結論 「テストして」って言っただけなのに、AIが自分でバグ見つけて、自分で直して、「違反は切腹」ってルールを自分で追加してきた。 人間、何もしてない。 何を作ったか Claude Code × tmux でホワイトカラー向けマルチタスクツールを作った。 名前は multi-agent-shogun。 戦国時代の軍制をモチーフに、将軍1名・家老1名・足軽8名の階層構造でAIエージェントを統制する。 上様（人間） ↓ 「やれ」 将軍（Claude Code） ↓ 「家老、タスクを分解せよ」 家老（Claude Code） ↓ 「足軽ども、並列で実行せよ」 ┌──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┐ │1 │2 │3 │4 │5 │6 │7 │8 │ ← 8人同時に動く └──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┘ 足軽（Claude Code × 8） とにかくshogunにぶち

CLAUDE.md は LLM にコードベースを理解させる最重要ファイル。WHY/WHAT/HOW の3要素を300行以内で簡潔に書き、指示は最小限に。段階的開示で詳細は別ファイルに分離し、リンターや自動生成には頼らないのがベストプラクティス Claude Code を使っていて、なんか思い通りに動かんなって感じたことない？指示を書いてるはずなのに無視される、毎回同じことを説明し直さなあかん、コードスタイルがバラバラになる こういう問題の多くは、実は CLAUDE .md の書き方に原因があったりするんよね X で 毎日 AI 情報を配信してるコムテです。Agentic AI / AI 駆動開発などを中心に情報を配信しています この記事は HumanLayer のブログ記事「Writing a good CLAUDE .md」をベースに、Anthropic の公式ドキュメントと最新の学術研

OpenAI が公開している GPT-5 Prompting Guide を読みました。エージェントやコーディング支援に LLM を活用する上で、参考になる点が多かったので自分なりに整理しておきます。GPT-5 の内容とはなりますが、他の推論が強化された LLM でも参考になると思います。 cookbook.openai.com GPT-5 プロンプトガイドの要点 思考(reasoning)の最適化 ツール利用の明示 思考の再利用 コーディングにおける最適化 指示によく従わせるための工夫 Structured Output コーディングエージェントに応用する実践アクション Context の最適化：思考過程をテキストに書き出させる コンテキストを支援するツールを利用する プロンプトの粒度/視点を調整する GPT-5 プロンプトガイドの要点 プロンプトガイドを読むと、全体を通じて、GPT-5

SunoのPCブラウザ版の画面。筆者の鼻歌を作業画面に持ってきたところ。読み込んだ音から、Lyrics（歌詞）を解析してくれる。鼻歌なので「hmm」の繰り返しになっている。ただし、日本語の解析は甘いので修正したりする必要はある 楽曲生成AIの「Suno（スノ）」が凄いことになっています。5月に、Ver 4.5が有料ユーザー向けにリリースされましたが、そこからは自分で作った曲をそのままBGMとして聴くことが増えています。2024年に記事にしたときはVer 3でしたが、バージョンアップごとの品質が上がっており、2024年11月のVer.4でかなり聴けるようになり、Ver 4.5で普通に違和感なく聴けるようになったという感覚です。Ver4.5のアップデートに合わせて、最長8分間の曲をアップロードして、リミックスとして曲が作れるようになりました。Ver 3で過去に作った曲をアップデートする形でより

こんにちは！株式会社エクスプラザでリードエンジニアをやっている@Unsuです。 今回の記事では、社内でどんなAI開発ツールを使ってAI駆動開発をしているかをまとめてみました。 記事を書いたきっかけ 最近、チーム内で「最近これ便利なんですよ」とか「これはまだ限界あるなー」といった話が聞こえるようになり、そしてみんなそれぞれツール選びの違いが多く、これは一度まとめて記事にしてみても面白そうだと思い、社内でアンケートを実施してみました。 1回目のアンケートでは、いろんなツールを使い分ける実態や、それぞれの評価理由などが見えてきました。 その様子を記事としてまとめようと執筆を進めていたのですが、 1週間ほど経ち、「あれ？もしかして、みんな同じツール使ってない？」という違和感から、同じメンバーに再度アンケートを実施したところ、全然違う結果が出ていました。 今回は、その様子を記事にして見ました。 アン

Obsidian×Cursorをより使いこなしたい人に向けて、週1回程度、3000-4000文字相当の記事を発信、また過去のObsidian×Cursorマガジンが見放題です。

あなたを驚異的な生産性へと導くために作られました。 Cursor は AI を使ってコードを書くための最高の手段です。

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

元旦から廃業宣言・自分が過去数十年やってきた仕事のスタイルは生成AIによって成立しなくなる／ Blog - 2025/01/01 2025年元旦 2016年11月からスタートした「AIクリエイティブ」は8年、生成AIに注力してから2年経ちました。昨年は本業のInstructional Designを「0」、生成AIを「100」にして取り組んできましたが、2025年も継続していきます。 ただ、「映画を撮らない映画監督のように」今後も表舞台ではInstructional Designerを名乗ります。 廃業宣言みたいなものですが、生成AIをビジネスにすることだけは避けないといけませんので（※生成AIは最大限に活用するけど生成AIのビジネスはしない）、複合的かつ多層的に将来を決めていきたいと思います。 「AIクリエイティブ」活動は8年、生成AIの取り組みは2年経過4月から開始した非公式のライブ配

はじめに browser-use を使う上で詳しいドキュメントがなかったので、自分で使ってみたことをまとめてみました。 browser-use の基礎的なところは以下にまとめてあります。 ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行したい BrowserConfigのheadlessをTrueにすることで、ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行することができます。 from browser_use.browser.browser import Browser, BrowserConfig browser = Browser( config=BrowserConfig( headless=True, ) ) async def main(): model = ChatOpenAI(model='gpt-4o') agent = Agent( task='東京の天気をGoogleで調べて

この連載ではおなじみのキャラクター「明日来子さん」に右側からライトを当ててみた。左がIC-Lightを適用したもので、右がオリジナル。環境はWebUI Forge用の拡張機能を使用 5月8日に、「ControlNet」など画像生成AI関連の著名研究者であるイリヤスフィール（lllyasviel）さんが発表した「ICライト（Imposing Consistent Light、印象的な一貫的なライト）」が盛り上がりました。入力した画像をもとに、後から指定した照明効果を踏まえた画像を生成する技術です。 画像生成AIで照明効果がつけられる「ICライト（IC-Light）」 発表された学習済みモデルは、「ライトを指定すると、キャラクターのデータに合わせてテキストのプロンプトに合わせて独自に背景を生成するもの」「キャラクターとライトの影響を加味して、別の背景画像と合成するもの」の2種類があります。これ

Discover, create, and share music with the world. Use the latest technology to create AI music in seconds.

","chat_template":[{"name":"default","template":"{{ bos_token }}{% if messages[0]['role'] == 'system' %}{% set loop_messages = messages[1:] %}{% set system_message = messages[0]['content'] %}{% elif false == true %}{% set loop_messages = messages %}{% set system_message = 'You are Command-R, a brilliant, sophisticated, AI-assistant trained to assist human users by providing thorough responses. You

UIデザイン用に、AIで色彩理論に基づいたカラーパレットを生成してくれる無料オンラインツール -AI Color Combination Generator

「Midjourney」「Stable Diffusion」などの画像生成AIや、チャットAIボット「ChatGPT」をはじめ、様々なサービスが登場してきた生成AI（ジェネレーティブAI）。 現在SNSでは、「Suno AI」という新たな自動作曲AIサービスが話題です。 神前暁さんやtofubeatsさんといった第一線で活躍する音楽プロデューサーも、試しに「Suno AI」を使ってみた結果をXに投稿。 その自然な出来栄えに、神前暁さんは「アレンジやMixがそれっぽくなるのは想定内だったけどメロも70点くらいのを平気でポンポン出してくる。このサビなんて少し手を加えれば結構売れるのでは？ってレベル」と、驚きを露わにしています。 話題のSuno AIを試してみたけどヤバいですねコレは… アレンジやMixがそれっぽくなるのは想定内だったけどメロも70点くらいのを平気でポンポン出してくる。このサビな

Stability AIが画像生成AI「Stable Diffusion」を公開したのは2022年8月のこと。すさまじい勢いで発展してきた画像生成AIの1年を振り返ってみようと思います。 初めに見てもらいたいのは「これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした」で紹介した、KritaとGenerative AI for Kritaを組み合わせて作成した設定資料的な画像です。 キャラクターの3面図のサンプル。Vroidで簡単な3Dで当たり（左）として、右の画像を作成する。それを元に、プロンプトや画像に描き込んだりして、最終画像を作成していく。2枚目には前面図の頭部のカチューシャや、胸部分のフリルがなかったりするが、そこに色を加筆して、プロンプトで指示すると、最終画像にそれが追加されるのをリアルタイムに確認しながら修正できる（筆者作成） Stable Diffusi

絵がヘタすぎてもテキトーに描くだけでチョー美しい絵にしてくれるAIがスゴイ！→ マジで凄かった件「Akuma.ai」 めっちゃ美しく絵を描きたい！ 描きたい気持ちはあるけど絵がドヘタ！ そんな人にとって救世主ともいえるサービスかもしれない。テキトーにそれっぽい絵を描くだけで、しっかりと美しく絵を仕上げてくれる「誰でも使えるリアルタイムAIお絵かき」が爆誕するというのだ。 「Akuma.ai」の誰でも使えるリアルタイムAIお絵かき そんなお絵描きAIを発表したのは「Akuma.ai」。実際にデモンストレーションの動画がX(旧Twitter)に掲載されているのだが、これまさに、絵が描けなかった人にとって夢のようなサービスといえそう。画期的すぎる。

画像生成AI「Midjourney」を使ったAIイラスト制作TIPSをお届けしています本連載、今回は、Midjourneyを使って、同一キャラのコスプレ、要するに衣装替えを実現する方法をご紹介したいと思います。 Midjourneyは現在V5.2が公開されていますが、このバージョンから新たに追加された機能に「ズームアウト」と「パン」があります。 ズームアウトは、ひとつの画面からその外側にある風景を追加描写する、画像生成AI界隈では、いわゆる「アウトペイント」と呼ばれる機能。もう一方のパンは、アウトペイントを上下左右の指定方向にだけ行い、カメラを振った（パンした）かのように描写する機能です。 Midjourneyのアウトペイントは少し特徴的です。他の画像生成AIのアウトペイントが描画領域を追加してそこを描画していくのに対し、Midjourneyのそれは、元の絵を極力改変せずに縮小させて周囲に

miiboを利用すると、GPT製のチャットボットの作成から専門知識の付与、発言の制御、会話の分析までを一気通貫で行えます。プログラミングを行う必要もありません。 作成の手順GPT製のチャットボットを作って、専門知識を与える (+ 暴走しないように制御する)チャットボット作成から専門知識の付与、暴走の制御の方法については、下記の動画を御覧ください。 上記動画の4:26以降が、手順を解説した動画になります。 ちょっと長いので、1.5倍速での閲覧をおすすめします！ この動画の手順を実施すると、 1. GPT製のチャットボットの作成 2. チャットボットへの専門知識の付与 3. 暴走しないように制御 4. チャットボットの公開 上記までを進めることができます！ 上記の手順の内、お問い合わせ対応において、特に重要なポイントを解説していきます。 ポイント①：お問い合わせ対応に必要な専門知識を、GPTに

ChatGPTにとって日本は”機械学習パラダイス”なのか ～LLM（大規模言語モデル）にとっての個人情報保護法とGDPR～ ChatGPTを提供する米OpenAI社のCEOが来日したことが話題になっています。 「ChatGPT」CEO来日、個人データ保護「政府に協力」（日本経済新聞・20230411） 上記記事によれば、OpenAIのCEOは「自ら日本に足を運ぶことで、オープンAIへの支持を広げる狙いがあったとみられる」「日本に拠点を設ける考えも示唆した」とあり、OpenAIは日本を市場として重視しようとしていることが伺われます。 OpenAIにとって、なぜ日本の市場は魅力的なのでしょうか。その理由のひとつとして、GDPR（欧州一般データ保護規則）をはじめとする主要な海外個人データ保護法制よりも、日本の個人情報保護法が機械学習にとって対応しやすいことが挙げられます。 実は日本における著作権