開発環境現状確認（2026年）
こんにちは @shunk031 です。開発環境現状確認[1][2][3]というタイトルの記事をいくつか見たので、自分の環境も整理してみます。 なお、環境構築に使用している dotfiles は以下で公開しています。 著者のバックグラウンド 開発環境の現状を確認する前に、私のバックグラウンドを説明しておくとなぜそのような設定になっているかがわかりやすいかもと思い以下記述します。 私は画像生成やデザイン生成に関する研究開発に取り組む Research Scientist をしています。主に Python を使用しており、普段は手元の Macbook から、リソースリッチな GPU マシンへ接続して研究開発を行うスタイルです。 開発の前提として、ローカルマシンですべてを完結させるのではなく macOS 上でエディタやターミナルを操作しつつ、計算資源を必要とする処理は GPU サーバ（Ubuntu
父の介護が始まったと思ったら終わった。 - 小学校笑いぐさ日記
結論から書くと以下の通りです。 ・親の様子がおかしいと思ったら、早めに地域包括支援センターに相談しよう。 ・市の福祉課、高齢課などにも相談しよう。必要なら警察にも躊躇無く相談しよう。 ・「一人で抱え込んではいけない」とわかっている人も、いざその立場になると相談を後回しにしがちなので気をつけよう。（徐々におかしくなるので相談のタイミングを逸する。ゆでガエル理論） ・親の様子はなるべく頻繁に確認しよう。 あらすじ。 2025年12月上旬 この頃から父の易怒性が高まり、同居する母に怒鳴り散らしたり、近隣の家とトラブルを起こしたりする。警察を呼ばれる、自分から警察に苦情を言いに行くなどする。 12月20日（土） 母からSOSのLINEが来て状況を知る。地域包括支援センターへの相談を勧める。 12月22日（月） 母、地域包括支援センターに相談に行く。その間、私が有給休暇を取って父と出かけ、時間を稼ぐ
月数百円で修理代50万円まで無料。東京電力の住宅設備・家電修理サービスは正直コスパが異常だった - Smart Watch Life｜日本初のスマートウォッチ専門メディア
家電や住宅設備が突然壊れたとき、真っ先に頭をよぎるのが「修理費はいくらかかるのか」という不安ではないでしょうか。 給湯器やIH、エアコン、冷蔵庫、洗濯機といった生活必需品は、故障＝数万円〜十数万円の出費になるケースも珍しくありません。 そんな中、資料を読み込んで率直に「これは安すぎないか」と感じたのが、東京電力エナジーパートナーが提供する住宅設備・家電修理サービスです。 結論から言うと、このサービスは保険型サービスとして見ても、延長保証として見ても、かなり異常なコスパです。 住設・家電修理サービスのご案内 | くらしTEPCO https://www.service.tepco.co.jp/s/jyusetu_kaden_lp/ ※記事トップの画像は上記サイトのスクリーンショットです 東京電力の住宅設備・家電修理サービスとは 本サービスは、住宅設備や家電が自然故障した際に、修理費用を実質0
Jujutsu（jj）完全ガイド：Gitを超える次世代バージョン管理システムの実践活用法
Jujutsu（jj）完全ガイド：Gitを超える次世代バージョン管理システムの実践活用法 はじめに Jujutsu（ジュジュツ、通称jj）は、Googleのエンジニアによって開発された次世代のバージョン管理システムです。「Gitと100%互換性がありながら、より使いやすい」という一見矛盾した目標を見事に実現しています。 本記事では、Jujutsuの基本概念から実践的な活用方法、さらにはAIツールとの並列開発まで、包括的に解説します。 目次 なぜJujutsuなのか？5分で分かる革新性 30秒で始めるJujutsu Gitユーザーが最初に知るべき5つの違い 実践：日常開発でのJujutsu活用法 コンフリクト処理の新しい考え方 GitとJujutsuの併用パターン AIツールとの並列開発 アーキテクチャ解説（上級者向け） よくある質問と移行ガイド なぜJujutsuなのか？ Gitの問題を解
GhosttyをVSCodeみたいにしよう！｜Naoki |電電猫猫
English Article 最近はClaude Codeでコーディングすることが増えてきました！しかしこいつもそうだけどVSCodeもメモリをもりもり食います。大食いが5プロジェクトもあるとまあメモリもカツカツです。 そうして流行りのGhosttyに乗り換えたのが半年前なんですが、最近はGhosttyでVSCode環境をそのまま再現したい！という今の自分のGhostty環境をお見せします！ 私の環境Ghostty環境そして私の元々のVSCode環境です。 詳しく見ていきましょう。まずVSCodeのほうですが、簡単にはこれです。一般的な部類だと思いますが、左のサイドバーにファイル一覧とGitのTree表示。右にはClaude Code or Code Editorとその下にターミナルという基本構成です。 これをそのまんまGhosttyで再現したい！ということで実際に使っているのはこれです
Banana X プロンプトパターン集
💬 サポート 🇬🇧 English 🇰🇷 한국어 🇨🇳 简体中文 STYLE #00 Title TOTAL SCORE: 00 / 50 アンケートに答える （🎁 回答特典あり） GENERATION PROMPT お気に入り COPY SHARE DESIGN ANALYSIS
Measuring AI Ability to Complete Long Tasks
Analysis code available on GitHub Raw data available here This is our most up-to-date measurement of the task-completion time horizons for public language models. We intend to update this graph periodically whenever we have new measurements to share. For methodological details, including a definition of the task-completion time horizon, see the blog post below and the associated paper. Summary: We
NotebookLM をソースとした Gemini の Gem で問題定義サポーターというツールを作った - Tbpgr Blog
しばらく前に Gemini のソース情報として NotebookLM を指定可能になりました。 tbpgr.hatenablog.com 今回は、その新機能を利用して NotebookLM をソースとした Gemini の Gem で問題定義サポーターというツールを作りました。 Gem は公開設定にしてあり、皆さんも利用可能にしてあります。 できること 整理したい問題について Gemini のチャットで問いかけると、問題の理想と現実を整理し、要因の分析をし、課題を明確にし、それに対する解決策を検討する一連の流れをサポートしてくれます。Gemini のチャットでやりとりをしていると Gemini が話した内容を元に問題の内容を Canvas に整理してくれます。一通り整理が終わったら、 Google ドキュメントにエクスポートすることもできます。 問題定義サポーター サンプル 利用サンプルは
GoとOpenTelemetryで実装するWide Event入門
はじめに 最近、Jeremy Morrell氏の「A Practitioner's Guide to Wide Events」という記事を読んで、Wide Eventという概念に出会いました。 Observabilityの世界では「ログ・メトリクス・トレース」の3本柱が有名ですが、Wide Eventはこれらとは少し異なるアプローチを取ります。 この記事では、Wide Eventの概念を紹介しつつ、GoとOpenTelemetryでの実装方法を解説していきます。 Wide Eventとは Wide Eventとは、「関連しうる情報を可能な限り詰め込んだ構造化イベントのこと」です。構造化イベントという言葉はオブザーバビリティにおいては多義的なものですが、基本的にWide Eventを実装する際は、リクエストがきた時のスパン等のメインのスパンに対してなるべく多くの情報を付与しようという考え方で
今年お世話になった開発環境の棚卸し 2025
はじめに 師走も佳境ということで、自分の開発環境に新しく導入したツールや本年もお世話になったツールを棚卸しがてら紹介できればと思います！ 前提: 普段の開発スタイル 中学生という多感な時期にブラッディ・マンデイというドラマにハマってしまったせいで、ターミナルみたいな無機質な画面に向かって作業することがかっこいいと思っているエンジニアです。そんなわけで、普段の開発はNeovimを使い、ターミナルから出ない生活を送らせていただいてます。 最近は業務でフロントもバックエンドも触るので、tmuxで複数サーバーを立ち上げて切り替えながら作業しています。雰囲気はこんな感じです。 ターミナルはもちろん透過させてます。 私は新しいクルトガを買ってもらうと勉強を頑張れたタイプの人間なので、開発環境も同じ。ツールを自分好みにして気分を上げることで、作業効率も上げていくスタイルを採用しています。 それでは、以下
12 Factor Agents まとめ
はじめに Heroku社が提唱した「12-Factor App」は、クラウドネイティブなアプリケーション開発のベストプラクティスをまとめたものです。これをAIエージェント開発に応用して、dexhorthy氏がまとめたものが「12 Factor Agents」です。 この12 Factor Agentsを読んでみて、かなり学びがあったので、この記事では12 Factorの概要を簡単にまとめておきます。 なお、自分用にまとめて補足や所感を追加しているので、詳細はぜひ原文を参照してください。また、この記事は50%を人が書いて、50%をAIが補完しています。 12 Factor Agents の背景 「AIエージェントを作ろう！」 そう思って意気揚々とLangChainやCrewAIなどのフレームワークを使い始めた開発者は多いのではないでしょうか。 最初は順調に進みます。デモは動くし、簡単なタスク
家庭で「コンビニおにぎり」の味を再現する塩むすびのレシピがバズる→好意的な反応のほか「コンビニおにぎり好きな人こんなにいるのか」の声も
ケポ @kepo_05110201 子ども達が好きで塩むすびをよく作るんだけど、米2合に白だしと酢と油と塩を小さじ1ずつ混ぜて炊くと良いと聞いてやってみたら完全に"コンビニおにぎり"のあの味を再現してて感動した！！冷めても最高。 pic.x.com/yMvshPoerk 2025-07-06 18:44:38
Mastra + Ollama + MCPでローカルAIエージェントを作る
今回作成したコード Mastra + Ollama + MCP構成のサンプルコード（手っ取り早くローカルAIエージェントを使いたい人用） Streamable HTTP transportなMCPサーバー（デプロイ済なのでCloneは不要） Mastraの導入 mastraリポジトリのREADME.mdおよび、ニケちゃんさんの記事に従ってMastraを導入する。 というわけで、まずはMastraを導入する。Mastraの導入自体は簡単で下記のコマンドを一つ打つだけで良い。 $ npx create-mastra@latest Need to install the following packages: cre[email protected] Ok to proceed? (y) y ┌ Mastra Create │ ◇ What do you want to name your pr
【Obsidianの使い方が変わる】Gemini CLIは、あなたの思考に寄り添う「無料の執事」｜少し明るい高橋くん
非エンジニアの私でも実践できた！ ObsidianとGemini CLIで、あなたのノート術は劇的に変わる 「第二の脳」として無限の可能性を秘めたツール、Obsidian。 しかし、そのあまりの自由さゆえに、私たちはいつしか「思考する」ことよりも「整理する」ことに頭を悩ませてはいないでしょうか。 ファイル名の迷宮: 「このノート、後で探せる名前はなんだろう…」 フォルダ分けの深淵: 「このメモは『アイデア』？それとも『タスク』？」 美学という名の呪縛: 「自分で決めたルールだけど、守るのが正直しんどい…」 私自身もエンジニアではありませんが、この「小さな面倒」の積み重ねが思考の勢いを削いでしまう感覚に、ずっと悩まされてきました。 そんな中で試行錯誤の末にたどり着いたのが、先日発表された、GoogleのAIアシスタント「Gemini CLI」との連携です。 この記事では、専門知識がなくても使
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GitHub - shishkin/astro-asciidoc: Support AsciiDoc pages in Astro
GitHub - VibiumDev/vibium: Browser automation for AI agents and humans
Async rollout (AgentLoop + vLLM async server): `max_tokens` per generation is computed incorrectly, causing over-generation and slowdowns · Issue #4568 · volcengine/verl
GitHub - trasta298/keifu: Git genealogy, untangled. A TUI for navigating commit graphs with color and clarity.
https://arxiv.org/pdf/2503.14499
GitHub - humanlayer/12-factor-agents: What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers?
