25日 このゲームをClaude 3.5 Sonnetや、いくつかの画像・音楽生成AIを使って作ってみた。ここではこれを具体的にどう作ったかを説明したい。生成AIを使ったミニゲーム開発プロセスの参考になれば幸いである。 まずはアイデア作りから。 このリポジトリの中にあるKnowledgeをClaudeに与えて、テーマを入力すれば、いくつかのワンボタンアクションミニゲームのアイデアをClaudeが生成する。Knowledgeには今まで私が作ったゲームのコードとその説明や、ワンボタンにどのようなアクションを割り当てることが
ソフトウェア開発の現場では、AIを活用した開発支援ツールへの注目が年々高まっています。 （たぶん）1年ほど前はCursorを使っているエンジニアも今ほどは少なく、OpenAI DevDayでデモを行なったOpenAIのエンジニアがCursorをエディタとして利用していたことが話題になったのを覚えています。 そして、2024年12月についにリリースされた「Devin」は、AIチームメイトの名の通り、まるでチームの一員として自律的に動く点が特徴とされています。 https://devin.ai/ 弊社も検証のためにDevinをトライアルしていますが、新人エンジニアを育成するように少しずつタスクを与え、フィードバックを繰り返していくうちに、Devinがどんどん機能してくれるようになる――そんな“育成ゲーム”のような手応えを感じています。 本記事では、月500ドルという導入コストを見合う形で活用す
この記事は、技術同人誌/技術を取り巻く様々な執筆 - Qiita Advent Calendar 2024 - Qiitaの16日目です。 ChatGPTやClaudeなど（以下、LLMと呼ぶ）を使って技術文章を書くというのは、まだまだ発展途上の分野です。「LLMに丸投げすれば楽ができる」という単純な話ではありませんし、逆にLLMを全く使わないのももったいないです。この記事では、筆者が実際に技術同人誌を執筆する中で得た、LLMを活用した効率的な文章作成の具体的なノウハウを解説します。 この記事を読むことで、以下のような知識が得られます。 LLMを活用した効果的な校正・推敲の方法 著者の文体や個性を保ちながらLLMを活用するテクニック 原稿の質を高めつつ執筆時間を短縮するためのプロンプト設計 各種LLMモデルの特性を活かした使い分け方 対象読者は、ブログや技術同人誌を書いている、あるいはこれ
はじめに 先日 Microsoft.Extensions.AI が爆誕しました。 これまでは、複数 AI モデルに対応しないといけないようなケースでは AI モデルごとの SDK を抽象化するレイヤーが必要でした。 例えば私が割とよく触っているものだと Semantic Kernel が IChatCompletionService というインターフェースを提供していて、これを実装するクラスとして Azure OpenAI や OpenAI や Mistral や Google, Hugging Face, Azure AI Inference, Ollama, Anthropic 向けの実装があります。 これでアプリを作ることは出来るのですが、Semantic Kernel に依存しないといけないという問題があります。Semantic Kernel 自体は別に悪くないのですが、アプリを作
先日、個人開発していたzenncastというWebサービスをリリースしました。 Zennでトレンドになっている記事を、毎日AIが10分のラジオにして届けてくれるというサービスです。 ありがたいことに公開後はたくさんの方に試してもらえ、技術的な質問も多数いただきました。 このZennではzenncastの技術構成や仕組みを紹介します（プロンプトつき）。 作ったもの まずはエピソードを一つ選んで1分くらい聴いてみてください！ AIラジオの雰囲気が掴めると思います。 追記 zenncastのような番組を、誰でも好きな情報ソースで作れるサービスを作りました！ 自分のメディアやブログをラジオに変換して、それをサイトに埋め込んだりSpotifyなどに配信できたりします👇 主な機能・特徴 毎朝10分のラジオを生成 Zennでトレンドになっている記事を要約して紹介 お便りを投稿すると、翌日のエピソードで
せっかく10年以上かけて学んだプログラミングだが、人間がコード書くよりChatGPTにやらせた方が早いなということが度々あり、だんだん自分でプログラミングをやる時間が減ってきた。AIにコードを書かせてそれをGitHubにコピペして残りの時間は遊んでるだけで成果が出てお給料ももらえる日は近いし、段々会社もそのことがわかってきて失職する日も近い。 残念ながら現時点では全ての仕事がAIで上手くいくわけではないが、どういう時に使えるかを知っておくと楽をしやすくなるので、僕がどう使っているかをまとめておく。 失職できるケース 簡単なスクリプトを高速に書かせる 僕はRubyが全ての言語の中で一番慣れており、StackOverflowやドキュメントをほぼ見ずに大抵のプログラムを書き切れるため、Rubyを書いている時がプログラマとして一番生産性が高いのだが、それでも最近AIにRubyを書かせたことがあった
Please provide credentials to synchronize your ToDo list across devices. There are no accounts, your username must simply be unique. We recommend taking a backup with before activating sync on new devices. How does this work? All devices with the same username and password will synchronise lists. Your list is encrypted on your devices using your username and password. It can not be seen or decrypt
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
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