3.7 sonnet → drawioが今のところベストな図の作成方法。特にdrawioにすることで修正ができることが従来との違い。パワポ作成やブログなどの際に図を多用できる。これはわかりやすくビジネスマン全員が使える組み合わせ。 https://t.co/GzZRYhgt1V pic.twitter.com/xmWryTqnk6 — 遠藤巧巳 - AIエージェント受託開発 (@ai_agent_dev) March 1, 2025 図の作成のベストは2025年3月時点ではClaude3.7 sonnetです。ChatGPT,Geminiでもできますが、クオリティが低いと人の修正時間が増えます。この図の作成クオリティのためだけにClaudeを契約しても良いと思います。 何が違う？これまでは図の作成はsvgで行うことが普通でした。しかしsvgだと人の修正ができないため、ほんの少しの違和感でも

野火 城@AI漫画 @nobisiro_2023 Geminiの新機能の画像加工やばすぎっす テキスト指示だけで背景の構図も自由自在に変えられる もうこれでAI漫画の背景の整合性ガーとか考えなくていいっすね…ええ…？？？ AI漫画どころか、普通の手描き漫画の背景も一個描いたら別アングル作り放題ですよ pic.x.com/pwIelGQ7XU 2025-03-13 20:44:06

社内勉強会向け

VS Code拡張向けライブラリprompt-tsxの紹介。 prompt-tsxとはGitHub - microsoft/vscode-prompt-tsxContribute to microsoft/vscode-prompt-tsx development by creating an account on GitHub.GitHubmicrosoft@vscode/prompt-tsxはVSCode拡張で利用できるライブラリで、Copilot Chat向けの@コマンドで呼び出すエージェントの開発や、それ以外のLM APIを使った拡張とともに使うことができる。 利用イメージこれをこう以上のようにLM APIに渡すパラメータをTSX（JSX）コンポーネントとして管理する。 prompt-tsxが必要な背景prompt-tsxが必要な背景だが、なぜわざわざTSXで書けるようにしたのかと

TypeScript 製の AI エージェントフレームワーク Mastra Mastra は TypeScript 製の AI エージェントフレームワークであり Gatsby の開発チームによって開発されています。Mastra サーバーを実行することで REST API サーバーを介してエージェントとやり取りすることができます。Mastra はAI エージェントを構築するために必要なプリミティブな機能を提供するために設計されています。 Mastra は TypeScript 製の AI エージェントフレームワークであり Gatsby の開発チームによって開発されています。Mastra サーバーを実行することで REST API サーバーを介してエージェントとやり取りできます。Mastra は AI エージェントを構築するために必要なプリミティブな機能を提供するために設計されています。 ht

新機能 イベント参加者限定の懇親会やミニイベント開催に対応した「サブイベント機能」をリリースしました。 イベント運営を簡素化し、参加者の登録漏れや確認漏れを防ぐのにご活用ください。 主催の方はサブイベントを作成するから、参加者の方はサブイベントが設定されているイベントに参加するから詳細をご確認いただけます。

2025年3月4日に開催されたFindyさん主催「LayerX 名村さんに聞く！2025年AIエージェント時代の可能性と実践」で発表した資料です。 この資料を読んで、強く関…

こんにちは、しば田です！ この記事では自分がProject Rulesをどのように運用しているかを書いていきます。 設定ではなく運用という表現が近いです。 注意事項 以下に語る運用が正解かは分からないです。1つの参考程度にお読みください。 Cursorのアップデートでこの記事は一瞬で陳腐化する可能性があります。ご了承ください。 TL;DR まずは結論から。現時点での僕の考えるベスプラは以下です。 日々アップデートして育てる 育てやすい構成にしておく 複数のmdファイルの中身を結合するスクリプトを作ってmdcファイルを生成する mdcファイルの参照ルール（Auto Attach、Description、alwaysApply）には落とし穴があるので気をつける この運用のメリット エージェントのパフォーマンスが地道に改善されていく チームで共有できるようになる 自分の運用のサンプルを以下に置い

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AIエージェント 最近、LLMエージェントのイベントにゲストで登壇しましたが、流行りのAIエージェントに私も注目しています。 特に、最近よく使っているのがCline（Roo Code）というAIコーディングツールです。Clineの概要や、環境の構築方法・使い方に関しては以下記事にまとめました。 Clineは、もちろんコーディングに使っているのですが、ClineだとAIがVS Codeのターミナルを通じて、好きにコマンドを実行することができるので、実はコーディングだけじゃなくて、色々なことが出来て面白いです。 この記事では、Clineでコーディング含めて色々やらせてみた内容を簡単に紹介します。 コーディング タワーディフェンスゲームとか、一瞬で作ってデプロイしてくれます。 あとは、最近音楽ソフトもつくってYouTube配信とかもしています。 karaage.hatenadiary.jp マリ

これなに これを書いた後にClineが盛り上がってきたので、また書きたくなった。二番煎じをやめろ。 大枠では変わってないので軽めのTips集です。 前回から変わった点 一か月前(2025/2/3)に書いた時から状況が変わっている ハイブリッド推論モデルとして、Claude 3.7 Sonnetが公開(2/24) Clineのアップデート .clineignoreによる読み込み対象からの除外 @terminal, @gitによるコンテキスト理解の改善 MCP Marketplace mizchiさんの魂が震えた モデル選定(2025/03) 利用経験のあるモデルを主観的にランク付けしている。 Tier1(基本これでいい) Claude 3.7 Sonnet Tier2(サブ機) Claude 3.6 Sonnet Claude 3.5 Sonnet Gemini 2.0 Pro Tier3(

Workers Tech in Osaka #02 後々 Zenn で詳しく公開予定です！

前提 この記事では、「Symbolic Knowledge Distillation: from General Language Models to Commonsense Models」という論文で提案されている 記号知識蒸留 を、ローカルLLMで日本語で実験する。 詳細 知識蒸留 (Knowledge Distillation) とは、大きなモデル (教師) から小さなモデル (生徒) に知識を転送する手法である 具体的には、LLMの蒸留と言えば、大きなモデルが出力する確率分布（ソフトターゲット）を利用して、小さいモデルを学習させる手法が用いられていた しかし、本論文では、「象徴的」な知識蒸留として、単に数値的な蒸留ではなく、 テキスト (symbolic knowledge) の形で知識を抽出し転送すること を提案している 必要な知識と開発環境 ollamaとPythonとLang

2年くらい前からCopilotやCursorによるコーディングサポートを受けた開発は実際に行なっていたのだけど、先週くらいからコーディングエージェントによる開発にも本腰を入れて調査を始めた。以下はその際に雑に調べた情報まとめ。 そんでこの土日くらいまで毎日、主にCline+Claude(その他versionや派生系クライアントも含む)を使って色々とコード生成させたりして実験したのでその感想を書く。 試してみたこと 最初は簡単なpromptを入力してポン出しで生成させるToDoリストとか管理画面みたいなものを作らせてワイワイしてた。だけど何回かやったら流石に飽きてきたので、もう少し規模の大きなタスクに取り掛からせることにした。 既存プロジェクトへのテスト追加 まず最初に、個人開発してるモンハンnowのTA走者向けのwebサイトが現状テストゼロだったので、これに対してClaude 3.5 so

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

元々はJebbrains製のIDE（Goland、Webstorm）を利用していたのですがCursorを使い始めて数ヶ月経ちます。 Cusorを使い始める前よりもだいぶ早く実装できるようになったと感じます。 Cursorベストプラクティス ・Claude Sonnet 3.7を使え ・Project Rules（.cursor/rules）を使え ・ビルド、lint、テストなどで高速にフィードバックさせろ ・1セッションあたりで依頼することはできるだけ少なくしろ ・よく使うコマンドやライブラリはチートシート作れ — 今別府すてぃお (@suthio_) March 3, 2025 このプラクティスはCursor Agentに限ったものではなく、ClineやDevinを利用する際に活きてくることが非常に多いです。 Claude Sonnet 3.7を使えClaude Sonnet 3.7で解

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

では、それぞれ見ていきましょう。 arXiv AI/ML関連における一次情報源として欠かせないのがarXivです。 しかし、最近はプレプリントの投稿数が爆発的に増加しており、そのままarXivを見に行くとノイズが多すぎて、本当に価値のある論文を見つけるのが難しくなっています。 学会のトップ論文をチェックするという手もありますが、査読プロセスを経るため情報がどうしても遅くなりがちです。 そこで役立つのが、新鮮な論文を適度にキュレーションしてくれるサービスです。ここでは特におすすめの3つを紹介します。 Hugging Face - Daily Papers AI界隈で有名なAKさんをはじめとするHugging Faceのメンバーが、arXivから毎日厳選した論文リストを公開してくれているサービスです。 土日はお休みしていますが、平日は結構な量（多い日だと40本程度）の論文が選定されています。こ