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コンセプトのざっくりメモ。細かい繋ぎや注意ポイントは「各自試してnoteに投稿してね」。無限パーミッション、無限予算でやると普通に大変なことになります（なお、以下をそのまま組むとClaude Codeの「Accept」承認でちょいちょい止まるので、実験レベルなら安全） OpenClaw × Claude Code：完全自律型AIコーディング 1. コンセプト：自律駆動の「プランナー・エグゼキューター」モデルOpenClawが「次に行うべきこと」を戦略的に決定し、Claude Codeがサンドボックス環境で「実装」に専念する分離モデル。 Claude Code Agent Teamのタスク完了を、OpenClawでhookして次のタスクを最実行します。 つまり、OpenClawに「結果をみてポチポチする人」を担当してもらいます。 コンポーネント役割（ロール） 主要任務OpenClaw 戦略マ

Amazon S3 Vectors は、ベクトルデータの格納と類似検索に特化したサービスです。Amazon Bedrock の Embedding モデルと組み合わせることで、テキストのセマンティック検索（意味的な類似検索）をサーバーレスで構築できます。 今回、DevelopersIOの約6万件の記事データを題材に、この構成でどれほど手軽に検索基盤を構築できるのかを検証しました。その具体的な手順を紹介します。 ベクトル化 — 記事要約を Bedrock Batch Inference で一括ベクトル化 S3 Vectors 登録 — ベクトル + メタデータ（タイトル・著者）をインデックスに登録 検索 — AWS CLI で検索ワードをベクトル化 → S3 Vectors で類似検索 → 結果出力 アーキテクチャ 前提 入力データ: articles.jsonl 記事ID、タイトル、著者、

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Author Don Syme Peli de Halleux GitHub Agentic Workflowsがテクニカルプレビューとして登場。GitHub Actionsでコーディングエージェントを使用し、意図駆動型の自動化を構築しましょう。トリアージ、ドキュメント作成、コード品質向上など、さまざまなタスクを自動化できます。 朝、リポジトリを訪れて、穏やかな気持ちになれることを想像してください。なぜなら： Issueがトリアージされている。 CIの失敗が説明され、修正が提案されている。 ドキュメントがコードの現状を反映している。新しい分析により、品質とツールの改善点が示されている。 テストを改善する2つの新しいプルリクエストがレビューを待っている。 すべてが可視化され、検査可能で、あなたが定義した境界内で動作している。 これがGitHub Agentic Workflowsのビジョンで

Claude CodeにもAGENTS.mdを読んでほしい！ Claude CodeとCodexを併用するときは、CLAUDE.mdとAGENTS.mdを同期するのが面倒です。 CLAUDE.mdに一言、@AGENTS.mdと書けばいいだけなのですが、いまいち美しくない。 そこで、hooksを使って、Claude CodeにAGENTS.mdを自動で読んでもらうことにしました。 どうすればいいのか？ CLAUDE.mdはいつ読み込まれるのでしょうか？ Claude Code Docs : Claude Codeを拡張するには、下記の記載があります。 機能がどのように読み込まれるかを理解する 各機能はセッションの異なるポイントで読み込まれます。以下のタブは、各機能がいつ読み込まれるか、およびコンテキストに何が入るかを説明しています。 CLAUDE.md 時期： セッション開始 読み込まれるも

コーディングエージェントはもはや当たり前になってきています。エージェントにコードを作らせるとき、ブレなくコードを生成できるプロンプトを作るのが大事です。 ここでプロンプトには、AGENT.mdなどのファイルも含みます。 コンテキストに乗るもの全てなので、実際にはコンテキストをちゃんと健全に保つことが大事ということになるのですが、入力プロンプトが中でも重要なのでここではプロンプトとしておきます。 最初に与える設計などの情報をちゃんと作るのはもちろんのこと、途中の指示も「この機能いれて」「やっぱこうしよう」「ここは不要だった」のように機能を入れたり削ったり変えたりしていると、エージェントだけではなく人間がコードを書くときにも、コードが汚れていきます。 エージェントの場合、そういった試行錯誤がコンテキストに残ると、生成の性能も悪くなります。 指示をするとき、的確に指示をすることが大切です。 そう

ここ最近の自分のツイートを見るとほぼLLMの事しか喋っていない。それぐらい首っ丈である。暇があれば即座にLLMに何かお願いをしたり質問をしたりしている。特にエージェントにコードを書かせるのはもはや始めたてのソシャゲに寸暇を惜しんでのめり込んでいるかのようである。 エージェントを使ってコードを書かせるのは楽しい。RDBMSを作ってみているが「次何しようか？」「PostgreSQL互換インタフェースとか生やす？」「え？できるん？」「できたで！」ぐらいの感覚で次々と実装が生えていってしまう。もちろん、初めから完璧なものではないのでユニットテストを書かせたりするうちにどんどんとボロが出てくるのだが、それでもそれを補って余りある開発速度が出ている。何より仕事の片手間のチャット相手が1人増えたぐらいの負荷で10万行近いコードがシュッと生えてくるのは感動を通り越して畏怖がある。 SNS上で僕の言動を追っ

tl;dr: I’m joining OpenAI to work on bringing agents to everyone. OpenClaw will move to a foundation and stay open and independent. The last month was a whirlwind, never would I have expected that my playground project would create such waves. The internet got weird again, and it’s been incredibly fun to see how my work inspired so many people around the world. There’s an endless array of possibil

Cline（クライン）は、Visual Studio Code（VSCode）やCursor上で動作する、AIエージェント型の強力なコーディング支援拡張機能（旧名：Claude-dev）です。Claude 4.5 SonnetなどのAIモデルを連携し、コードの自動生成、修正、ターミナル操作、ファイル管理を自律的に行い、開発者の生産性を大幅に向上させます。(※Google検索のAIによる概要を引用) 公式サイト：https://cline.bot/ 公式ドキュメント：https://docs.cline.bot/introduction/welcome 初期構築は2023年で既に2年間運用されているシステムの機能改修をClineを利用して開発をしてみました。システムの全てはDockerで動作しており、それぞれ以下のコンテナとなっている構成です。 FrontendはNuxt.js, Vue3

最近話題の MCP (Model Context Protocol)、皆さんはもう使っていますか？ 出典：クラウドエース Claude DesktopやCursor、そして最近登場したClaude Codeなど、MCP対応のAIツールが増える中で、「結局どのサーバーを入れればいいの？」と迷っている方も多いはず。 この記事では、最近の注目ツール（Draw.ioなど）から、開発効率を爆上げする鉄板サーバーまで、エンジニアにおすすめのMCPサーバーを厳選して紹介します。 1. 最近話題のMCPサーバー 4選 まずは、直近で注目を集めている最新ツールから紹介します。 Draw.io MCP（おすすめ度：★★★★★） 「AIに指示するだけで、システム構成図を作りたい」 そんな願いを叶えてくれるのが,Draw.io公式のMCPサーバーです。 特徴: テキストからXML、CSV、Mermaid形式で図を

はじめに draw.ioの開発元であるJGraphから公式MCPサーバーがリリースされました。 プロンプトで指示するだけでdraw.ioのダイアグラムを自動生成できます。しかも生成後はそのままdraw.io上で手動編集できるので、ちょっとした修正も簡単です。 本記事では、Claude Desktop・Cursorへの導入手順と、実際に使ってみた所感を紹介します。 MCP とは？ MCP（Model Context Protocol）とは、外部のツールやデータベースと安全かつ効率的に連携するための共通の通信規格（プロトコル)です。 MCP を通して、 ファイル操作 コマンド実行 ER図やフローチャートの作成（draw.io MCP） などを AI が直接実行できます。 draw.io MCP でできること AIが draw.io を直接操作し、図を自動生成できる 文章やスキーマから ER図を

表記の件で最近色々思うことがあり、若干ネガティブな文章を書く。自分の中のマイナスな気持ちを吐き出してすっきりして、新たな気持ちで業務に向き合っていく。 はじめに コード生成AIの品質が最近急激に向上し、AIコーディングを導入することで、開発のリリースサイクルの短縮化や、工数削減のメリットを享受することができる。このため、開発組織にAIコーディングを導入する方向にどの組織も舵を切ることになるだろう。一方で、開発組織の機密情報であるソースコードを外部サービスに提供することになる。このため、機密情報漏えいなどのリスクを最小化するための運用ルールづくりも合わせて行う必要があると考えている。 この導入において、AI積極導入派のメンバーと意見が食い違うことが多く、マネジメントやるのがしんどくなってきた。そのようなメンバーを管理するのもマネジメントなのだけど、まあそこまで大人になりきれない自分もいる。

GitHub、YAMLではなく自然言語でビルドやデプロイなどのワークフローを記述できる「GitHub Agentic Workflows」テクニカルプレビュー GitHubは、自然言語でGitHub Actionsワークフローを記述できる「GitHub Agentic Workflows」のテクニカルプレビューを発表しました。 Imagine waking up to calm... Issues triaged CI failures investigated + fixes 2 new PRs improving your tests Chores done, problems solved Join us in shaping the future of repository automation with GitHub Agentic Workflows. https://t.co

はじめに こんにちは！データエンジニアの山口歩夢です。 Streamlitは便利な関数を数多く提供しており、それらを組み合わせることでデータアプリケーションを手軽に開発できることが魅力のPythonライブラリです。提供されている関数を使って実装するだけで、驚くほど簡単にアプリを構築できます。 最近では、更にClaudeなどで活用できるSkillsが公開されており、これを活用することで、今まで以上に手軽かつ瞬時にアプリケーション開発ができて感動したので紹介させていただこうと思います。 Agent Skillsに定義されている内容 Streamlit Agent Skillsは、メインスキルであるdeveloping-with-streamlitと、16個の専門化されたサブスキルから構成されています。メインスキルはユーザーの指示を分析することで、適切なサブスキルを自動的に使用してくれます。 サ

現代のソフトウェア開発に影響を与えた統一モデリング言語の開発などで知られるエンジニアのグラディ・ブーチ氏をゲストに招いたポッドキャストを、テクノロジー系メディアのThe Pragmatic Engineerが公開しています。ブーチ氏は番組の中で、AIの進化によって「ソフトウェアエンジニアは不要になるのではないか」という議論が広がる中、むしろ今こそ新たな黄金期に入ったと指摘しています。 The third golden age of software engineering – thanks to AI, with Grady Booch - YouTube The third golden age of software engineering – thanks to AI, with Grady Booch https://newsletter.pragmaticengineer.com

AIコーディングの進化に伴い、特に2026年に入ってから、プログラミングに対する自分の見方がかなり変わってきました。現時点で考えていることを、いったん記録として残しておきます。あとで振り返ったら面白いと思うので。 なお、この記事はAIによる「てにをは修正」「タイポ修正」などの校正は入っていますが、内容そのものはすべて自分で書いています。 初めてのプログラミングは面白くなかった Hello World を初めて書いたのは大学1年生のプログラミングの授業でした。SNSを見ていると「小学生から書いていました」という人も結構いますが、私はそういうタイプではありません。 大学の授業で最初に学んだ言語は Java。最初はマジでわからなかったです。そもそもプログラミング以前に、PATHを通すための環境変数の設定で詰まりました。MacとWindowsを両方使っていたこともあり、特にWindowsの設定画面

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? なぜ投資分析の自動化が必要だったのか Claude Code Skills と yfinance を使って、株式スクリーニングからポートフォリオ管理まで投資分析を自動化するシステムを作りました。Python × バイブコーディングで、個人投資家の投資ワークフロー全体を5つのスキルでカバーしています。 個人投資家として日本株や米国株を触っていると、「割安な銘柄を探す」という作業が地味に面倒です。証券会社のスクリーナーでフィルタして、出てきた銘柄を一つずつ確認して、ポートフォリオ全体のバランスを考えて――この繰り返しを何とかしたいと思ってい

こんにちは！逆瀬川 (@gyakuse) です！ 今日は「AGENTS.mdを自動で育てたい」という話をしていきたいと思います。作ったものはagents-md-generatorとして公開しています。 CLAUDE.mdを毎回考えるのがつらい Coding Agentを日常的に使っていると、新しいリポジトリを作るたびに頭を悩ませるものがあります。CLAUDE.md（あるいはAGENTS.md）です。 何を書くか毎回考えるのがまずつらい。プロジェクトのビルドコマンドは？テストの走らせ方は？コード規約は？まだ何もコードがない段階でこれを考えるのは不毛です。かといって空のまま放置すると、Coding Agentが手探りで動くことになって効率が悪い。 もっと根本的な問題もあります。CLAUDE.mdは書いた瞬間から劣化し始めます。プロジェクトが進めばコマンドは変わるし、アーキテクチャも変わる。でも