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はじめに コーディングエージェントのデモは魔法のように見えます。しかし、実際のコードベースに向けると： コンテキストウィンドウがすぐに埋まる 古いコードに対してハルシネーションが起きる 処理が遅すぎて、grepした方が早い 大規模なRust/Python/TSリポジトリでAIワークフローを構築する中でこの壁にぶつかったので、自分のスタックに本当に欲しかったものを作りました：ASTベースの超軽量な組み込みMCPです。 cocoindex-codeというツールで、トークン消費を約70%削減し、待ち時間も大幅に短縮できます。 Claude、Codex、Cursor、その他MCP対応のコーディングエージェントを使っている方は、ぜひ読んでみてください。 コアアイデア：AST + インクリメンタルインデックス よくある「コードRAG」構成は、ベクトルDBの構築、ETLの作成、スキーマドリフトへの対応、

AIがハードウェアDIYの扉を開く。｢自作たまごっち｣ブーム到来？2026.02.22 15:006,376 長谷川賢人 新種発見！ どころか新種大爆発みたいになるぞ。 1996年、バンダイが発売した小さな卵型デバイス｢たまごっち｣が一世を風靡しました。翌97年には｢何百万時間もの労働時間をバーチャルペット育成に費やさせた｣という理由でイグノーベル経済学賞を受賞。今読んでもこの文章、めっちゃ皮肉効いてますね。 2025年時点で累計出荷数1億台を突破した、まさにレジェンド級のガジェット。もし、あの時代に同じものを作ろうとすれば、デザインチームや電子回路エンジニア、たくさんの開発期間も必要だったでしょう。 ところが2026年の今、｢たまごっち的なものがDIYできたぜ！｣と界隈で盛り上がっているんです。 AI見張るよ！たまごっちきっかけは開発者のIdo Levi氏が作った｢Claude Code

せっかくなのでAIなしで現時点の印象を書いてみようと思う。 2025年はAIコーディングが一気に広まった年だった。2026年になってから、モデルのバージョンが少し上がっただけで、実際にコーディングをやっていない人からすると少し良くなっただけのように見えると思う。 これが大きな差で、以前は95%位の完成度までは出力ができたが、残りは人間側でレビューと調整を前提としていた。これはこれで有用ではあったが、人間側がAIをおだてながらほしい実装を出力させる印象があった。 2026年に入ってからは違う。人間側が仕様をしっかり書き、AI側でちゃんと動作確認して試行錯誤できる環境を与えていれば、一発で実用可能な出力を出すことは可能だ。なので人間側は仕様をしっかり作り込み、Unit TestなどAI側で試行錯誤できる環境を与えることが重要になる。人間側でAIをおだてる必要性は薄く、しっかり指示出しさえできれ

こういった、昨今のLLM事情を憂いる記事は親の顔より見ているが、やはり書かずにはいられなかった。 一点言い訳をしておくと、私は普段からLLMを使いまくっている。LLMを使っている人を批判したい意図は無い。 この記事を読んで、今一度LLMの使い方を俯瞰して見てもらえたら嬉しい。 LLM とわたし これでいいんだっけ？ もともと自分はコーディングが好きだった。面倒なことも多かったが、目的達成のために試行錯誤しながらプログラムを書き進め、ついに動いたときの感動がよかった。 だが、自分が手を動かして真心こめた手作りのソースコードを生成している間に、LLMはその10倍、いや100倍ものソースコードを生成できる。 世界が加速しているので、自分も同じだけ加速しなくては、相対的に遅れていく。 なので、LLMを活用できる人材とそうでない人材の格差はどんどん広がっていくだろう。 自分も理性でそう判断し、LLM

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は「プログラミングに興味があるけど自分には無理そう」と思っている人にも、 バイブコーディングを使い始めたエンジニアにも、読んでもらいたい内容です。 自己紹介のかわりに 私は45歳で、プログラミングを学校で習ったことは一度もありません。 30歳のとき「この繰り返し作業、自動化できたら楽なのに」という一心でExcel VBAを触り始め、 合っているかどうかも分からないまま、とにかく動くものを作り続けてきました。 15年経った今、作ってきたものを並べるとこんな感じです。 Excel VBA：プログレスバー（残り時間表示）、モールス信号

こんにちは。AI研究開発室のK.S.です。 今月の頭（2026年2月）には、2025年11月のリリースからわずか数ヶ月でOpenClaw（旧称：Clawdbot、Moltbot）がGitHubで驚異的にスターを獲得し、その影響でAppleのMac miniが次々と売り切れているという話題を聞いたりしませんか？ このブログはやや出遅れ気味ですが、何が起こっているのか、最近話題になってきたOpenClawについて紹介します。例として、OpenClawを使って、Telegram経由でトレーディング戦略を作成して遊んでみたことを共有します。 目次 OpenClawとは OpenClawのアーキテクチャ OpenClawでトレーディング戦略を作成してみた 実装環境 VPSでのOpenClawのセットアップ OpenClawのインストール LLMやTelegramの設定 トレーディング戦略についてのや

Phase 1: Research Summary — GLM-OCR ┌────────────────┬──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 項目 │ 詳細 │ ├────────────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ モデル │ zai-org/GLM-OCR │ ├────────────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ パラメータ数 │ 0.9B │ ├────────────────┼────────────────────────────────

最近のAIは本当に優秀で、コンパイラみたいな比較的複雑なソフトウェアだってCCCみたいに上手に実装できてしまう(改善の余地はあれど)。職業コンパイラエンジニアをやっている自分にとってあれは少なからず衝撃だった 古い考え方かもしれないけど、今のところAIにコード書かせても、その生成されたコードの説明責任は果たすために理解に努めようとは思っているし、自分がわかってないコードを成果物として出すのは避けたいと思っている。1 僕がプログラミングで一番楽しいと思っているのはプログラムを読んだり書いたりして物事の仕組みを腹落ちするところに楽しみを感じているため。 しかし、Xとか見てるとAIにこんなの作ってもらいました、全部vibe coding2なのでコードの詳細は知りませんという話はなんぼでも見かけるし、vibe coding前提のプラットフォームとかも出てきている。 こんなにAIが優秀でコードを読ん

ナデラの「SaaS is Dead」と投資家の「SaaS is Dead」は別の話 「SaaS is Dead」という言葉が飛び交っている。だが、この言葉を使う人たちが同じことを言っているかというと、そうではない。 サティア・ナデラが2024年12月のBg2 Podのインタビューで言ったのは、ビジネスアプリケーションという概念そのものの崩壊だ。「これらは結局、CRUDデータベースと少しのビジネスロジックにすぎない」。AIエージェントがビジネスロジックを直接実行するなら、間に挟まっているSaaSのGUIは要らなくなる。SalesforceもWorkdayも、データベースに薄い皮をかぶせたものだという見立てだ。拙著『AIエージェント 人類と協働する機械』の第12章でも、このナデラの発言を起点にSaaSの構造変化を分析している。 一方、2026年2月にSaaS銘柄が急落したのは、別の力学だ。An

A simple packet mirroring tool using libpcap pcapmirror is a command-line tool for capturing network traffic and mirroring it to a remote destination using TZSP encapsulation. It leverages the libpcap library for packet capture and provides options for filtering traffic based on BPF syntax. This tool is useful for network monitoring, intrusion detection, and remote packet analysis.

きっかけ：支援先のスプリント開発で見えた課題 技術顧問として入っている会社で、スプリント開発の現場を見ていてずっと気になっていたことがあった。 QAチームのテストケース作成がボトルネックになっている。 具体的にはこんな状況だった。 スプリント後半にQAの作業が溜まり、テストケース作成が間に合わない JIRAチケットの受け入れ条件からテストケースへの変換が完全に手作業 QAメンバーはコードを読めないので、エンジニアに「この変更、何に影響する？」と毎回聞く 新しいQAメンバーが入ると、テスト観点を覚えるまでに時間がかかる OpenObserveでも同じような課題があったらしく、Claude Codeで自動化したところ特徴分析が45〜60分から5〜10分に短縮、テストカバレッジも380から700以上に増えたという記事を見つけた。 これを参考に、Claude CodeのSkills・サブエージェン

はじめに ターミナルで過ごす時間が長いエンジニアにとって、ターミナルエミュレータと開発ツールの選択は生産性に直結します。この記事では、高速ターミナルエミュレータ Ghostty と AI コーディングアシスタント Claude Code を組み合わせた開発環境について、実際に使っている設定とともに紹介します。 なお、筆者の環境は macOS（JIS キーボード）です。設定ファイルのパスやキーバインドは macOS を前提としていますので、Linux をお使いの方は適宜読み替えてください。 Ghostty とは Ghostty は、Zig で書かれた高速なターミナルエミュレータです。 GPU アクセラレーション によるスムーズな描画 macOS / Linux 対応（Windows は 2026年2月時点では未対応） ネイティブ UI を採用しており、OS に馴染むデザイン 設定ファイルベー

「Agent Skills」のワークショップ資料。なぜ毎回の指示出しでは限界があるのか、Skills で何ができるのか（議事録・コードレビュー・テスト生成など）、Skillsの仕組み、SkillsBench 研究に基づく効果的な書き方、セキュリティ上の注意点まで、入門から発展的な内容まで一通り網羅してい…

皆さんはC#、使っていますか？ 世界的には人気の言語であるC#ですが、残念ながら日本ではあまり流行っていないというのが現状です。というわけで色々なプログラミング言語をかじっている身としては、ちゃんとC#の良さを知ってもらいたい！ということで改めて筆を取った次第です。 C#だけでなくGoやRust、Swiftなどの様々な言語の話を盛り込んでいるので、普段からC#を使っているという方もそうでない方も、是非一度この記事に目を通してもらえると嬉しいです。 この記事を書いたきっかけ 私がこの記事を書き始めたのは、何縫ねの。さんによる下の記事がきっかけだったりします。 内容に関してはC#に関わるあらゆる良さが語られていて非常に良い記事なので、是非とも一読することをお勧めします。特に事前知識: C# と .NETあたりの項目はこの記事では前提知識として説明を省略しているため、.NETが何かをよく知らない

加えて、500回以上のツール呼び出しを伴うDeep Search（自律的なWeb調査）にも対応しています。推論・コード生成・会話・エージェント行動を1つのモデルで実行できる、小型モデルとしては異例の汎用性を備えています。 ローカルAIの実務的価値 巨大モデルの性能は確かに魅力的ですが、実務では別の観点が重要になる場面があります。 プライバシー 主要なAPIサービスでは、有料プランやエンタープライズ契約であればデータが学習に使用されない保証があります。ただし、社内のセキュリティポリシー上、機密データの外部送信自体が許可されないケースも依然として存在します。ローカル実行であれば、データが外部に一切出ないため、こうした制約をクリアできます。 コスト サブスクリプションプランでは月額$20程度から利用できるものもありますが、利用回数やトークン数に上限があり、上限に達すると追加課金やプランのアップグ

Anthropic のグロースマーケティングチームが Claude Code で広告コピー自動生成、Figma プラグイン自作、MCP サーバー構築、メモリシステムによる A/B テスト改善を実現した事例。非技術者 1 人で広告作成した手法 Anthropic が公式ブログで、社内チームが Claude Code をどう使っているかの事例を公開した。中でもグロースマーケティングチームの使い方がえぐい。しかも全部、真似できる X で毎日 AI 情報を配信してるコムテです。Claude Code テクニックを中心に情報を配信しています 再現してみた。Figma プラグインとサブエージェントを作る 2026/02/22。具体的な方法はこちらに書きました！↓ このチームは検索広告、SNS 広告、アプリストア、メールマーケティング、SEO を担当していて、驚くのは「非技術者 1 人のチーム」というこ

テストもデバッグもレビューも「AIエージェントとの協働」が標準に　Anthropicが示す2026年の開発トレンド：蓄積された技術的負債も解消？　AIエージェントがもたらす8つの変化 Anthropicは「2026 Agentic Coding Trends Report」を公開した。コーディングエージェントの活用における主要な8つのトレンドを特定し、解説を加えたものだ。 Anthropicは2026年1月21日（米国時間）、「2026 Agentic Coding Trends Report」（2026年のエージェント型コーディングのトレンドレポート）を公開した。AI（人工知能）コーディングエージェントが2025年以来、ソフトウェア開発を変革していることを踏まえ、2026年のソフトウェア開発における主要な8つのトレンドを特定し、解説を加えたものだ。 Anthropicは、ソフトウェア開発

① ブラウザで記事をクリップ（Obsidian Web Clipper） ↓ Markdown形式で保存 ② Obsidian Vault の 06_Articles/ に蓄積 ↓ 記事が溜まったら... ③ Claude Code で /clip を実行 ↓ AIが記事の内容を読み取り、カテゴリを判定 ④ ~/Documents/articles/ 配下に自動整理 AWS/ S3Tables/ IAM/ Terraform/ Basics/ GCP/ CloudRun/ 補足: 今回、Obsidian Vaultから ~/Documents/articles/ へフォルダ間移動をしているのは、私がまだObsidianを使いこなせておらず、Obsidian上で記事を一元管理する運用ができていないためです。普段使い慣れている ~/Documents/ 配下で管理する方が自分にとって扱いやすい

はじめに こんにちは。 株式会社CHILLNNという京都のスタートアップで、プロダクト開発をしています永田です。 Claude Code や OpenClaw を触ってみて、「このコンセプトを理解して、自分でもエージェントを作ってみたい」と思った方は多いのではないでしょうか。私もその一人です。 OpenClaw で遊びながら、中身がよくわからないままに個人情報を渡すのが憚られたので、コンセプトを拝借しつつ 0 から作ってみました。 さらに、業務でも独自のエージェントを複数作っているのですが、その過程で「社内でエージェントを作るときに、毎回議論がぶれない枠組み」が欲しくなり、設計フレームワークを整理しました。 本記事では、その骨子をまとめます。 エージェントは“知性のモデル”である ここからは少し大きい話をします。 コンピューターサイエンス（特に AI を含む領域）は、知性を“計算として表現