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
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、テキスト入力フォームで約物（日本語の文章における、カッコや点などの記号のこと）が重なってしまう現象について、その理由を記載しただけの記事です。 解消することを目的としません。 ただ、理由が分からないとモヤモヤしますよね。 すこし前の私と同じようにモヤモヤしている人は、続きを読んでいただき、「だから重なっていたのかー！」とスッキリしていただければと思います。 事象 - 文章の「美しさ」を損ねる まずは、事象について再現してみます。 特に発生しやすいケースは以下の 3 つでしょうか： ①「」「」とカッコが続く場合 ②箇条書き（・）
pho @ohp_pho 専門商社の人が「AIはゴルフできないし相手のキャディバッグも持てないでしょ！焼酎薄めとか濃いめで作れないし、カラオケでタンバリンしないでしょ！負ける要素は一つとしてないです」と断言していて力強かった 2025-03-03 17:22:03
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
Introducing Mercury, the first commercial-scale diffusion large language model We trained diffusion large language models that are up to 10x faster and cheaper than current LLMs, pushing the frontier of intelligence and speed for language models. We trained diffusion large language models that are up to 10x faster and cheaper than current LLMs, pushing the frontier of intelligence and speed for la
How do we know when someone truly understands us? It is rarely just our words—it is in the subtleties of voice: the rising excitement, the thoughtful pause, the warm reassurance. Voice is our most intimate medium as humans, carrying layers of meaning through countless variations in tone, pitch, rhythm, and emotion. Today’s digital voice assistants lack essential qualities to make them truly useful
現実世界にさようなら。「VRChat」を今さら始めたら，あっという間に美少女に堕ち，100万円近く飛んでいった 編集部：御月亜希 2024年9月末。本当に，本当に今さらなのですが，「VRChat」を始めました。それから5か月ほどが経った今，私の生活は完全にこのVR SNSに乗っ取られてしまい，ログインしない日はありません。☆5キャラを引くためのガチャも，札束でビンタする対人要素もないのに，もう100万円近くのお金が飛んでいきました。いったいどこで，なぜ足を踏み外してしまったのでしょうか……。 いえ，心当たりはいっぱいあるんですけど，とにかく危険な世界なんですよ，VRChatは。多くのプレイヤーは平和に楽しく過ごしているのだと思うのですが，恐ろしいことに，私のようにあっという間に壊れてしまう人もいます。何があったのかを，ここに残しておきましょう。お砂糖の話とかではないですよ。 本稿のスクリー
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Difyを使えば、ノーコード・ローコードで手軽に生成AIアプリを構築できます。 本記事では、Difyの基本情報から始め、料金プランやAPI設定、実際の利用方法まで詳しく解説していきます。AIアプリ開発に興味がある方はぜひ活用してみてください。 Difyとは？Difyは、ノーコード・ローコードで生成AIアプリを構築できるプラットフォームです。LangGenius,Inc.が提供複数のLLM（大規模言語モデル）を組み合わせたり、外部文書を読み込んでRAG（Retrieval-Augmented Generation）を簡単に活用できる機能を備えています。 オープンソースの開発サービスです。 Difyの料金体系Difyは基本的に無料で使用できますが、チームでの協力や高度な機能を活用する場合には費用が発生します。 フリープランの内容アプリ公開数：最大10個 ベクトルデータ保存容量：最大5M
なんか驚き屋っぽくてアレなんだけど、今回はさすがに驚く権利があると思うので、至急記事を書く。 やろうとしたこと 毎回手元の検証結果から技術記事を構成するのがだるい 自分のブログを適当に読ませておいて、その構成と文体を真似させればいいのでは 手元に mizchi/zenn というリポジトリがあり、ここに zennにポストする原稿を管理している。 $ tree ./articles ./articles ├── 1c35fdcc77065c02f631.md ├── 3e4742e24f2ca0118f70.md ├── 8a017097d3994ddc0a85.md ├── ai-code-generation.md ├── ai-programmer.md ├── ai-team-mate.md ├── antipattern-of-tournament-score-sheet.md ├─
先週ずっと、ナイキのスマホアプリでゲームやってたんすよ。靴箱をどれだけ高く積み上げられるかってゲーム。 ゲーム性はほとんどなくて、タイミングよくボタン押すだけの虚無ゲーだったんだけど、期間中に勝利数で5位以内に入ったら豪華賞品もらえたの。1位は野球のチケットとNIKEギフトカード5万円。ゲームに勝つだけで貰えるなら欲しすぎるよな。 それで俺もちょっとやってみるかと思って。ナイキのアプリなんか入れてる陽キャどもは全員俺の引きこもりパワーでボコボコにしてやるよと思って、先週マジでずっとやってたの。1日中やってた。月から金まで毎日12時間やってた。靴箱積み上げるだけの虚無のゲームを。 朝起きたら即靴箱積み上げて、寝るまでずーーーーーっと靴箱積み上げ続けてた。気が付いたら、普通に働くほうが効率的な感じになってたけど、俺も途中からもう後には引けなくなってたの。これで負けたら、貴重な一週間を靴箱積むゲ
いま、大規模言語モデル（LLM）にはChatGPTの他にGemini、Claudeなど多数の競合がある。それらはコーディング性能や数学能力、推論力などで一長一短であるが、今回はそれを「オタクの会話」の生成で比較してみる。 ◯プロンプト：エヴァについて盛り上がるオタクの気持ち悪い会話を書いてみて ■ChatGPT 4o場所：都内の某カフェ 登場人物： A（アスカ推し）：90年代オタク気質。やたらと「庵野の意図」を考察しがち。 B（レイ推し）：冷静なようでいて、こじらせがち。オタク特有の早口。 C（マリ推し）：新劇場版世代。旧作にも理解を示すが、新しいものを肯定したい。 D（ミサト推し）：おっさん気質。酒飲みながら語るタイプ。 会話開始A「いや、エヴァってさぁ、結局“親との和解”の話なんだよ」 B「でもそれって旧劇の時点では達成されてなくない？ だって最後、あの“気持ち悪い”で終わるわけじゃん
はじめに こんにちは。Builtoという会社で代表 & エンジニアをしている冨田です。 私たちはマネジメントとタスク管理を圧倒的にサポートするAIエージェントを開発しています。 開発にもAIをフル活用しており、そこで得られた知見を共有したいと思います。 具体的には、経験3年以上の現役ソフトウェアエンジニア（生成AIのない時代からコードを書いてきた方々）をターゲットに、本番運用レベルの大規模コードベースでもCursorを活用しコーディング時間を 1/3〜1/5 に縮めている手法をお伝えします。 仕様策定やアプリの機能にもLLMをフル活用していますが、今回は実装にフォーカスします！ （なお本記事は中級者以上向けのため、まだCursorに触れたことがない方はまず別の記事を参考にして、使ってみてください） なぜこの記事を書いたか 現職エンジニアが本当に使いこなす手法を共有したい すでに共有されてい
やりたいこと PlaywrightまたはPuppeteerを使って、ブラウザ操作してクローリングしたい。 そのブラウザは、サーバーやクラウドで動かしたい。 本記事では、ブラウザはサーバー／クラウドで、Puppeteer／Playwrightはローカルで動かす構成を目指します。 サーバーで動くブラウザを、クライアントでも人が見て操作したい（reCAPTCHA突破等）。 構成図 試行錯誤の結果、最終的な構成は以下の図のようになりました。 おおまかなイメージ図です。等幅フォントで見てね。 ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┏━━━━━━━━┓ ┃ サーバー／クラウドのDockerコンテナ ┃ ┃ クライアント ┃ ┃ ┏━━┻━━━┓ ┃ ┃ ┃┌──────┐ ┌────┐PORT ┃ ┃ PO
DeepSeek R1が話題になってだいぶたちますが、日本語対応モデルも出てきてますね。 そして2/15にrinnaからDeepSeek R1の蒸留モデルが出ていて、これがかなりいい感じなのでびっくりしてます。驚き屋してます。 DeepSeek R1では、こっそりと回答方針を決めるフェーズがあるのだけど、そこがなかなか筋がいい。 というか、作り方もなんだかすごいので最後に解説してます。 Qwen2.5とDeepSeek R1を利用した日本語大規模言語モデル「Qwen2.5 Bakeneko 32B」シリーズを公開｜rinna株式会社 ※ 2/18追記 こういう記事を書くときに「これがローカルで動いてすごい」のように書くんですが、ここではローカルで動いてすごいということは書いてなく、普通にちゃんと答えがでてその内容がすごいという風になってきてますね。追記ここまで。 CyberAgentからも
ビジネスの世界では「顧客へのヒアリングが大事だ」とよく言われます。 お客さんのもとを訪れて「どういうことに困っていますか？」と質問し、そこで聞き出した課題をもとに、プロダクトの開発や改善に活かしていく……。これが定石だとされています。 しかし、これはIT業界に広がる大きな誤謬であると、私は考えています。 ヒアリングによる「追体験」には限界があるからです。 ダイニーは飲食店に向けて、モバイルオーダーやPOSシステム、決済や勤怠サービスなど、お店の課題解決につながるプロダクトを提供しています。 私たちは、お店への「ヒアリング」のみに基づいてプロダクトを作ることはしません。 ヒアリングのみならず、メンバーが「飲食店のスタッフとして、実際に働いてみる」というやり方をとっています。自らが「当事者」としてオペレーションを体験し、そこで得た知見をもとに、プロダクトの開発・改善をするのです。 これが最も有
こんにちは、ニケです。 皆さん、Cursor 使っていますでしょうか？ 私はそろそろ使用歴1年半くらいになります。 5ヶ月前にこんな記事を書いたのですが、AI時代のコーディングアシスタントの進化は早く、今はもうこの時とは全く異なる使い方をしているので改めて紹介したいと思います（一部被っている内容もあります）。 なお、AIコーディングアシスタントにはその他にも、Github CopilotやCline、Windsurfなどがありますが、これらのコーディングツールはCursorほど使ったことがないため、今回の記事では紹介・比較はしません。 XのTLでもいろんな宗派を見かけるので、「どれを使ったら一番楽できるんだ？」とは考えずに、取り敢えず一つのエディタ・ツールを使い倒すことをオススメします。 ⚠ 以降で紹介する方法は個人的にハマっている方法なので、これがベストではないです。１つの参考として見て
概要 なぜ 自社 で DuckDB を採用したのかを、雑に書いていきます。 まとめ DuckDB / DuckDB-Wasm を利用する事で中小規模のサービスであれば、ログ解析や統計情報の可視化を低コストで提供することができる DuckDB を go-duckdb 経由で利用する事で、HTTP リクエスト単位での DuckDB を利用できる DuckDB-Wasm と OPFS を利用する事で、クライアント側での統計情報のため込みができるようになる 解決したい課題 解決したい課題は基本的にサービスの運用費を抑えるということです。中小規模のサービスでは運用費が大きな課題になります。 自社パッケージ向けのログ解析ツール 自社パッケージ製品は多くの JSON Lines 形式 (移行 JSONL) でログを出力します。 顧客からの問い合わせに対して、共有して貰ったログを解析して問題を特定すること
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