コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab

Joel on SoftwareにNetScapeを例に、古いプログラムを捨てて1から書き直したくなるのは戦略ミスだって書いてあるけど、あのとき書き直してなかったら続いてないんではって思ったので、1から書き直して続いてるソフトウェアを挙げてみる。 Firefox NetScapeからMozillaに移行するときに、新バージョンのリリースがなくなって、そこで致命的にシェアを落としたというのは確かにそうだと思う。 けど、そこで書き換えていなかったら、2005年のAJAXから始まるWebアプリの高度化についていけなかったと思う。 あそこで書き換えたからこそ、いまこの記事をFirefox上で書けてるんじゃなかろうか。 Windows Windowsは、MS DOS上で動いていた3.1に継ぎ足すような形で32bit対応してWindows 95など続いていたけど、やはり無理が出ていて、ビジネス用にWi

はじめに 個人開発やゼロイチの立ち上げに最適な技術スタックを書いていく。 なるべく安上がりな構成を目指す。 TypeScriptをベースに よっぽどパフォーマンスにこだわりがなければTypeScriptを採用したい。 1つの言語でフルスタック開発可 脳の言語スイッチング不要 型定義を使い回せる トレンドで将来性がある 小〜中規模開発ならこの恩恵はでかいため、フルスタックTypeScriptフレームワークを採用したい。 Next.js or React Router よっぽどパフォーマンスにこだわりがなければReact Routerを採用したい。 個人的にNext.jsはゼロイチ開発にはオーバースペックだと感じる。 以下のような点からNext.jsの採用は見送りたい。 Server/Clientの境界線がわかりづらい Server Components, Actions, Functions

https://kichijojipm.connpass.com/event/347729/ 吉祥寺.pm38【オンライン】　で行った登壇資料です。 株式会社ジェイテックジャパン CTO・Microsoft MVPの高丘知央が、AIコーディングの“理想＆現実”を実体験ベースでお話しします。Cop…

こんにちは、@dyoshikawaです。 先日、日課のはてなブックマーク巡回で次の記事を見かけました。 AI時代にはプログラミングスキルが完全に不要になるという主張です。個人的にはCursorとDevinで毎日AIプログラミングしながら割と逆方向のことを考え始めていたので、書いてみます。 AI時代の人間の役割は「エッジケースの探索と解決」 結論からいうと、AI時代の人間の役割はエッジケースの探索と解決なのではないかと考えています。 CursorやCline、Devinでプログラミングしていて思うこととして、インターネット上に正解のサンプルが膨大に存在するようなコードを書くのは非常に得意です。典型的なCRUD APIや、コーポレートサイトのマークアップなどが挙げられます。 また、最近は競技プログラミングも得意なようです。これも問題と解答のサンプルが大量に積み重なった結果といえると思います。

4/9(水) お昼にYouTubeでも解説します🙌 やさしいMCP入門 ＆ 実践LT会（KAGと学ぼう！勉強会） https://kddi-agile.connpass.com/event/351600/

何の説明もしないで、突然このチャットを始めて人間をMCPツールとして利用している様子を見せたので、不気味がってもらえた。 MCPサーバーは単純に human_* という名前のツールを提供して、そのツールに依頼されたことをローカルのSQLiteに “タスク” として書き込む。同じSQLiteを参照するWebアプリケーションには書き込まれた “タスク” が並んでおり、そのタスクに対して実際の人間が応答するとMCPサーバーは回答を待ち受けており、最終的にMCPクライアントに実際の人間の応答が返されるという仕組み。

さくらインターネットが提供するライブ配信エンジン「ImageFlux Live Streaming」 >>サービスの詳細を見てみる 筑波大学の学園祭「雙峰祭（そうほうさい）」は、毎年11月初旬に開催される大規模な学園祭です。関東でも有数の規模を誇り、来場者数は3万人以上にのぼります。キャンパスの広大な敷地を活かし、4つのエリアで合計300件ほどの企画が実施されます。模擬店や展示企画はもちろん、音楽ライブやダンスパフォーマンスといった多彩なステージイベントも魅力です。 この雙峰祭の運営を担うのが、筑波大学学園祭実行委員会です。そのなかの情報メディアシステム局は学園祭のデジタル面を担当し、情報管理やWebサイトの制作、ライブ配信、システム管理などを担っています。 とくにライブ配信では、筑波大学の学生や、遠方の関係者や学生の保護者などにも雙峰祭の盛り上がりやリアルタイムの状況などを伝えます。20

2025/3/25: AIコーディングエージェント勉強会 (プライベート開催) 資料のみ公開版として

アイコンが変わったerukitiです。最近はやりのgpt-4o image generationを使って、顔だけだったアイコンに全身が追加されました。2023年4月10日に初めてのLLMプロダクトの開発キックオフからもうすぐで二年です。rat yearなこの業界なんで、変化がめまぐるしすぎますね。 今回は、真に高速なAIコーディングのメソッドを確立するために、中規模くらいのコードをコーディングエージェントのみに書かせる実験をしています。コーディングエージェントはCline派生であるRoo Code（以後Rooと呼ぶ）を使っています。 ※完全に個人研究としてやっているため、会社のリソースは使っていません。 作っているものはコーディングエージェントのコアライブラリ + おまけのCLI 規模としては136ファイル・26410行（一時期30000行弱までいった） なぜコーディングエージェントを使っ

NEW! 2025.03.26 働き方 アジャイル牛尾剛えふしん 納期、不確実。 予算、不確実。 完成度、不確実。 アジャイル開発に対し、経営層*が眉をひそめるのは、こうした予測不可能な状況下での意思決定を迫られるからではないだろうか。 事実、「ウォータフォールはやめて2024年の開発をやろう！」と題された牛尾 剛さんのnoteでの発信に対し、「アジャイルはいいんだが、それだと経営者などの非エンジニアからの理解が得られないので納得できるように言語化してほしいんだよな」と懸念を示した藤川真一（えふしん）さんのポストは、テック界隈で大きな反響を呼んだ。 柔軟性とスピードを謳うアジャイル開発が成熟しつつある一方で、経営視点では「扱いづらさ」が拭えないのはなぜか。経営層と開発現場の溝にあるものとは？ 米マイクロソフトのエンジニアで『世界一流エンジニアの思考法』著者の牛尾さんと、BASEでエンジニア

Ubie株式会社で病気のQ&Aのプロダクトマネージャー（PdM）を務めている、田口（@guchey）です。 Cursorをプロダクトマネジャーが活用する記事を見て、自分もプロダクトマネジメント業務の中心をCursorにしてみることにしました。 威力すごい。各所にあった知識を集約した結果、自分の認知限界を超える相棒になりました。 現在のスプリント、バックログアイテム、OKR、ユーザーストーリー、主要メトリクスを把握したAIは、プロダクトの現在地から未来の姿まで詳細に把握したAIプロダクトマネージャーだった。 ディレクトリ構成今はこんな構成にしています。 cursor_pdm/ ├── .cursor/ # Cursor AI 用の設定ファイル │ ├── mcp.json # MCP設定ファイル │ └── rules/ # Cursor AIルール │ ├── 000_general.md

この記事は、ソフトウェア工学が専門のMITのDaniel Jackson教授が書いたブログ記事 "How software succeeds"を、本人の許可の元翻訳するものです。 なおこの記事と同じトピックを扱っている、彼のTEDx Talkもあります。 ソフトウェアが成功する仕組み 優れたソフトウェアへの第一歩は「成功のシナリオ」である ソフトウェアの成功を診断する 成功するソフトウェアを作りたいなら、まず成功例を調べることから始めるとよい。この記事では、よく知られた1つの事例を取り上げ、それが成功した理由、その秘訣を特定し、同じ戦略が同様の成功例にどう適用できるかを示す。 あるアプリが大成功した理由を理解しようとして、ユーザーにそのアプリが好きな理由を尋ねると「とにかくちゃんと動くから」という答えが返ってくることがよくある。これが何なのか、つまり「とにかくちゃんと動く」とは実際に何を意

2025/03/27追記 Cursor側のアップデートが1ヶ月で進んでいるので、以下追記しました。 本記事の内容を踏まえたあとに読むとよいかと思います！ はじめに こんにちは。Builtoという会社で代表 & エンジニアをしている冨田です。 私たちはマネジメントとタスク管理を圧倒的にサポートするAIエージェントを開発しています。 開発にもAIをフル活用しており、そこで得られた知見を共有したいと思います。 具体的には、経験3年以上の現役ソフトウェアエンジニア（生成AIのない時代からコードを書いてきた方々）をターゲットに、本番運用レベルの大規模コードベースでもCursorを活用しコーディング時間を 1/3〜1/5 に縮めている手法をお伝えします。 仕様策定やアプリの機能にもLLMをフル活用していますが、今回は実装にフォーカスします！ （なお本記事は中級者以上向けのため、まだCursorに触れた

本記事では、RAGの性能を高めるための「DeepRAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 OpenAIがリリースした「Deep Research」[1]という機能が話題です。 この記事は、RAGでも「Deepな検索」ができるようにする手法「DeepRAG」の論文[2]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合はこちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー DeepRAGは、RAGの新しい手法です。DeepRAGを使うことで、データベースを深く・網羅的に検索した上で回答するRAGを、構築することができます。中国科学院ソフトウェア研究所とWeChat AIの研究者らによって2025年2月に提案

いかにしてココナラはCursor Businessを導入したのか? 〜生成AIツール導入のための社内調整術〜 はじめに こんにちは！！ 株式会社ココナラのエージェント開発部で Web エンジニアをしている、もちさんです。 ココナラテックというフリーランス向けのエージェント事業サービスの開発をしています。 この記事では、ココナラが生成 AI ツール Cursor のビジネスプランである「Cursor Business」を導入するまでの実践的なプロセスと具体的な成功事例、そして社内調整のためのノウハウを時系列とともに詳しくご紹介します。 昨今、生成 AI ツールを活用した業務効率の向上は IT エンジニアにとって、もはや開発現場で避けて通れないテーマとなっています。 しかし、「どのように上司を説得するか」「どのように社内承認を通すか？」という壁にぶつかり、導入への一歩を踏み出せずにいる方も少な

“バズらせ名人”の苦悩。れとるときゃりー氏が向き合う、個人開発サービスの残酷な壁【フォーカス】 2025年2月6日 個人開発者 れとるときゃりー Webエンジニア・デザイナー。個人開発者として、学生時代にTwitter（現X）に特定の投稿を促すボタンをつくれる「みんなのボタンメーカー」や、フォロワーと手軽に通話できる「TwiCall」など、様々なWebサービスを開発し話題を集める。「TwiCall」をAppBrew社に事業売却後、同社にJoinし、2021年4月から2023年5月までPdM・Webエンジニアとして活動。2023年6月よりフリーランス。 X 個人開発者のれとるときゃりーさんは、大学生時代に数々のWebサービスやアプリを開発し、SNSを中心に脚光を浴びてきました。2018年に公開した「みんなのボタンメーカー」というサイトは連日Twitter（X）でトレンド入りする大反響。202

導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけ文字起こしシステムの改善は日々の課題になっています。 今回は、LLMの幻覚を検知するための仕組みとしてGoogleが紹介する「RIG(Retrieval Interleaved Generation)」について解説します。 ちなみにこのRIGは2024年の9月には公開されていたのですが、最近再びポストされていたので、せっかくのこの機会に紹介できればと思います！ サマリー LLMはその性質上ハルシネーションを完全に避けることが難しいです。このため、LLMの利用には利用者側がある程度正確に情報を判断する必要があります。 しかし、その生成された文章の中に情報の参照元があるだけで、真偽の判断の難易度はぐっと下がります。「RIG」はLLMをファインチューニングする

山梨県は全庁規模でローコード開発ツールを導入し、原課の職員による内製化を推進している。現場が抱える課題を自ら解決できる体制づくりを支援し、業務の効率化を推進するためだ。 全庁で導入している米Microsoft（マイクロソフト）のクラウドサービス「Microsoft 365」のライセンスで利用できるローコード開発ツール「Microsoft Power Platform」を採用。2023年11月に全職員を対象に開発ツールを利用できる環境を導入し、講座などの教育・支援プログラムも始動させた。 導入開始から現在までに約5000人いる全庁職員のうち1割以上が初級向け以上の研修を受講した。既に職員が開発した5～6個の業務アプリケーションが稼働している。RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）も同時に導入し、一時的な運用も含めて50以上の業務を職員が自ら自動化したという。 延べ1200人が講座

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