仕様駆動型開発（Specification-Driven Development）の代表的なツールとしてAmazon Web ServicesのKiroがありますが、国産仕様駆動型開発ツール「cc-sdd」を利用することでKiroと同じ開発ロジックを日本語で実装できます。本記事では「cc-sdd」の導入方法と基本的な使い方について解説します。 gotalab/cc-sdd: Spec-driven development (SDD) for your team's workflow. Kiro style commands that enforce structured requirements・design・tasks workflow and steering, transforming how you build with AI. Support Claude Code,Codex,

スライド概要 GitHub Universeでも注目されていたGitHub Nextのプロジェクト「Continuous AI」とAgentic Workflowsを紹介しています [GitHub Copilot Meetup Japan #1 - connpass](https://aid.connpass.com/event/368649/ )の登壇スライドです 登壇のアーカイブ： https://youtu.be/A6MaGaWmm4o?t=2949

スマートフォンでQRコードを読み取ったり、テーブルに据え付けられたタブレットでオーダーをする飲食店が増えている。人件費高騰の折、店員がいなくても注文できるこの仕組みを採用する飲食店が増えている事情はわかるが、「飲み屋のスマホ注文やタブレット注文が嫌だ」という人が一定数いる。いったい、何がイヤなのか？（ライター、編集者　稲田豊史） スマホ注文の何が嫌なのか 飲み屋のスマホ注文やタブレット注文が嫌だ、という人が一定数いる。 広範囲に統計を取ったわけではない。あくまで筆者（51歳・文筆業）周辺に限った話だが、結構多い印象だ。口に出して言わなくとも、初めて入った店がスマホ注文だとわかった瞬間に「あ……」と無意識に顔が曇る人もいる。 ちなみに、筆者くらいの世代で「注文方法がよくわからないから嫌だ」という人は、ほとんどいない。スマホは使い慣れているし、「電子機器に不慣れなシニア」とは違う。ITにことさ

みなさん、marimoってご存じですか？ 最近marimoを触ってみたんですが、これが思った以上に便利でびっくりしました。 このツールだけで完結できる場面が多くて、しかもUIがリアルタイムに反応してくれるので、作っていてすごく楽しいんです🎶 驚くほど簡単で直感的に使えますし、「試してみたい！」と気持ちがどんどん湧いてきました。 というわけで、この記事ではそんなmarimoの魅力や、基本的な使い方について紹介していきたいと思います。 ちょっとでも「面白そう」と思ってもらえたら嬉しいです。 はじめに Pythonでデータ分析や機械学習をするとき、まず思い浮かぶのが Jupyter Notebook という人も多いんじゃないでしょうか。 定番ツールとして長く使われてきたJupyterですが、実際に使ってみると「セルの実行順がバラバラになって混乱する」「どこで何が定義されてるか分かりづらい」「G

訂正とお詫び（2025/11/09追記） 記事公開後、Playwright MCPコントリビューターのogadra様より、技術的な誤りをご指摘いただきました。深くお詫び申し上げます。 誤った記述 「Playwright MCPはAIがセレクターを自動生成する」 正しい動作 Playwright MCPもChrome DevTools MCPと同様に、スナップショットに含まれる識別子（ref）を使用して要素を特定します。 LLMはセレクターを生成していません mcp__playwright__browser_fill_formなどの関数呼び出し時、引数としてref（Chrome DevTools MCPのuidに相当）が渡されます 両MCPの要素識別方法に本質的な違いはありません 実際の違い 主な違いは以下の2点です： 操作の実行方法 Chrome DevTools MCP: CDP（Chr

2022年8月、Stability AIがテキストから画像を生成するAIモデル「Stable Diffusion 1.0」を公開。これまでテキスト中心だったAI分野に大きな衝撃を与えた。高性能なサーバーを使わずとも、個人のPC上で高品質な画像を生成できるという事実は、多くのクリエイターに強いインパクトを残した。 ただし当時は、要求されるマシンスペックが高く、環境構築にも技術的な知識が必要だった。そのため「面白そうだが難しそう」と感じて、実際に導入するまでには至らなかった人も少なくない。 しかし、その状況は次第に改善していく。2023年7月にStability AIが公開した「Stable Diffusion XL（SDXL）1.0」によって、1024×1024ドットの高解像度画像生成が実現。12GBのVRAMを搭載したGPU（RTX 4070クラスなど）があれば、安定して実用的に利用できる

「Firefox」をはじめとしてMozilla製品のサポートページの日本語化に尽力してきたコミュニティ「SUMO Japanese community」が11月4日、活動の終了を宣言した。 Mozillaが10月22日、機械翻訳「Sumo Bot」を日本語記事に導入し、手作業で翻訳した記事をの上書き翻訳を無断で行っているため。コミュニティリーダーであるmarsf氏はこれが「私たちの作業の大量破壊」に当たるとし、コミュニティとしての活動終了を宣言した。 marsf氏によるとSumo Botの翻訳は、翻訳ガイドラインに従わず、日本語ユーザー向けのローカライズ表現を無視したまま既存の翻訳を上書き。300以上のナレッジベースが上書きされたという。 また、コミュニティへの連絡や合意がないまま製品版サーバで上書きしており、更新後72時間で自動承認されるため、新しい翻訳者に翻訳させ、チェックするといった

株式会社 Cygames（以下「サイゲームス」、本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：渡邊耕一）は、株式会社コナミデジタルエンタテインメント（以下「コナミデジタルエンタテインメント」、本社：東京都江東区、代表取締役社長：早川英樹）が当社に対して提起していた『ウマ娘 プリティーダービー』に関する訴訟（以下「本件訴訟」）、および当社が本件訴訟の対象特許に対して請求した無効審判（以下「本件無効審判」）について、和解することといたしました。 本件をめぐる対応として、2023 年 3 月 31 日付で訴訟を提起されて以降、当社は本件訴訟に係る全ての対象特許（18 件）に対して無効審判を請求してまいりました。 当社は、特許権侵害の事実はないと確信しておりますが、紛争の早期解決と『ウマ娘 プリティーダービー』のユーザーのみなさまに今後も長く安心してお楽しみいただける環境の確保を図る観点から、このたび和解す

みなさん、普段から開発者体験（DX）を気にしてますか？ DXとは、開発中に感じる“心地よさ”や“効率の良さ”を指します。 車輪の再開発のようなDXを損なう体験がなければ開発はずっと楽しいんです！ そこでこの記事では、「心から開発を楽しめる」相棒たちを10選紹介します！ 1. Convex “SQLの呪縛”からの解放 歴史のあるSQLはどうしても、歴史に引っ張られます。 Supabaseとかを使ってると、Row Level SecurityやSQL Functionsとかで、死ぬほど書きにくいSQLを書かなきゃいけなくなることありますよね。まるでFirebaseの認証ルール並み。良くも悪くも結局SQLだから、隠しきれない歴史の重み、つまりDXの悪さがでてくる。 しかしConvexは一切そういうのはありません！！！！ 全てがDXを中心に一から考えられて作られたサービス。そう、React時代のバ

この発表では MCP サーバーの基礎的な知識から入り、ハンズオン形式で実施に MCP サーバーを自分の手で構築する体験を通じて理解を深めていきます。後半パートでは実際に本番レベルで MCP サーバーを開発した経験を元に、実践的な知識や失敗談などを共有します。

日本経済新聞社は6日、高市早苗政権の発足を受けて経済学者による対談を実施した。一橋大学の佐藤主光教授（財政学）は政権が掲げる「責任ある積極財政」について、「財政規模は膨張させず、ワイズスペンディング（賢い支出）を求めるべきだ」と述べた。ガソリン減税をはじめとした財政拡張は「需要を増やすことになり、物価高を助長する」とくぎを刺した。渡辺努・東京大学名誉教授（マクロ経済学）とのNIKKEI LIV

概要 MCP（Model Context Protocol）は、LLM（大規模言語モデル）とツールを連携させる革新的なプロトコルとして急速に普及しています。MCPによって、AIエージェントに各種のタスクを任せることが現実になりました。 同時に重要性を増しているのが、自サービスのMCPサーバーを完備してAIフレンドリーにすることです。サービスやデータベースは「AIから使えるかどうか」によってその価値が大きく変わります。 本書はMCPの基礎概念からMCPサーバー開発のための環境構築、基本的な実装、複雑なドメインヘの応用、そして品質保証を扱います。書籍内では実例として、初歩的な天気予報サーバーや、実践的な社内ドキュメントサーバーを作成します。 また、著者が独自に考案した「4層テスト戦略」は、従来のAPIテストでは対応困難なMCP特有の課題に対する解決策を提示します。さらにはCI/CDおよび自動テ

Pythonの非同期処理でasync/awaitがつらい人はWoveを使ってみてはどうだろう? #こまPy みんなのPython 第5版発売中です！Pythonで非同期処理というと標準のasyncioを使ってasync / awaitなコードを書くことを思いつく人が多いと思います。ただasyncioには独特の「つらみ」があって、嫌いな人がいるのです。私もあんまり好きじゃない。この「つらみ」を解消しうるライブラリWoveを紹介します。最近バージョン1.0がリリースされたので、紹介したいと思います。なお、はてブでホットエントリ入りしたので(ブックマークしてくれたみなさん、ありがとうございます！)、他のasyncio様のライブラリを比較表を追記しました。 asyncはなぜつらいのか？Pythonのasyncioは、I/O待ちの多いプログラム（WebアクセスやDB通信など）を効率化する強力な仕組み

タイトルどおり、先日CICに自分の信用情報開示報告書を照会した。 得られた報告書を紐解くと、「ネットの経験知」レベルであったことの幾つかは、「本当だったんだ」という確度をもって断定できるようになった。 そして「信用ブラックになった人間がとるべき行動」や、そうでない人も「自分の信用スコアを最大化する為に採るべき最適行動」について、示唆を得ることが出来た。 このエントリでは、順を追って解説することで備忘録とし、併せて皆さま（特に現在信用ブラックの方）の便益に資されたい。 （読むのが面倒であれば、最後にtipsとして一覧にしている。ただ当たり前のことしか書いてないが。） 時系列その年の元旦。まだ平成だったが、その日、私は借金まみれの生活を自力でどうにかすることを諦め、破産することを決めた。 無気力で自堕落な私がそこから弁護士事務所に向かうのには、更にひと月の時間を要した。 弁護士と今後の対応を協

AIが「もっと正確に」「もっと誠実に」答えてくれるようになる――そんなプロンプトが、今SNS上で話題になっています。 投稿主は、AI教育分野で知られるみやっち（@miyachi_ai）さん。 Threads（スレッズ）に投稿された「信頼性の高い情報を提示できる高精度なファクトベースAIです」という指示文が、ユーザーの間で急速に拡散中です。 「ChatGPTが知らないことも“自信満々に答える”」問題に一石 みやっち氏は10月11日の投稿で、こう指摘しています。 「ChatGPTって時々、知らないことも自信満々に答えちゃうの。 でもこれを送れば、“分かりません”って正直に言ってくれるようになるよ。」 AIの“ホントっぽい嘘”――つまり、知らないことをもっともらしく答えてしまう現象（通称：ハルシネーション）は、長年の課題です。 その対策として生まれたのが、以下のファクトベースAIプロンプトです。

プロジェクトルール（AGENTS.md,CLAUDE.md,copilot-instructions.mdなど）、MCPツール定義（使われなくても消費される）、指示・会話履歴...。これらがコンテキストウィンドウを圧迫していきます。 AIに「何を見せるか」を設計する 確率を味方につける LLMは確率的に次の単語を予測しています。つまり、どれだけ賢いAIでも「当たりに向かうよう仕向けてあげる」ことが重要です。 その確率の精度を高める方法が、AIに見せる情報（＝コンテキスト）を設計することです。適切な情報を適切な配置で見せれば、より正確な予測ができます。 しかし、現代のLLMには大きな制約があります。コンテキストウィンドウのサイズが理想的な大きさに達しておらず、実用的に不足する場面がよくあります。 制約の中で、いかに精度を高めるか。それがコンテキストエンジニアリングの本質です。 「足し算」から

2025/11/4〜5 に行われた JPAAWG 8th General Meeting で発表した資料です。 https://meetings.jpaawg.org/program/ 2025/11/6 内容に一部不適切な表示があったため修正しました ・別名(CNAME) → 正式名(CN…