Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 📚 関連書籍 『ゼロから触ってわかった！スペック駆動開発入門 ― SaaS is dead？AI時代のソフトウェア設計論』 本書は、近年現場や技術コミュニティで注目を集め始めた**スペック駆動開発（Spec Driven Development：SDD）**を軸に、 AI時代のソフトウェア設計がどこへ向かおうとしているのかを解き明かします。 なぜ今「コード」でも「GUI設定」でも足りなくなってきたのか。 なぜ業務の意図や判断を、実装の外に出す必要があるのか。 前半では思想や背景を丁寧に整理し、後半ではスペック・実装・実行の三層モデルを

はじめに 生成AIによる開発は、すでに実用段階に入っている。 いまや、プログラミング経験が浅くても、 それなりに複雑な構造を持つコードを手に入れることができる。 この変化自体は、歓迎すべきものだ。 参入のハードルが下がり、 試し、学び、作る機会が広がったことに疑いはない。 一方で、ふと立ち止まって考えてみたくなる場面も増えてきた。 「本当に、それでよいのだろうか」と。 初心者が初心者である理由は、能力の不足ではない。 多くの場合、経験がまだ足りないだけだ。 試行錯誤し、失敗し、考え直す過程そのものが、 開発者を育ててきた。 ところが、GAIがあまりにも至れり尽くせりになると、 その過程が短絡されているように感じることがある。 便利さと引き換えに、 成長の速度や質が変わってきてはいないだろうか。 本稿は、GAI開発を否定するものではない。 むしろ、その進化を素直に肯定する立場に立つ。 そのう

フローチャート フローチャートに沿って、ユースケースに適したコンポーネントを選択してください。 各観点の詳細 値を複数選択できるか 項目ごとに、選択できる値が単一か複数かによってコンポーネントを絞り込めます。 値が複数：MultiCombobox、Checkbox が使用できます。 値が単一：Select、SingleCombobox、RadioButton、RadioButtonPanel、Switch などの単一選択コンポーネントを使用します。 選択を即時反映したいか ユーザーの操作をシステムに反映させるタイミングで判断します。 即時反映：表示切り替えや機能の有効/無効の切り替えなど、操作の結果を送信操作を伴わずすぐに反映させたい場合は Switch を使用します。 送信時に反映：入力フォームなど、ユーザーが内容を確認してから「保存」や「送信」などのアクションを経て反映させたい場合は、

メモが溜まり始めた初心者が陥る「資産化の罠」を解説。前半パートでは「過去ログを読み返そう」とする行為がなぜ知的生産を停止させるのかを解明し、後半パートでは検索・整理不要で必要な知識が勝手に浮かび上がる「自動浮上システム」の設計思想を提供する。 積み上げた記録、ゴミになっていませんか？「考えないメモ術」を実践し、「続けない継続」で罪悪感も超えた。 いま、あなたのObsidianやNotionには、100、500、もしかしたら1000を超えるファイルが溜まっているかもしれません。 素晴らしい成果です。 しかし、そのファイルリストを眺めながら、心のどこかでこんな不安を感じていませんか？ 「……で、これ、いつ使うの？」 溜め込んだはいいが、一度も見返していない。 このままでは単なる「電子ゴミ」の山になるのではないか。 そう焦り、「よし、週末にまとめて読み返して、整理して、ちゃんと活かせるようにしよ

wikeetトップページわたしはソフトウェア開発で生計を立てている者です。主にWebサービスだったりモバイルアプリを開発しています。 このたびwikiを自由に投稿して販売できるWebサービス『wikeet（ウィキート）｜wikiの販売プラットフォーム』のβ版をリリースしました。投稿できるwikiは公序良俗に反しない限りジャンル不問です。 ターゲット戦略を見直し中です。そのため一旦α版に戻しています。 noteでは単一アカウントで記事を編集するのが基本ですが、wikeetは１記事を複数のアカウントで編集できる共同編集機能がデフォルトで備わっていることが大きな特徴です。 また記事の売上金を執筆者に公平に分配する仕組みも搭載されています。 wikeetの特徴みんなで知識を作り上げるwikiという思想が私は好きです。 ほとんどのwikiはWikipedia（ウィキペディア）に代表されるように無料で

はじめに「あのメモどこに書いたっけ…」 「Notionは便利だけど、オフラインで使えないのが困る」 「シンプルなメモアプリだと機能が足りない」 こんな悩みを抱えていませんか？ 今回、HTMLファイル1つだけで動く高機能なWikiアプリを作ったので無料で公開します。 🎯 こんな人におすすめ✅ オフラインでも使えるメモアプリが欲しい ✅ サーバー不要・アカウント登録不要で使いたい ✅ Obsidian的なWikiリンク機能が欲しい ✅ Markdownで書きたい ✅ シンプルだけど必要な機能は揃っていてほしい ✨ 主な機能📂 階層型フォルダ管理フォルダを「/」で区切って入力するだけで、自動的にツリー構造を作成。 サイドバーから直感的にナビゲーションできます。 🔗 Wikiリンク<span class="wiki-link-internal missing" data-title="記事タ

「ChatGPTを社内導入したら、初月で請求100万円」。こんな驚きを経験した企業は少なくない。AI活用が進む一方、従量課金モデルによる請求額は月数百万円へと膨張するケースも増えている。しかし、欧米の先進企業が採用し始めているのが、クラウドAPIと自社GPUを使い分ける「ハイブリッドAI戦略」だ。実は企業のAIタスクの70％は、ChatGPTやClaudeなどの高価なモデルを使う必要がない軽作業。これを小型AIやレンタルGPUで処理すれば、年間数千万円の削減も可能となる。ここでは、非技術者でも理解できる、AIインフラ最適化の実践方法を解説する。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディア

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TEGAKIは手描き専用のイラスト投稿サイトです。AIイラストNG・手描きのみ。イラスト、漫画、手描き作品を投稿・共有できるクリエイターとファンのためのコミュニティ。

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はじめに Claude Code（Anthropic公式のCLIツール）を使って日々の作業をしていると、有益な会話がセッション終了とともに消えてしまうのがもったいないと感じていました。 そこで、Claude Codeとの会話を自動的にObsidianに記録する仕組みを作りました。本記事ではその実装方法を紹介します。 やりたいこと Claude Codeでの会話を自動的にMarkdownファイルとして保存 Obsidianで管理しているナレッジベースに統合 手動操作なしで、会話のたびにリアルタイム同期 ノイズ（システムメッセージなど）を除去してクリーンな記録を残す 仕組みの概要 Claude Code セッション ↓ (jsonlファイルに記録) ~/.claude/projects/*/session.jsonl ↓ (5秒ごとに監視) watch-and-save.sh (LaunchA

ChatGPTの会話履歴（公式エクスポートのconversations.json）をPythonでMarkdownに一括変換し、ローカルで全文検索できる知識資産にします。月単位/会話単位で出力できます。 ChatGPTの履歴を知識資産に変える ChatGPTで調べ物や学習をしていると、数週間後にこうなりがちです。 「あの結論、どのチャットだっけ？」 「確か手順を書いたはず…」 「会話に散らばった知識を横断検索したい」 この記事では、ChatGPTの公式データエクスポートで取得できる conversations.json を、UTF-8のMarkdownに一括変換して、自分のローカルにmdファイルで保存するスクリプトを作ったので紹介します。 （外部API不要・追加ライブラリ不要・ローカル完結） Quick Start（最短3ステップ） 0) 前提 Python 3.x が動くこと（Windo

おれも『もののけ姫』以降の宮崎作品に同様の印象を持ってて、ナウシカ・ラピュタはとにかく大好きで、トトロ・魔女の宅急便もちゃんとしてるのに、って、もののけ以降の作品を見る度に失望すると同時に疑問を持っていた。何故そんな作品になってしまったのかと。そして後から知ったのは、監督が「全体のストーリーを決めずに作り始める」という手法に変えたという事。それを知って凄く合点がいった。大きなテーマで自分の中の小ネタをひたすら繋ぎ合わせるだけ、みたいな作品になってしまった。言い換えると、どこに向かっているのか、主人公は次に何をすべきか、が全く分からない、というかそれが「無い」作品なっちゃったんだよね。

あなたの会社には「探すだけの社員」がいませんか？ 「あの件、どうなってたっけ？」「最新の規定ファイル、どこにある？」 オフィスのあちこちで飛び交う、こんな会話。一見すると普通の業務風景ですが、実はここに経営を圧迫する「見えないコスト」が潜んでいるのをご存知でしょうか。 マッキンゼーの調査によると、ナレッジワーカーは1日の労働時間の約19%、つまり週に丸1日分もの時間を「情報の検索や収集」だけに費やしていると言われています。 もし従業員が5人いるオフィスなら、そのうちの1人は「何も生み出さず、ただファイルを探しているだけ」の状態と同じ——そう考えると、少しゾッとしませんか？ 特に、専任のIT担当者がいない中小企業において、この問題は深刻です。ベテラン社員が「歩く辞書」となり、質問攻めで本来の業務が進まない。そんな「問い合わせ地獄」から脱却するための鍵が、Googleの新しいAIツール「Not

こんにちは! @silverbirder です。 今回、私が心掛けている単体テストコードを書く上でのお作法について共有します。 読者の皆さんが、より良い単体テストコードを書く一助になれば幸いです。 本記事の前提 例では テストフレームワークとして Vitest を使用しますが、考え方は他の技術にも活かせると思います。 言語は、TypeScriptを使用しています。 本文ではアプリ本体を「プロダクションコード」、検証用のコードを「テストコード」と呼びます。 単体テストとは 単体テストは、関数やクラス、コンポーネントなど最小単位の振る舞いが仕様どおりかを確かめるテストです。 内部の実装を踏まえて分岐やパスを確認する、ホワイトボックステストが基本になります。 テストを書く目的 テストを書く目的は次の3つだと私は考えています。 手動確認を減らして開発効率を高める バグの再混入を防いで品質を守る 振

タイトルを "テストを全通り書くんじゃない！" から "テストコードをどこまで書くかを考える" に更新しました。 AIの進化によって、プロダクションコードに対するテストコードは、以前と比べて格段に書きやすくなったと感じています。 単体テストに関する基本的なお作法については、以前に以下の記事で整理しました。 興味があれば、参考として読んでもらえると嬉しいです。 保守や運用の観点で見ると、プロダクションコードを修正した際に、既存のテストが壊れ、そのテストを修理しながら既存機能を担保していく、という点で、単体テストは有効に機能します。 一方で、テストカバレッジ100%のように、すべての分岐や条件を網羅するテストを書くことについては、費用対効果の面で疑問を感じることもあります。 どこかで「おおよそ75%程度を目安にすればよい」という話を聞いた記憶もあり、現実的な落とし所を探る必要があるように思いま

この前テレビで「千と千尋の神隠し」やってたから久しぶりに見たけど、何というか「バラバラになった寓話を集めて、印象的なシーンを繋げた」みたいな、すごく奇妙な話なんだよな 物語としての精度は不完全 だけど、国民的と言っていい知名度と人気になってる 漫画やアニメで、おもしろさにおける物語（ストーリー）が占める割合が、思ってるより高くないんだろう 特に全体としての一貫性とか、破綻のなさみたいなところでは 全体として破綻していても、印象的なシーンがいくつかあれば記憶に残る 逆はない それ以上に、作品のイマジネーションや表現力、未知への挑戦の鮮烈さ、線や動きのダイナミズム、映像なら音や音楽とのマッチング、コマ割りやカット割りによる視覚的快感、そういう物語以外の力の作用が大きいということ 千と千尋の場合は、「巨匠の代表作」という文脈の力も大きいだろうけど

散々言われていることだと思いますが、何度でも言いたいことなので、改めて記事にすることにしました。 APIをそのままMCPサーバーにするのは止めてください 何故ダメか 何故ダメかの説明として、よく「APIとMCPはレイヤーが違うから〜」とか説明されているのを見ますが、個人的にはそんなことはどうでも良くて、普通に実害があるからダメです。主に以下の2点が問題です。 AIのコストが高くなる AIの応答精度が悪くなる 特に1はめちゃくちゃ困ります。 逆に言うと、これらの問題が発生しないように考慮されていれば、私的にはAPIをMCPサーバーにしてもOKです。 では何故、深く考えずにAPIをそのままMCPサーバーにするとAIのコストが高くなるのか、もう少し深堀りして見ましょう。 AIエージェントの処理 問題を把握する前に、いわゆるAIエージェントがMCPサーバーのツールを使う時の処理を理解しておきましょ