はじめに こんにちは！今回は、私が最近開発した tfmcp というツールを紹介します。これは Terraform を LLM（大規模言語モデル）から操作できるようにするツールで、Model Context Protocol (MCP) を活用しています。 github.com このブログが良ければ読者になったり、GitHub リポジトリにStarをいただけると開発の励みになります。より良いツール開発のためのフィードバックもお待ちしています！ MCP とは何か？ 記事を始める前に、まず MCP (Model Context Protocol) について簡単に説明しましょう。MCP についてより詳しい情報は、公式ドキュメント modelcontextprotocol.io や Anthropic の Model Context Protocol に関する記事 を参照してください。 MCP は
本ライブラリは NICT のセキュリティイノベーター育成プログラム「SecHack365」にて開発を進めました。この場を借りまして、トレーナー、アシスタント及び事務局の皆様に感謝を申し上げます。 「GingaUI」は LLM を活用しウェブサイトのデザインテーマを自動で生成する機能を備えた UI コンポーネントライブラリです。React で構築されており、Next.js などのフレームワークと組み合わせて利用できます。 どんなもの？ 以下のポートフォリオサイトに PoC を実装しているので、ヘッダー右上のボタンからぜひお試しください。 一言で言うと、ウェブサイトの文章にふさわしいテーマを自動で生成する機能を備えた UI コンポーネントライブラリです。 先に書いておくと、テーマというのは配色やフォント、角丸の大きさなどのスタイル部分を指しており、レイアウトやコンポーネントの配置等の画面設計に
Frequently Asked QuestionsFrequently Asked Questions about MCP Servers
これなに これを書いた後にClineが盛り上がってきたので、また書きたくなった。二番煎じをやめろ。 大枠では変わってないので軽めのTips集です。 前回から変わった点 一か月前(2025/2/3)に書いた時から状況が変わっている ハイブリッド推論モデルとして、Claude 3.7 Sonnetが公開(2/24) Clineのアップデート .clineignoreによる読み込み対象からの除外 @terminal, @gitによるコンテキスト理解の改善 MCP Marketplace mizchiさんの魂が震えた モデル選定(2025/03) 利用経験のあるモデルを主観的にランク付けしている。 Tier1(基本これでいい) Claude 3.7 Sonnet Tier2(サブ機) Claude 3.6 Sonnet Claude 3.5 Sonnet Gemini 2.0 Pro Tier3(
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
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
2025年3月4日に開催されたFindyさん主催「LayerX 名村さんに聞く！2025年AIエージェント時代の可能性と実践」で発表した資料です。 この資料を読んで、強く関…
The People + AI Guidebook is a set of methods, best practices and examples for designing with AI. Our recommendations are based on data and insights from over a hundred Googlers, industry experts, and academic research. Start hereTo help you get started with our materials, we’ve created a set of AI design patterns.
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事は 生成AIセキュリティ by ナレコム Advent Calendar 2024 の2日目の記事です。 本Advent Calendarは、国内で唯一の技術領域 責任あるAI の MVP受賞者 を中心に、生成AIを含めたAIやデータを企業が利活用するときに気をつけるセキュリティやガバナンスを中心に紹介します。 前回の記事では、2025年版の「OWASP LLMアプリケーションのトップ10」をわかりやすく解説しました。本記事では、トップ10の内容を全体的にわかりやすく翻訳しております。このリストは、開発者やセキュリティ専門家がLL
AI検索エンジン「Perplexity」とGASを活用した情報収集スプレッドシートの作成方法</h1>\r\n"}}" id="text-2f1c071a68" class="cmp-text"> AI検索エンジン「Perplexity」とGASを活用した情報収集スプレッドシートの作成方法 <b><span class=\"biz-smb-fs-p1\">プロダクトエンジニア<br>\r\n 河野 瑠斗</span></b></p>\r\n<p>2020年、ソフトバンク株式会社に新卒入社。</p>\r\n<p>2021年より、AI・DXオンライン学習プラットフォーム「<a href=\"https://axross-recipe.com/\">Axross Recipe</a>」事業に参画。企画・開発・運用を担当。</p>\r\n"}}" id="text-4e802d3d65" clas
LLM時代のWebアクセスとは 世は大LLM時代。皆が元気にTavilyでWebクロールしたり、AI AgentでガンガンDeep Researchする時代は、人間用のWebサイトにえげつない負荷を与えているのであった。 そんな時に「仕様を1枚のテキストにまとめたよ！」みたいな情報が時々流れてくるが、これはLLMs.txtというらしい。恥ずかしながら仕様の存在を知らなかったので、勉強がてらにまとめてみる。 LLMs.txt? Answer.AI の Jeremy Howard 氏が2024/9/3に提案したのが発端のようだ。 LLMs.txtはLLM（推論エンジン）向けの課題を解決するための提案である。LLMのコンテキストウィンドウの制限に対応したり、不要なマークアップやスクリプトを削除し、AI処理に最適化された構造でコンテンツを提供できる。ということらしい。シングルファイルなのでCDNに
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
本記事では、RAGの性能を高めるための「DeepRAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 OpenAIがリリースした「Deep Research」[1]という機能が話題です。 この記事は、RAGでも「Deepな検索」ができるようにする手法「DeepRAG」の論文[2]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合はこちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー DeepRAGは、RAGの新しい手法です。DeepRAGを使うことで、データベースを深く・網羅的に検索した上で回答するRAGを、構築することができます。中国科学院ソフトウェア研究所とWeChat AIの研究者らによって2025年2月に提案
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 推論において優れた性能を発揮し、オープンソースであるため無料のAIを探しているなら、新しく立ち上げられたDeepSeek R1は素晴らしい選択です。これはGPT-4、o1-mini、Claude 3.5などのモデルと競争し、それを上回っています。テストした結果、非常に良いと感じました！ Visual Studio CodeでGitHub Copilotに似たコードエージェントとして直接使用し、コストをかけずに使用したい場合、LM Studio、Ollama、Janなどのツールを使ってその方法をお見せします。 最近なぜDeepS
こんにちは、株式会社Berryの浅沼です。 この記事を書いている数週間前くらいから話題のClineを会社で導入し、開発に利用しています。最初はコードの自動生成から試していたのですが、.clinerulesを使ってプロジェクトごとのカスタム設定ができることを知り、どんどん活用の幅を広げていきました。 特に大きかったのが、プロジェクト内のコード構造・コーディングルールの設定に加えて、コミットメッセージやプルリクエストのタイトル・サマリーを生成するルールを追加したことです。これによって、「コードを書く→コミットメッセージを考える→プルリクを書く」という一連の作業がスムーズになり、全体の開発効率が格段に上がりました。 この記事では、実際の.clinerulesの内容も含めて、どのようにルールを作り、育て、活用しているのかを紹介します。特に、コードの自動生成以外の使い方にも触れますので、すでにCli
はじめまして、医療系スタートアップでBizdevをしているぐっさんです。今日は、最近私が読書をする際に作成している、読書ノートの作成方法をご共有します。 以下のプロンプト例を利用すると、Deep Researchが書籍の内容を多角的に調査・整理し、さらに実践方法まで提示する「読書ノート」を作成しやすくなります。必要に応じて、書籍のタイトルや著者名、特に知りたいテーマなどを追記・変更してご活用ください。 Deep Research用プロンプト例 指示（Prompt） 書籍の概要・基本情報 • 書籍タイトル: 「〇〇〇〇」 • 著者名: 〇〇〇〇 • 出版年や出版社など: 可能であれば追加の情報を示す • 本を読もうと思った背景や目的: （例）「〇〇を学びたい」「△△について知識を深めたい」など 書籍の主要な内容・キーポイント • この書籍の中心的なテーマや重要な概念、キーワードを整理し、簡潔
この記事で紹介する「Cline」は、同様のAI支援ツールの中でも、VSCodeの拡張機能として提供されるオープンソースのAIエージェントです。 AIのコード自動生成のみならず、自動的にターミナルを操作して依存パッケージをインストールしたり、エラーが出ればログを解析して修正案を提案・実行するなど、まるで“AIが開発を進めていく”ようなユーザー体験をもたらし話題です。 Clineの他にもWindsurfエディタやCursorエディタも同様の機能を提供しており、コレが今のAI駆動開発というバズワードにも繋がっています。 しかし、Clineはユーザーエクスペリエンスの緻密さや、複雑なコンテキスト認識の部分では、CursorやWindsurf、と見劣りする面も否めません。したがって実際には、CursorやWindsurfが使える環境であればそちらをメインにしつつ、Clineを補助的に利用するというの
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