AI エディター Cursor を試してみる 2025.01.11 AI エディター Cursor は GitHub Copilot と同様にコードの補完やチャットによるコードの生成をサポートしてくれます。Cursor は VS Code をフォークして作られており、既存の VS Code の拡張機能やキーバインドをそのまま利用することも特徴の 1 つです。 生成 AI の台頭はプログラミングの世界に大きな変革をもたらしました。我々開発者は AI の助けを借りながらまるでペアプログラミングをしているかのようにコードを書くことができます。私自身も普段から GitHub Copilot を使ってコードを書いています。コードを書いている最中に AI がコードを補完してくれる体験は、素早いフィードバックを得られるため非常に効率的です。 コードを選択してテストコードやドキュメントを生成したり、コード

はじめに フロントエンド開発 においてレンダリングという言葉はさまざまな場面で登場します。さらに、Server-Side Rendering(SSR)のように「レンダリング」という言葉が名前に含まれているものを含め、Single-Page Application(SPA)など、レンダリングに関連した議論でよく使われる用語も数多く存在します。 そして、これらの用語の意味はフロントエンドの技術の進化に伴い、徐々にニュアンスが変化してきているように感じています。 他のエンジニアとこれらの用語について話す中で、「自分はそれをSSRとは呼ばない」「SPAにはいくつかの意味があるよね」といった意見を耳にし、人によって解釈が異なることを実感しました。 では SSR や SPAなどといった用語は今日どういった意味で使われているのでしょう。そもそも、「レンダリング」とはそもそもどういう意味なのでしょうか。S

ウェル🐼滋賀県ブロガー🐬 @wel2021 ブログ歴：2015年9月～ ▶実績：月間最高71万PV ▶こども食堂のサイト運営等もしています ※「多文化子ども食堂」で検索を 🌈個人ブログ例：2024年8月～（下記） 県内の個人・団体等のブログ・SNS運用で、アクセスを増やすお手伝いします 草津／栗東／守山の方は相談無料 詳細はDMもしくはHP問合せメールで shigamap.net ウェル🐼滋賀県ブロガー🐬 @wel2021 PVがどんどん落ちてる大きな要因は、Googleだったわ 1年前と比べ、Googleそのものへのトラフィックが4分の1になってる Google本体が危機的 pic.x.com/YUVTGCIowx 2025-01-09 23:52:19

昨今、 Cline 等の AI エージェントによる開発支援を試されている方が多いかもしれません。 Ubie でも先日から Devin をトライアルしており、生成AIによる開発生産性の向上を模索している最中です。（この様子は下記記事によく書かれています） Devinはアウトプットを考えるとコストが安いとは感じますが、 Cline のようなローカルで動作するエージェントはさらに安く高速動作します。これらが Ubie の一定規模になったコードベースで動作するのか、どのようなツールが有力候補となりえるのかを軽く検証してみました。 TL;DR ローカルで動作するAIエージェントはコスト・速度・機能においてかなり活用しうる。今回は Cursor や Roo-Cline を使用して、「一定規模のコードベース」において「テストコード追加や簡単な改修」が数十~数百円程度のコストで実現 できた。ただし現状エン

こんにちは、デザイナーの長尾です。2024年の8月からAssuredにジョインし、プロダクトデザインを担当しています。今回は、その一環として取り組んでいるデザインシステム構築についてお話しします。 着手した当初は「何をすべきか」「どこまでやるべきか」が分からず、手探りで進めていました。また、プロダクトの開発タスクと並行で行うため、デザインシステムに費やす時間をなかなか捻出できないという課題感もありました。 ですが、以下のようなことを大切にしながら、すこしずつ形になってきたので、振り返りを兼ねてこれまでのプロセスをまとめてみます。これからデザインシステムを始めようという方の参考になれば幸いです。 ゴールを描いて、バックキャスティングする 将来どうなっていたいか、の認識を揃えてからステップにおこす 現状を整理し、MVPを決める 現状を整理して、必要最低限の範囲からはじめる ちいさな改善をつみあ

#RSGT2025 の登壇資料です。 https://confengine.com/conferences/regional-scrum-gathering-tokyo-2025/proposal/20636

薄い本なので軽い気持ちで読みましょう。 先に読むべき？→Yes！ 私は初詣の列に並んでいる1時間で読みました。寒かった。 Tidy First? ―個人で実践する経験主義的ソフトウェア設計 作者:Kent Beckオーム社Amazon 力を失ってしまった「リファクタリング」を復活させる本です。私の中のサブタイトルは「Make Refactoring Great Again」です。 第一部の冒頭から引用します。 整頓はリファクタリングのサブセットだ。整頓は可愛くてふわふわした小さなリファクタリングなので、誰も嫌いになれないはずだ。 「リファクタリング」という言葉は、機能開発の長い中断を指す言葉として使われ始めたとき、致命傷を負った。 「致命傷を負った」に「だよねー」と思ってしまう昨今。「それリファクタリングじゃねーしなー」とか思いながら「リファクタリング」という言葉が使われているのを眺めつつ

お疲れ様です、おみくじが大吉だったので嬉しいなーと思ってる波浪です。 さて、Clineでdeepseekが使えるようになったと聞いたので試してみました。 業務ではCursor pro も使っていますが今回は個人的なプロジェクトに使いたいので 業務はCursor、個人的な作業はVSCode+Clineでやってみる2025年にしてみようと思います。 ちなみにClineに頼みたい作業は複数ファイルのyamlの編集で Difyのymlを編集したいなぁというお気持ちです。 こういうDifyのワークフローからエクスポートしたymlがあって、そこから positionとかzindexを消すんですが ファイル数がまあまああるので、まとめてやりたいなぁというお気持ちです。 以前なら使い捨てのプログラム書いたんですがそういう仕草はお気持ちごと不燃ごみに捨てていきます。 Cline VS CodeにClineを

Amazon Web Services ブログ 詳細解説：標準準拠システムデータ連携 こんにちは。 AWS パブリックセクター技術統括本部の押川です。 本ブログは、「詳細解説」シリーズの一つとして、標準準拠システムの AWS 上でのデータ連携について解説いたします。ぜひご検討の際に参考にしていただければと思います。 本ブログは以下の内容で構成されています。 庁内データ連携機能とは 2つの連携方式とデータ連携の要件 認証認可について AWS 上での実現方法 認証認可サーバーが必要な場合 認証認可サーバーが必要でない場合 異なる CSP またはオンプレミスとのファイル連携をする場合の認可を行う各方法のまとめ まとめ ガバメントクラウドでの業務システム構築を支援する中でよくご質問をいただく項目については、ガバメントクラウド活用のヒント『見積もりで注意すべきポイント』をはじめとする「ガバメントクラ

はじめに 近年、AIを活用したコーディングツールが急速に発展し、プログラマーの生産性向上や開発プロセスの効率化に大きな影響を与えつつあります。これらのツールは、コード補完、チャットアシスタント、コーディングエージェントなど、様々な形態で提供されており、プログラマーの作業をサポートしています。 その中でも、オープンソースのコーディングエージェントである「Cline」は、独特のポジションと活発なコミュニティによって注目を集めています。 本記事では、Clineを中心に、現在のAIコーディングツールの動向を探ります。Clineの特徴や利点、そして他のツールとの比較を通じて、AIコーディングツールの現状について考察します。また、Clineのアーキテクチャや実用面、コミュニティの動向についても解説します。 AIコーディングツールは、特に個人のプログラミングの世界に大きな変革をもたらしつつあります。本記

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

いわさです。 先日 Azure リソースを Terraform を使って構築する機会がありました。 私は、普段 AWS では CloudFormation を使うことが多くて Terraform はあまり使うことが無かったのですが、Azure だと ARM/Bicep か Terraform での管理になると思います。 そんな中、Azure + Terraform について調べているうちに、Azure 上で構築済みのリソースを Terraform のコード & Stateファイルへエクスポートするツールが提供されていることを知りました。 Azure + Terraform を学ぶきっかけになるかなと思い、今回こちらのツールを使ってみました。 インストール方法 Apple M1 Max (macOS Sonoma) 環境へインストールを行います。前提として Terraform は既にインスト

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

初めに モチベーション 私はこれまでドメイン駆動設計で設計されたシステムの開発案件に参画した経験はありますが、1からドメイン駆動設計で設計での設計を行った経験がありませんでした。そのため個人でシステムを開発している際に設計に悩むことがあり、自身で1からドメイン駆動設計ベースの設計ができるようになることを目指して学習を進め、その過程で得た知見をまとめています。 特に以下のような点に焦点を当てています。 ドメイン駆動設計の理論をTypeScriptのコードベースで理解する 既存のドメイン駆動設計システムを理解するだけでなく、新規設計ができるようになるための知識の整理 ドメイン駆動設計(DDD)とは ドメインとは「システムが対象とする業務領域」のことです。 例えば不動産管理システムを例にすると、物件、オーナー、入居者などがドメインとなります。 ドメイン駆動設計の本質は、このような現場の業務知識や

The first cloud data warehouse to separate storage and compute was BigQuery, and was outlined in the Dremel paper in 2008. Yes, Jordan is a little bitter about this because Snowflake claimed to have invented it several years later. Of course, as one does, when Jordan mentioned this to some database guru, he was immediately corrected and told that IBM had been separating storage and compute in the

いわさです。 「Building Multi-Tenant SaaS Architectures」という海外の書籍があります。 著者は Tod Golding さんで、AWS のシニアプリンシパルソリューションアーキテクトの方です。 SaaS on AWS の領域でよく見かける方で、先日もラスベガスの re:Invent 2024 で講演されておりました。 マルチテナント SaaS を構築・運用するためには様々な課題に取り組む必要があるのですが、上記書籍はそれらの実用的なテクニック・戦略・パターンを解説したものです。 Building Multi-Tenant SaaS Architectures の日本語翻訳版が出るよ Building Multi-Tenant SaaS Architectures は 2024 年 4 月に発売されたのですが、来月 2025 年 1 月になんとこちらの

最近、エンジニアは事業を理解すべきか？という話題をよく目にします。様々な経験や背景がある中での議論なため、多くの意見があり難しい話題だと思います。 エンジニアの主戦場は技術私は技術も事業も好きです。でもエンジニアです。 能力を表すのも求められるのも技術です。 まずは頭の中にあるアイデアを実現できる技術力は大前提で、その上で「エンジニアは事業を理解すべきか？」を考えるべきだと思っています。 事業への理解があることは、技術力がないことの免罪符ではありません。 むしろ事業への理解は技術力の一部です。 そもそも良いエンジニアに事業の理解は必要技術の意思決定において、前提や課題や目的の理解は大切です。仕事においては、事業や市場や顧客のドメインの理解がないと意思決定はできません。 エンジニアが事業をできる必要はありませんが、知識として事業を理解する必要はあります。 ちょっと不思議ですが、良いエンジニア

この記事はジンジニアアドベントカレンダー2024 25日目の記事です。 人事選考で安易に使われがちで、避けたほうが良い判断軸の項目に「コミュニケーション能力」や「地頭」があることが良く知られています(要出展)。ここではなぜコミュニケーション能力を問わないほうが良いかについて論じます。 コミュニケーション能力4象限 コミュニケーション能力を同質か多様か、能動か受動かという2つの軸で以下の4象限に分けてみます。 コミュニケーションスキル4象限 内訳をざっと細分化すると以下のようになるでしょうか。 同質な人に共感する シンパシー 共感力 親和性 同質な人に共感してもらう 共鳴力 信頼構築力 受容力 多様な人を理解する エンパシー 寛容力 異文化理解力 多様な人に理解してもらう 説明能力 発信力 橋渡し能力 一言でコミュニケーション能力といってもこのように様々な要素が含まれており、個々人の認識のズ