2026-03-22 17:00 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

Stitch にログインする サイトの方向性を決める Stitch でラフ案を出す デザインシステムを抜き出して `DESIGN.md` にする そのルールで 1 ページを揃える プロトタイプで流れを確認する Stitch と Claude Code を MCP でつなぐ Claude Code で微修正する 公開まではやりません。

アプローチA: テキストモード（gpt-4o-mini） openpyxlでセルを抽出 → タブ区切りテキストとしてLLMに渡す アプローチB: ビジョンモード（gpt-4o） PILでシートをグリッド画像にレンダリング → Vision LLMに渡す 50列繰り返し問題が完全に解決されました。

本書は、RAGだけでは解けない問題の正体を明らかにし、ナレッジグラフがLLMに何をもたらすかを、入門から世界の活用事例、実装アーキテクチャ、AI Agentとの統合まで一気通貫で解説します。エンティティ間をつなぐことで、見えなかったものが見えるようになる”アハ体験”を多くの人に。だからこそ、何が難しいのかを正確に理解することが第一歩です。 DevRev日本人として一人目のエンジニア。

${CLAUDE_SKILL_DIR} は Claude Code がスキルの実行時に自動で解決する変数で、~/.claude/skills/nippo/ に展開される。Claude Code の作業ログには、今日何をしたか、何を判断したか、どんなツールを使ったかがすべて記録されている。

この章でわかること: テスト・リンター・CIでAIの出力品質を自動保証する方法 AIが書いたコードを「なんとなく動いてるからOK」で放置するのは、正直かなり危険な気がする。 この章でわかること: AIがコードを理解する仕組みと、「読みやすい」リポジトリの条件 AIエージェントには コンテキストウィンドウ という「一度に見渡せる範囲」がある。

ただしそれは、上司個人の力量だけの問題ではなく、マネジメントを学ばせず、やりにくくし、やっても報われにくい地方公務員組織の構造問題だと思う」このあたりに目を向けないまま、「最近の若い人は」とか「民間の方が魅力的だから」みたいな話だけで済ませるのは、やや丁寧さが足りない気がします。

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https://github.com/tazawa-masayoshi/knowledge-chatbot 社内の Google Sites（営業ルール・総務規定）を検索して回答する Slack チャットボットを Dify で作ってきた。

一般的な開発現場では、基本設計とテストが分断されるケース（大規模な案件になるほど、基本設計を行った人が結合テスト設計を実施するのではなく、新たにテストチームが発足する）が多く、テスターは要件定義書や基本設計書から仕様を読み取り、「完全なブラックボックステスト」をせざるを得ず、結果としてテストケースが膨大（工数増大）になることがあります。

おしゃべりスラミィは、各プレイヤーにひもづく「相棒」として、ゲーム内で自由に会話できるAIキャラクターだ。スクウェア・エニックスが、MMORPG「ドラゴンクエストX オンライン」（DQX）に、生成AIを活用した対話型パートナー機能「おしゃべりスラミィ」を導入する。

当時のコンピューターシステムは、コンピューターの専門家がオペレーションを担当することが普通だったが、テスラーがデザインしたシステム、たとえば大学病院のルームスケジュールプログラムは、担当医師が自ら操作できるものだった（★11）。

https://docs.oracle.com/javase/tutorial/java/nutsandbolts/_keywords.html
これはJavaの「後方互換性を絶対に破らない」という強い姿勢の裏返しでもあり、一度定義した予約語を削除することのコストの高さを示しています。

プロダクトの標準機能でこの多様性を吸収するのは非常に難しいのですが、AI Agent であれば、各社固有の営業プロセスそのものをプロンプトやワークフローに組み込むことで、個社ごとの業務にフィットしたソリューションを作ることができます。技術で顧客の課題を解くことに興味があり、自分の作ったものをプロダクトとして多くの人に届けたいという気持ちがある方。

また、この強制インストールや再起動を回避するためにWindows 11ではアップデートの一時停止も導入されていますが、最大5週間までという制約があるほか、すでにダウンロード済みのアップデートは一時停止中でもシャットダウン時に強制インストールされるケースが報告されています。

ペン先材料のように技術的には追いつくことは可能だが、中国の産業構造が少量の高品質製品を生産してビジネスベースに乗せられる体制になっていないため、技術は開発できても、それを生産し、安定供給することが難しい。一方、日本は技術だけでなく、少量の高品質の材料を生産してビジネスベースに乗せられる構造ができあがっている。

https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/slash-commands メインの Claude Code セッション内で子エージェントを生成し、特定のタスクを委任する機能です。

ChatGPTやその他のAIチャットボットが、あなたの日常生活を助けてくれる実用的な方法を10個、紹介します。ChatGPTに｢週3日の腕と背中の筋力トレーニングメニューを教えてほしい｣と言えば、かなり役立つ内容を提案してくれるでしょう。AIはこういった自分では思いつかないアイデアをたくさん出してきてくれるツールですが、最終的には本人が決めましょう。

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今回は、マルチエージェントの基本を整理し、Copilot Studioでの構築手順もあわせて紹介します！ 近年、生成AIは「質問に答えるツール」から「業務を支援するパートナー」へと進化しています。
実際にどのように構築すればよいのかをイメージしやすくするため、今回はブログレビュー業務を題材に、マルチエージェントを実装してみます。

ならばこの一番重要な「AIに対して行った指示が正しいかどうか」をレビューし、ついでに知識の共有も行えるワークフローにするのが、現在においては一番いいんじゃないかと考えている。 これはあえてAIがコードを書きレビューしてなかった時のことで例にあげると、チームの全員がシニアエンジニアで、ジュニアエンジニアである自分だけコードレビュー人員として謎に割り当てられている、みたいな状況。

スプレッドシートから未登録の要員を自動抽出 性別・年齢・単価・所属タイプ・出社頻度を自動判定 マッチングサイトに自動ログイン→情報入力→登録 Gmailからスキルシートを検索→ダウンロード→アップロード 登録後に自動で検証チェック（名前の取り違え、公開設定ミスなどを検出） 結果をメールで自動レポート 週に数時間かかっていた作業が、ほぼゼロになりました。

AIの学習、シミュレーションによる評価、そして実機に搭載するハードウェアで動作を検証する「ハードウェア・イン・ザ・ループ試験」を経て完成したAIは、同社の無人機「ARMD（Affordable Rapid-prototyping Mitsubishi-Drone initiative）」に搭載されました。

チャンネルとは実行中の Claude Code のセッションに対して、外部からイベントを送ることができる MCP サーバーのことです。Discord チャンネルプラグインは「claude-plugins-official」マーケットプレイスで管理されているため、まずはこのマーケットプレイスが最新の状態であることを確認してください。

今回はサプライチェーンセキュリティの対策として他のエコシステムで導入が進んでいる「Cooldown（クールダウン）」機能を紹介し、私がメンテナンスしている RubyGems と Bundler でも導入するべきか検討した背景と、今後の方向性についてお話しします。

ということで、3日50万円でつくれるような、30分ヒアリングするだけで全体が把握できるような部分は、4ヵ月かけてしまうようなAIなし人力のSIerではなく、体力のある会社ならAI活用の内製で、体力のない会社なら、これもAIを活用したフリーランスや小規模な会社ということになっていくと思います。