AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab キーを押すことで提案を受け入れたり、提案が気に入らなければそのままコ
こんにちは、ログラスの松岡(@little_hand_s)です 3行まとめ AIに質問させるときに選択肢を提示させると、回答が楽で早くなる さらに、推奨度とその理由を出力させると、その根拠を元にAIと議論できるし、納得感を持って進められる 結果、意思決定が速くなり、質も上がる AIと対話しながら開発してますか？ Claude CodeやCursorなどのAI開発ツールを使ってる人、増えてますよね。 AIが暴走しないように、不明な点を質問させてる人も多いと思います。 でも、毎回自然言語で答えるの、面倒じゃないですか？ たとえば： AI: 「バリデーション、フロントエンドとバックエンドどっちでやりますか？」 あなた: 「うーん、両方かな。セキュリティ的にバックエンドは必須で、UX的にフロントエンドも欲しいし...」（と、入力すると長い） もしどちらでバリデーションするかを決めていなかった場合、
速習 Claude Code
講習会用にまとめたもの。可能なら公式ドキュメントを参照するのを推奨するが、この資料ではサッと使いはじめるために要点を絞って解説する。 claude-code は claude-code 自身で開発されており、恐ろしい速度で更新されてる点に注意。この資料は一瞬で古くなる。 アカウントの契約等は省略 インストールと実行
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 どうも。鳩胸になりたい文鳥です。 Cusorが市場を席巻している ブッチギリでの世界最速ARR $100Mに加えて先日時価総額が1兆円を超えたそうです。間違いなく売れているし今後の成長を期待される企業であるのは間違いないでしょう。 Cursorはソフトウェアエンジニア向けにAI機能を搭載したソースコード編集ソフトを提供している会社です。 上記のブログに記載したがCursorは 12人の社員 Microsoft製のVisual Studio Codeをフォークして作ったラッパーアプリ AIのモデルは開発せず、ChatGPTやCl
Claude Codeが変えた開発の風景Claude Codeを使い始めて約1ヶ月経ちますが「Claude Codeを使ってから、開発の概念が根本的に変わった」と僕は思ってる。 ClineやCursor Agentの登場でもでも相当変わったと思う。でもClaude Codeはそれ以上の変化だと僕は感じている。何が根本的に違うのか。 自走力の高いClaude Code - ファイルを読み、修正し、テストを実行し、エラーを解決する。まるでペアプロしているような体験。 コードを書く能力が高いClaude 4 Opus - 複雑なロジックも正確に実装できる圧倒的なコード生成能力。 Claude MAXでの定額化 - API料金を気にせず使い倒せる。この「料金を気にしなくていい」という心理的な解放が、開発のアプローチを根本から変える。 従量課金のメンタルモデルから定額使い放題のメンタルモデルへという
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
AI の能力が上がるにつれて、人間が AI を監督するのが難しくなってきています。本稿では、Anthropic などのグループが ICLR 2025 で発表した Language Models Learn to Mislead Humans via RLHF（言語モデルは RLHF を通じて人間を誤解させることを学ぶ）をベースに、この問題について議論します。 この論文では、LLM が解けないほど難しいタスク、例えば難しいプログラミングのタスクに直面したとき、「分かりません」と言ったり、一目で分かるような間違ったコードを出力すると BAD ボタンを押されてしまうので、あえて出力を複雑にしたりデバッグしにくいコードを出力し、それによりユーザーは煙に巻かれる・ミスが隠蔽されるといった現象が実験により確認されています。 この現象は現実の LLM や AI サービスでも起きている可能性が高いです。自
【🚨無職発生注意報🚨】ヒトはこうして仕事を奪われる~Browser Use Tutorial~ - Qiita
はじめに 2025年はAIエージェントの年です。注目されているAIエージェントの一つが『AIが自動で自分のPC画面を操作』するBrowser Useというツールです。 Browser Useの面白さ Browser Useを使うと、AIが自動で自身のPC画面を操作することであらかじめ決めた目的を達成をしてくれます。 簡単な指示を出すだけで、自動でAIが色々操作してくれるのはキャッチーで衝撃的ですよね。 例えば下記のように完全自動でAIが記事を検索して記事の情報を取得してくれます。 簡単な指示でAIが自分で考えて画面操作をしてくれるのは近未来感ありますよね。 しかし、現場でAIを使いこなすには「AIがすごい」のレベルではまだ足りません。 実際に触ってみて何ができるのか？逆に何が苦手なのか？という肌感覚を持つことが非常に重要です。 そこで本記事は、その肌感覚を養うために実際にBrowser U
社内資料「速習 AIエージェント入門」を公開します - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは。LegalOn Technologiesでソフトウェアエンジニアをしている浅野（@takuya_b / @takuya_a）です。最近は検索推薦というよりはAIエンジニアっぽいことをしています。 このたび、社内の全プロダクトマネージャー・デザイナー・エンジニア・EM向けに「速習 AIエージェント入門」というタイトルで、AIエージェント開発の社内セミナーを担当しました。その発表で使用したスライドを、弊社のSpeaker Deckに公開しましたので共有します。 昨年、弊社のブログ「社内資料「プロダクトマネージャーのための検索推薦システム入門」を公開します」の中で検索推薦技術の入門講座のスライドを公開しましたが、そのAIエージェント版とも言えるものになっています。 speakerdeck.com この記事では、AIエージェントの社内セミナーを開催することになった経緯や、その内容につい
スライド概要 プロンプトやRuleなどのコピペが上の資料だとできづらいかと思うので、こちらのフォルダから別途ドキュメント形式のPDF資料（テキストがコピペできるPDF）を用意しました。こちらもあわせてどうぞ。 https://drive.google.com/drive/folders/18gKJn-Mrx_ij80IS4QrB5DXATynKW_Db?usp=drive_link --- 2025年3月30日(日) 13:00開始〜15:30終了 本講座は下記の人気記事をベースに、執筆者自身が口頭で解説する形式となります * [あなたの仕事に"AI秘書"を。ノンエンジニアでもOKなCursorエージェント超入門](https://note.com/miyatad/n/nae304a0024af) * [プロジェクト管理もストレスもAIがサポート！ ノンエンジニアでもOKなCursorエー
AI エージェントを仕組みから理解する
はじめに こんにちは、ダイニーの ogino です。 この記事では、AI エージェントや MCP に入門しようとしている人向けに、エージェントの内部実装について概説します。これを理解することで、現状の AI にできることが明確になり、今後の技術動向を追う上でも役に立つはずです。 本記事の要旨 MCP の表層的なプロトコルには大した意味も革新性も無いので、AI エージェントを理解するにはまずコンテキストを把握しましょう。 素の LLM の能力と、エージェントの実装を切り分ける AI エージェントは、自律的に判断してファイル操作や Web ブラウザなどのツールを使い分けることが可能です。しかし、その基盤となっている LLM にできるのは、テキストを入力してテキストを出力することだけに限られます[1]。 以降では「LLM にできないこと」を掘り下げ、それを補うために AI エージェントがどのよう
・AIエージェントとはなにか？ ・AIエージェントの現在地はどこか？ ・AIエージェントに関連した注目技術トレンド ・AIエージェントの課題と今後
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
Gemini CLI の簡単チュートリアル
この記事はほぼすべて Gemini CLI に書いてみてもらいました。ただし、ファクトチェック＆手修正済みです。もし間違えていたらこっそり教えてください。さいごにとおまけは人力です。 Gemini CLI チュートリアル tl;dr コマンドラインで対話的に使えるオープンソースのAIエージェント。 npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli ですぐに利用開始。 @ でローカルファイルやディレクトリをAIのコンテキストに追加。 ! でシェルコマンドを直接実行、シェルモードへの切り替えも可能。 GEMINI.md ファイルでプロジェクト毎のカスタム指示をAIに記憶させる。 Google検索との連携、安全なサンドボックスでの実行、ツールの自作など高い拡張性。 1. はじめに Gemini CLI へようこそ！ このドキュメントは、Googleが
前回の記事「文章術としてのCursor入門 」では、AIエディターCursorの基本機能と文章作成の基本を紹介した。今回は、実際の文章作成プロセスをより詳細に紹介する。 Cursorが特に力を発揮するシーン Cursorが文章作成において特に力を発揮するのは、「効率」と「品質」の両立が求められる場面だ。たとえば締切に追われているとき、複数の文書を並行して作成する必要があるとき、あるいは専門性の高い内容を読みやすく伝えたいときなどだ。 従来のワープロ・エディターソフトと大きく異なるのは、Cursorがただのテキストエディターではなく「考えるパートナー」として機能する点だ。単なる文字入力や整形の手助けだけでなく、内容の構成、専門知識の補完、表現の洗練まで一貫してサポートしてくれるということだ。 特に以下のような文書作成において、Cursorは真価を発揮する。 ・定期的な更新が必要な文書：ブログ
いつのまにか「Claude CodeをMCPサーバー化」してClaude Desktopから利用できる神機能が生えてた件について
⚠️ 今回Claude Code MCP Server = Claude Code ということで記事の内容を書いています。 本家としても Claude Code自体を他のアプリケーションが接続できるMCPサーバーとして使用し、それらにClaudeのツールと機能を提供したい場合 という表現を使っていますが、Claude Code内部のエージェント機能を使うわけではないようです（API消費ありません）。 なので、僕の解釈ではClaude Code内部で整備しているClaude Code内Agentが利用するメソッドをMCP ServerのToolsとして一部公開しているだけという認識です。 Agent機能はそららToolsを利用するClaude(Desktop)なり、Clineなり、CursorなりWindsurfなりに譲られる形です（まあ結局Claudeだけどそれぞれsystem promp
AIによるコーディングアシスタント、コーディングエージェント、アプリケーション自動生成サービスまとめ（2025年3月版）
AIによるコーディングアシスタント、コーディングエージェント、アプリケーション自動生成サービスまとめ（2025年3月版） アプリケーション開発の生産性向上において、AIによるプログラミング支援サービスは欠かせないものになろうとしています。 そして市場にはプログラマが入力するコードの補完からコードやテストの自動生成、アプリケーションそのものの自動生成までさまざまなツールやサービスが登場しています。 ここでは多数のツールについてそれぞれの主な機能や目的が分かりやすいように、「コーディングアシスタント」「コーディングエージェント」「アプリケーション自動生成／Text to App」の3つに分類して紹介しましょう。 もしもここで紹介されていないプログラマ向けのAIツールなどがありましたら、X/Twitterやブックマークのコメントなどで教えてください。 AIが、人間のプログラマが書くコードの補完や
OpenAI Agents SDK で「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」を自動化してみた - Qiita
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 @zazen_inu さんの記事「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」が凄いので OpenAI Agents SDK で自動化してみました。 目的 @zazen_inu さんのメソッドを楽に実行したい OpenAI Agents SDK で実装してみてフレームワークのクセとか使い方を理解したい 方法 愚直に実装します。 処理フロー それぞれの Agent の背後にはテキスト生成モデルがいます。用途によってモデルの種類を決めます。賢さ、インターネットの情報の調査能力、コストなどを意識します。
AIエージェント入門
最後に紹介しているハンズオン👇️ https://qiita.com/minorun365/items/85cb57f19fe16a87acff
はじめに こんにちは。クラウドエースの荒木です。 ChatGPT や Claude などの生成 AI が日常生活やビジネスに浸透してきましたが、これらの AI の真価は外部システムと連携したときに発揮されます。しかし、この連携には大きな課題がありました。 これまで AI と外部システムを連携させるには、システムごとに個別の API 統合が必要で、認証方法やデータ形式、エラー処理など、細かな実装を繰り返す必要がありました。このような個別対応は開発効率を下げ、拡張性や保守性の面でも問題がありました。 そこで登場したのが「Model Context Protocol（MCP）」です。2024 年 11 月に Anthropic が発表したこのオープンプロトコルは、AI と外部システムの接続を標準化し、開発者の負担を大幅に軽減します。 この記事では、MCP の基本概念から実装方法、活用事例まで、技
2025年はRAGの次にAIエージェントが来る
はじめに 2024年のAI界隈では「RAG」が一巡し、その可能性と限界が明確になってきました。最も顕著な点は「RAGは魔法の杖ではない」という認識の広がりではないでしょうか？ RAGは確かに、既存の文書やデータを活用したAIの応答精度向上に貢献してきました。しかし、単純な質問応答を超えた複雑なタスクの実行や、動的な状況への適応には限界があることも明らかになっています。この限界を超えるための次のステップとして注目を集めているのが「AIエージェント」です。 OpenAIのCEOであるサム・アルトマンが「次のブレークスルーはエージェントだ」と発言していたり Anthropic社員がこのようなスピーチをしたりしています。 AIエージェントとは AIエージェントは、特定のタスクや目的のために設計された自律的なAIシステムです。たとえば、会議の参加者の予定を自動で調整して最適な時間を設定するAIアシス
はじめに 本記事では、昨今話題の AI エージェントサービスをこれから作る方へ、AI エージェントシステムを作る上での抑えるべきポイントと実践的なハンズオンにて DeepDive していきたいと思います。 本記事は 2 部構成になっており、以下の構成です。 第 1 部: AI エージェント の基本概念とエージェントシステム構築のガイド 第 2 部: Azure AI Agent Service を使ったワークフロールーティングの実装 第１部では、OpenAI 社のa-practical-guide-to-building-agents を参考に、AI エージェントの基本概念とエージェントシステム構築のガイドを解説します。 第２部では、Anthropic のブログ記事 Building Effective Agents – Workflow Routing で紹介されている ワークフロールー
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 こんにちは！KIYO Learningでスタディングの開発をしている @Kumacchiino です！ 今回は、AIエージェントについての記事を書いてみようと思います。 近年、AIエージェントが注目を集めていますが、その実態や実装手法、導入時の注意点については、まだ不明瞭な部分が多いのが現状です。 そこで、本記事では各手法の概要やユースケースを整理し、実際の導入や活用に役立つ情報をまとめてみようと思います。 この記事は、Anthropicの「Building effective agents」をベースにしており、エージェントと
背景 Claude Codeサービス提供以来ずっと下記の理由で大好きでMaxプランを利用して、一緒にたくさんの価値を創りました。 Claude Codeを好きな理由 1. Default状態でアウトプットの質が高い 依頼Prompt以外、何にも用意しない状態で相談することで、専門家レベルの議論ができます。 Knowledge-baseやCLAUDE.mdちゃんと用意すれば、意図した通りcodingができます。 2. 仕事が早い thinkがあっても体感的に速い動きができています。 3. モデル性能と機能面最先端 Sonnet3.5から今最新の4.5までcoding領域のモデル性能が最強。 機能面もMCPからSubAgent、最新のSkillまで業界の提案者であり、豊富でした。 一方、最近自分自身とチーム全体でClaude Codeの利用からCodexに移りました。 その理由と過程及び（現状
連載：その悩み、生成AIが解決 アイデアが浮かばない、こんな無駄な作業なくしたい――。ビジネスパーソンを悩ませる日々のさまざまな困りごと、ChatGPTに聞いてみませんか？ ITジャーナリストの酒井麻里子氏がプロンプトの書き方を伝授する。 Q．資格取得の勉強をしていますが、時間の確保やモチベーション維持に苦労しています。生成AIで楽しく効率的に学ぶ方法はありますか？ リスキリングの重要性が叫ばれる中、スキルアップを目指して資格勉強などに励むビジネスパーソンも多いだろう。生成AIを使えば、より勉強がはかどるはずだ。 2025年2月にリリースされたClaude 3.7 Sonnetは、テキストで指示するだけでWebアプリやゲームを簡単に作成できる。これを利用すれば、オリジナルの内容を反映した自分だけの学習アプリを作成することが可能だ。
非エンジニア必見。─ Cursorがもたらす"不可逆な書く革命" - 仕事で使えるAI｜中村修三(ShuzoN)
手で書く時代は終わったAIが文章作成のツールとして浸透しつつある今、あなたもChatGPTやClaudeといったLLM（大規模言語モデル）を活用しているかもしれません。しかし、こう感じたことはありませんか？ 「意図した通りの文章にならない」 「リライトすると微妙にニュアンスがずれる」 「そもそも、プロンプトを工夫しないと望む質が得られない」 もし、あなたがこうした壁にぶつかっているなら、それは「次に進む」段階にいる証拠。Cursorはそんなあなたにとって「創造性を引き出すパートナー」として、より快適な執筆をサポートしてくれます。 これからは単なる"文章作成"から解放され、本質的な"クオリティの追求"に専念できるようになります。では見ていきましょう。 Cursorとは？Cursorは、世界中で人気のエディタ Visual Studio Code(VSC)互換のエディタに、LLMを統合した次世
AGENTS.mdA simple, open format for guiding coding agents, used by over 20k open-source projects. Think of AGENTS.md as a README for agents: a dedicated, predictable place to provide the context and instructions to help AI coding agents work on your project.
コンテキストエンジニアリングについて LLM（大規模言語モデル）の分野で、最近「コンテキストエンジニアリング（Context Engineering）」という言葉が多く使われるようになりました。AIエージェントの文脈でも使われることが多く、自分の中でずっとモヤモヤしていたのですが、少し自分なりに整理してみたのでここに書いてみます。 半分以上お気持ちというかポエムや私見が混じっていますので、学術的な定義の厳密性より、自分が普段使っていて感じる実践目線での一つの考え方として捉えてもらえるとありがたいです。 「プロンプトエンジニアリング」から「コンテキストエンジニアリング」へ そもそも「コンテキストエンジニアリング」って何？「プロンプトエンジニアリング」と何が違うの？というところから始めたいと思います。 プロンプトエンジニアリングは、ものすごい単純にした図にすると以下になると思います。 プロンプ
MCPでLLMに行動させる - Terraformを例とした tfmcp の紹介 - じゃあ、おうちで学べる
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。nwiizoをフォロワーしてくれるのもありがたいです。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 Protoc
関連リソース Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model based Agents 【論文紹介】LLMベースのAIエージェントのデザインパターン18選 基盤モデルを用いたAIエージェントの設計パターン The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey は、「AIエージェントのアーキテクチャ」について、シン
2025年、AI技術は新たなステージへと進化を遂げました。単に文章や画像を生成するだけでなく、私たちが設定した目標に向かって自ら考え、計画し、タスクをほぼ自動で実行してくれる「AIエージェント」が大きな注目を集めています。ただ、従来の生成AIと何が違うのか、まだ具体的にイメージできていない方も多いのではないでしょうか。 この記事では、AIエージェントとは何かという基本から、従来の生成AIとの違い、そして具体的な活用法まで、初心者の方にもわかりやすく解説します 。ただし、AIエージェントは魔法の杖ではありません。人がまったく介在せずにすべてが解決するわけではなく、私たち自身がその特性を理解し、試行錯誤を重ねてこそ真価を発揮する、新しい「パートナー」であることを、最初にお伝えしておきたいと思います。 それを踏まえて、未来の働き方を大きく変える可能性を秘めたAIエージェントと、どのように上手に付
最近1行もコードを書いていない
最近のAIの進化は目覚ましく、コーディングにおいても、もはや人間が一切を関知せず"ノリ"で全てを完成させるvibe codingなる概念まで登場しました。 しかし、現実の業務にこれを適用すると、まあ、上手くいきません。 1ファイルで完結するようなスクリプトであれば上手くいきます。驚くほど上手くいってびっくりします。テトリスを書いて、と指示したらテトリスは完成するでしょう。 しかし現実のコーディングは素朴なテトリスを実装するほど単純ではありません。 LLMの限界 ここで一つの問いを考えます。 「入社初日の知識豊富なエンジニア」と「ここ数ヶ月の間、機能Aの開発に携わっている普通のエンジニア」、どちらが5分で機能Aの開発を進められるか？ おそらく、答えは後者になると思います。 これがまさにAIによるコーディングに起こっていることで、 どれだけLLMの性能が向上したところで、実装に関する知識（コン
を作りました @pokutuna/mcp-chrome-tabs デモ AppleScript を使っている都合上 macOS でのみ動きます。 なぜ作ったか 既に LLM にブラウザを操作させる技術は色々ある。browser-use、playwright-mcp、mcp-chrome などなど。 これらの Tool, MCP は便利だけど、様々なツールが入っていてコンテキストへの圧迫が大きく、Chrome の debugging port を開けたり、普段のユーザディレクトリは使えなかったり、ブリッジとなるブラウザ拡張入れたりなど、まあまあめんどく、普段遣いしたいかというと否である。なのでタスクに応じて MCP サーバーのセットを切り替えて暮らしている。 ただ今開いているページを LLM に読ませたい 普段はブラウザ操作をしたいわけではなく、今見ているページを LLM に読ませたいことが
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
テスト自動化フレームワーク「Playwright」にAIエージェント機能。自動的にテスト計画とテストコードの生成、テストコードのデバッグなど
テスト自動化フレームワーク「Playwright」にAIエージェント機能。自動的にテスト計画とテストコードの生成、テストコードのデバッグなど マイクロソフトが主導して開発しているオープンソースのテスト自動化フレームワーク「Playwright」の新バージョン「Playwright 1.56」がリリースされました。 Playwrightはデスクトップ向けのWebアプリケーションやモバイル向けのWebアプリケーションのテスト自動化が可能で、Chromium、WebKit、Firefoxなどの主要なモダンブラウザのエンジンのヘッドレス、ヘッドありのいずれの環境でも実行可能です。 OSはWindows、macOS、Linuxをサポートします。 テストはJavaScript、TypeScript、Java、Python、C＃などで記述でき、ローカル環境での実行だけでなく、CI（継続的統合）環境での実
Claude CodeではじめるAgentic Coding入門 - Sansan Tech Blog
Bill One Engineering UnitのPurchasing Groupでアーキテクトを務める豊田(@helloyuki_)です。今日は業務中に行っているAgentic Codingについて紹介したいと思います。 Agentic Codingとは 定義 Vibe Codingとの違い Claude Codeとは 定義と機能 特徴 IDE（IntelliJ）との統合 実務での利用事例 何をやらせてみたか どうやったか 学んだこと 探索空間を絞る Plan Modeは積極的に利用する docの整備を進める MCPサーバーの活用 作業が軌道にのるまで「手懐け」 Bill OneでのAI駆動開発 まとめ Agentic Codingとは 「Agentic Coding」という言葉を最近にわかに聞くようになってきました。まずAgentic Codingという言葉が何を指すかを押さえておき
LLMでAI-OCR、実際どうなの？ / llm_ai_ocr_layerx_bet_ai_day_lt
AIエージェント時代のエンジニアになろう #jawsug #jawsdays2025 / 20250301 Agentic AI Engineering
2025.3.1 JAWS DAYS 2025で発表した資料です。 AIエージェント時代のエンジニアになろう：�Agentic Workflows から�環境に溶けこむAmbient Agents まで�基礎と実践を50分で身につける
我々はCodexとどう向き合うべきなのか
この記事は、すでにCodexやClaudeCodeなどのAIコーディングツールを実際に使い始めているエンジニアに向けて書いている。「期待ほど効率が上がらない」と感じている人や、運用の型を模索している個人開発者を想定している。導入方法や基礎理論は扱わない。ひとりのエンジニアが数ヶ月間Codexと向き合って得た、実践的な運用知見を語る。 数ヶ月で変わったこと まず、ここ数ヶ月でAIコーディングツールの使い方が大きく変わったという話からしたい。 数ヶ月前のClaudeCodeガードレール戦略全盛期と比べると、隔世の感がある。あの頃は、AIが暴走しないように制御する、余計なことをさせないようにガードレールを張り巡らせることに頭を悩ませていた。Kiroが登場したときも、その延長線上にあった。 しかしGPT-5-Codexの登場で、その流れが変わった。 コンテキスト詰め込み時代の終わり 何が変わったの
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コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について
AIの質問を『選択肢+推奨度+理由』にしたら、意思決定の質と速度が圧倒的にあがった
Cursorが市場を席巻している理由をちょっと考えてみる - Qiita
Claude Code時代のソフトウェアエンジニア生存戦略｜すてぃお
Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜
人間を騙してサボるAIたち - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
Gemini CLI: your open-source AI agent
Cursorエージェント講座 超入門＋実践編 | ドクセル
AIエージェントについてまとめてみた
Clineを利用した開発が超快適なので、使っている.clinerulesを解説します
文章術としてのCursor入門 仕事で使うための実践編 (1/8)
Model Context Protocol（MCP）とは？生成 AI の可能性を広げる新しい標準
AIエージェントのサービス構築を検討しているあなたへ
10分で分かるAIエージェントの設計パターン - Qiita
今こそCodexに全振りするチャンス！ClaudeCodeからCodexへの移行と実践Tips9選
ノートの殴り書きが「学習アプリ」に Claude 3.7 Sonnetでここまで簡単に作れる
AGENTS.md
「LLMはコンテキストがすべて」かもしれない
2025年の年始に読み直したいAIエージェントの設計原則とか実装パターン集
この1ページでわかる｜AIエージェント超入門｜ベイジの図書館
開いているブラウザの内容を読める MCP サーバー - ぽ靴な缶
「Cursor」によるAIを用いたプログラミングについて学べる講座「Cursor Learn」を無料公開
AIエージェント開発のノウハウと課題
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