今日書きたいことは、大体以下のような話です。 ・昨年入社した新人さんが、人生二度目かというレベルで「助けを求めるのが上手い人」でかなり驚いています ・助けを求めるのが上手い人は、大体下記のようなことができています -手遅れになる前に「困っています」を出力できている -何がしたくて、何が出来ていないかを言語化できている -何をやろうとしたか、どこまで試みたかを言語化できている -普段の進捗をちゃんと周囲に報告・共有している -助けを求める際、必要な人を巻き込めている -自然と感謝の言葉を口に出来ている ・これが自然に出来る人は色んなところで得をしますよね ・ただ、ここまでできなくても、ただ「困っています」「進んでいません」をちゃんと出力できるだけでも上司としては十分ありがたいです ・新人さんは、遠慮なく弱音を吐きつつ、少しずつでも「助けを求めるノウハウ」を蓄積していけるといいんじゃないかと思

なぜCursorを使うと執筆が捗るのか？ それはAIファーストな環境では、自律的に情報を探索してくれるからだ。 執筆のパラダイムシフトは既に始まっている。 文章執筆でAIエディタを活用するには 最近、CursorなどのAIエディタによる文章執筆が注目を集めているが、「実際にどう使えば執筆が捗るのか」というイメージが湧かない人も多いだろう。いくら便利だと言われても、具体的な活用法が見えなければ結局は普通のエディタとの違いが分からない。ではどうしたら執筆に活用できるのか。 俺自身はこの2年間、AIを文章執筆に活かす方法を模索してきた。そしてようやく3つの要素が揃ったことで執筆環境が一変したと確信した。 EvernoteからObsidianに移行し、すべての情報をMarkdown形式で一元管理 音声入力でアイデアを一気に吐き出し、AIに修正・整理させる手法 Cursorの登場により、Markdo

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに どうも。鳩胸になりたい文鳥です。 Cusorが市場を席巻している ブッチギリでの世界最速ARR $100Mに加えて先日時価総額が1兆円を超えたそうです。間違いなく売れているし今後の成長を期待される企業であるのは間違いないでしょう。 Cursorはソフトウェアエンジニア向けにAI機能を搭載したソースコード編集ソフトを提供している会社です。 上記のブログに記載したがCursorは 12人の社員 Microsoft製のVisual Studio Codeをフォークして作ったラッパーアプリ AIのモデルは開発せず、ChatGPTやCl

「プログラミング教育について語る会 」で話した内容をまとめておきます。 「AI時代のプログラミング教育」としたのだけど、内容的には「コンピューティング能力を伸ばそうぜ、その道具としてプログラミングしよう」みたいな話になりました。 Nextbeat Tech Bar：第二回プログラミング教育について語る会 - connpass 資料はこちら まず前提として、AIのコーディング能力が7ヵ月で倍になっているというのがあります。なので、今現在の能力で話をしてもあまり意味がなく、ゆくゆくはかなりのレベルでAIがコードを書くという想定をしておいたほうがいいです。 元ネタのツイートはこれ https://x.com/METR_Evals/status/1902384481111322929 論文はここ [2503.14499] Measuring AI Ability to Complete Long

ニデックが生産拠点における在庫の棚卸し作業を自動化するシステム「NOATs（Nidec On-call Asset Tracking solution）」を開発した。BLE（Bluetooth Low Energy）タグを活用し、在庫の位置と数量をリアルタイムで把握するものだ。ある工場では従来人手で行っていた棚卸し作業の工数を99％減らせると試算する。 人手による作業で多くの工数を要した モーターやセンサーなどを生産するニデックの拠点では月に1度、保管する部品の数量や位置を確認する棚卸しを行っている。大規模な拠点ではサッカーコート20面分の敷地面積に数万～数十万の部品が点在しており、百人体制で棚卸し作業をすることもあるという。 棚卸しでは目視による確認と記入に半日ほど要していた。加えて、目視での確認や手入力のミスにより、実際の在庫との差異が生まれる場合もある。その差異の調査と確認に追加作業

かぐや @kaguya_neisan SNSでバズってて、即ポチしたんだけど、本当に買ってよかった…スマホのスクショとかTODOリスト一瞬でコピーできる。アプリから感覚的にできて、好きな絵とかも印刷できる。私結構アナログ民だからTwitterでバズってたレシピとかコピーして冷蔵庫に貼っつけてる。3000円くらいで買えるからオススメよ pic.x.com/LXxA6BzFLE 2025-03-20 05:58:23 かぐや @kaguya_neisan 接続とか難しいかなって思ってたけど、アプリダウンロードしたらすぐできた！ 好きなアニメのイラストとかコピーしてスマホケースに入れるのもいいかも！ ※子供に貸すとロール一瞬で無くなるので注意😂 hb.afl.rakuten.co.jp/ichiba/3e6b130… 2025-03-20 05:58:24

2025/3/21に開催された「Nextbeat Tech Bar：第二回プログラミング教育について語る会」での登壇資料です https://nextbeat.connpass.com/event/346052/

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⚠️ 今回Claude Code MCP Server = Claude Code ということで記事の内容を書いています。 本家としても Claude Code自体を他のアプリケーションが接続できるMCPサーバーとして使用し、それらにClaudeのツールと機能を提供したい場合 という表現を使っていますが、Claude Code内部のエージェント機能を使うわけではないようです（API消費ありません）。 なので、僕の解釈ではClaude Code内部で整備しているClaude Code内Agentが利用するメソッドをMCP ServerのToolsとして一部公開しているだけという認識です。 Agent機能はそららToolsを利用するClaude(Desktop)なり、Clineなり、CursorなりWindsurfなりに譲られる形です（まあ結局Claudeだけどそれぞれsystem promp

テック系夫妻がつくった”リモートワーク部屋”が最強！ 6畳クローゼットを260万円で書斎に大改造、オフィスグリコやドリンクバー付で快適すぎる　mochikoAsTechさん 「家に快適な書斎があったら、仕事がはかどりそう」「ワークデスクとワークチェアを買ったけれど、夫婦ふたり分の書斎となると、部屋数が足りない」なんて考える方も多いのでは？ IT企業でテクニカルライターとして働いているmochikoAsTechさんは、6畳の空間を夫婦ふたりの書斎として、約260万円をかけてアップデートしました。業務用のパーテーションや最新機器、さらにはウォークインクローゼットを改造したテレカンブースまでつくったといいます。 リモートワークが続いている方や、オフィス出社といえ自宅でも作業をする方、また部屋数が少ないおうちでも、理想の書斎をつくるためのヒントをたくさん教えていただきました。

Forbes JAPANによる次世代スタートアップ100選1にも選出されたFaciloは、創業CEOである市川紘（こう）さんが長年取り組んできた不動産テックの事業領域において、既存の不動産仲介会社の営業活動を支援するビジネスモデルを選び、顧客への物件紹介や内見といったプロセスでDX（デジタルトランスフォーメーション）を支援しています。 アプリケーション開発においては当初からマルチプロダクト展開を想定し、どのエンジニアでも扱えるようなインフラ環境の設計、保守運用のしやすさを重視したアプリケーションフレームワークの選択、そしてエンジニアの自律性と自主性を重視した開発プロセスを採用するなど、CTOである梅林泰孝さんの思考は一貫したシンプルさを保っています。 この開発姿勢はスピードが重視されるスタートアップにとって有用ですが、実際に徹底するのは簡単なことではないでしょう。Faciloではなぜこのよ

今回は一気に「MCPなにもわからない」から「MCP完全に理解した」に一気にレベルアップすることを目的に書いています。 そのために以下をモリモリに解説していきます。 ModelContextProtocol(MCP)とは？ MCPがあることでできること MCPを実装するライブラリmodelcontextprotocolを使ってチュートリアル 実装のためのネゴシエーションや通信プロトコルの説明も踏まえてのチュートリアルです。 CursorへのMCPサーバーの登録方法 MCPがどのように動作してツールが使われるのか？ FunctionCallingとの違い MCPって単語聞きすげてわからないままに嫌になっている人はこれを読むことで解放されてください。 ModelContextProtocol(MCP)とは？ まずはイメージを見てもらうとわかりやすいと思います。 (https://modelcon

シンプルかつ網羅的なAWS設計を生成するAIプロンプトの核心は： 構造化された出力フォーマット：設計書の章立てと各セクションの説明内容を明確に指定 具体的なパラメータ要求：抽象的な説明ではなく、実装に使える具体的な設定値を求める 選定理由の明確化：「なぜその選択をしたのか」の説明を求める 代替案との比較：検討した代替オプションとの比較を含める Well-Architectedの原則適用：AWSのベストプラクティスに基づく設計を促す このアプローチを活用すれば、AIの力を借りつつも、実装に直結する高品質なAWS設計書を効率的に作成できます。何より、設計者の時間を節約しながらも、その専門知識と判断を最大限に活かせるところに大きな価値があります。 ※以下を全量使用すると量が多いので、該当箇所のみの抜粋を推奨 以下の要件に基づいて、詳細かつ実装可能なAWSアーキテクチャを設計してください。各セクシ

はじめに 最近、あるプロジェクトでGitHubリポジトリの内容をAIに分析させたくて、「どうやってClaudeとGitHubを連携させればいいんだろう...」と頭を抱えていたんです。何時間もネットで調べた末に出会ったのがMCPサーバーでした。これが本当に目から鱗だったんですよ！😲 「石の上にも三年」というように、私は根気強く数週間かけて様々なMCPサーバーを試してきました。そして今日は、私の開発ワークフローを劇的に変えた10個の素晴らしいMCPサーバーを、4つの主要カテゴリーに分けて紹介したいと思います！ そもそもMCPサーバーって何？🤔 リストに入る前に、MCPサーバーについて簡単に説明しますね。MCPは「Model Context Protocol」の略で、AIモデルが外部ツールやデータソースと安全かつシームレスに連携するためのオープンスタンダードなんです。 簡単に言えば、お気に入

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

こんにちは、ネオセールスカンパニーCTOの菊池(@_pochi)です。 1月にリリースした 「アポドリ 」 は、大変ありがたいことに多くの反響をいただいています。本記事では、その開発を通じて得た、「作らない」ことが成功につながる理由 についてお話しします。 apodori.ai 本記事では、アポドリの開発を通じて学んだ、「いかに作らないか」という反直感的なトピックについて書いていきたいと思います。 AIエージェント開発で後回しにすべきもの 業務A、業務B、業務Cという連続する3つの業務からなる一連のワークフローを実行するエージェントの例を考えます。 AIエージェントは、上図のように人間の実行指示を受け、思考を伴う複数業務を遂行し、アウトプットを返します。図に示した要素の中で、アポドリの開発においてギリギリまで実装しなかった要素があります。それは以下の2点です。 操作画面 : 処理の進捗表示

Vibe Codingという概念が爆誕している。 2月頃にAndrej Karpathy氏がx.comでポストしたことをきっかけに、この言葉が急速に広まった。 There's a new kind of coding I call "vibe coding", where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists. It's possible because the LLMs (e.g. Cursor Composer w Sonnet) are getting too good. Also I just talk to Composer with SuperWhisper… — Andrej Karpathy (@karpathy) February