You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
この記事は tacoms Advent Calendar 2025 3日目の記事です。 こんにちは、株式会社 tacoms で SRE をやっている はぶちん (@modokkin) です。 気付けばあっという間に12月に入りましたね。ガーデナーにとってはそろそろ冬越しの準備が必要な時期ですが、手入れが楽になる一方で、しばらく遠のくと思うと寂しくもあります。 寒くなってきたので、みなさまお身体にはお気をつけください。 さて、今回はClaude Codeの公式Pluginについて紹介します。Plugin機能については公式ブログなどで知っている方も多いと思いますが、公式リポジトリで公開されているPluginについてはざっとウェブを調べても解説している記事は見つかりませんでした。 ちょっと試してみたら、さすが公式と思える模範的なPluginが揃っていたので、紹介したいと思います。 すでにPlug
この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 2日目の記事です。 初日は @frkake さんの「OCR技術の変遷と日本語対応モデルの性能検証」と、@izumin5210 さんの「思考を減らしコードに集中するための tmux, Neovim 設定」の豪華二本立てでした。 こんにちは、@su8/denchuです。 クラナドは人生。電柱が好きです。現在、マサイ族の驚異的な視力を瞳に宿せると噂の「とあるブルーベリーのサプリメント」(諸説あり)が空前絶後の流行りをみせているバクラク勤怠チームで、ソフトウェアエンジニアをしています。 平均視力は3.0~8.0と推測され、中には12.0の数値を出すマサイ族もいるらしい。12...? 本記事では、大量のドキュメントレビューで目の疲れを感じやすい仕様駆動開発(SDD)に対して、いわば「仕様駆動開発におけるブルーベリー」と
Andrej Karpathy最新インタビュー:AGI実現まであと10年、強化学習は実はかなり不十分、AGIは経済の劇的な発展にはつながらない 【ポイント】Karpathy氏はAGI実現まで約10年と予測し、現状のAIは生物的知能とは異なる「幽霊」のような存在と主張 現在のLLMは認知的欠陥が多く、複雑な作業や継続的学習には不向き 強化学習(RL)は非効率で欠陥が多く、「ストローで教師信号を吸い上げるよう」と批判 AGIは経済を急激に変えるのではなく、GDP成長率2%の延長線上で徐々に統合されると予測 自動運転開発で得た経験から、AIの製品化には「ナインの行進」と呼ばれる極めて困難な過程が必要と警告 将来のAIは単一の超知能ではなく、複数の自律的AIによる複雑な生態系となり、人類は徐々に制御を失うと示唆 現在のAIには文化の継承能力がなく、協調進化的な知能共同体の形成には未成熟 教育機関E
大規模言語モデル(LLM)は、流暢な会話をこなし、専門的な質問にも答える。その驚くべき能力に、私たちは「AIは本当に理解しているのではないか」という期待を抱きがちだ。しかし、その知性は本物なのだろうか? こうした我々の抱く最もな疑問に対し、2025年6月26日に発表された一つの研究論文が1つの答えを与えてくれるかもしれない。 ハーバード大学、MIT、シカゴ大学の世界トップクラスの研究者たちが共同で発表した論文は、LLMが概念を「理解しているフリ」をするという、根源的な欠陥を白日の下に晒した。本稿では、この「ポチョムキン理解」と名付けられた現象の核心に迫り、それが私たちのAIに対する見方、そして人工知能の未来に何を意味するのかを解説する。 賢いフリをするAI──「ポチョムキン理解」という新たな弱点 今回発表された論文「Potemkin Understanding in Large Langu
ついに、AIが生成する質の悪いコンテンツに名前がついた。その名は「ワークスロップ」2025.09.29 20:0015,281 Bruce Gil - Gizmodo US [原文] ( Kenji P. Miyajima ) 結局のところ、AIを使うのは人間。 AIによる質の悪いコンテンツは、ネット上にとどまらず、職場にまで浸透しつつあるみたいです。 AI投資の裏にある「ワークスロップ」の現実ビジネス誌Harvard Business Review(HBR: ハーバード・ビジネス・レビュー)は、「AIが作成した質の悪いコンテンツ」を「ワークスロップ(Workslop)」と名付けました。 同誌は、手抜きの文書やリポートが積み上げられていく現状こそが、AIへの投資に見合う結果を企業が得られない一因だと指摘しています。 国連は、世界のAI市場が2023年の1,890億ドル(28.3兆円)から、
Previous slideNext slideToggle fullscreenOpen presenter view 鹿野 壮 Claude Codeにタスク丸投げおじさん(自称) @tonkotsuboy_com 本日の構成 Claude Codeが刷新した開発現場 手数の増加を支えるClaude Codeの機能 人間に残された仕事 まとめ Claude Codeが刷新した開発現場 リリース数の爆増 開発速度が明らかに向上した 2025年5月頃、Claude Codeを全社導入 Claude Codeの全社導入後、 チーム内のPRリリース数は約3倍に増加 Devin、Cursor等もリリースと同時に導入したが、 比べ物にならない上昇幅 コードが民主化された コードの民主化: 職能を超えた開発が日常に 会社全体では、職能を問わず全員がClaude Codeをはじめとする AIエージェン
Claude Codeを活用し、仕様駆動開発を実現するためのプロセスと工夫を解説。チーム開発で起こる「存在忘却」「タイムループ」「記憶リセット」などの課題を、AI-DLCやKiroのSpecs・Steering手法を参考に解決するアプローチを紹介。要求定義、詳細設計、タスク分解を厳密な記法や推論モデルで…
こんにちは、クラスター株式会社でサーバーサイドをメインに開発しているid:shiba_yu36です。 クラスター株式会社は2025/07から開発チームのエンジニア希望者にClaude Maxを配り、Claude CodeなどによるAIコーディングをどんどん取り入れる決定をしました。しかしAIコーディングをいきなり行おうとしても、AIやエージェントによるコーディングの前提知識が足りず、使いこなせない・AIコーディングは使えないと判断を下してしまう可能性があります。 そこで導入を加速するため、前提となる知識をまとめたAIコーディングガイドラインを書き、Claude Max導入直後に開発チームへ展開することにしました。今回はこのガイドライン内容をそのまま共有しようと思います。 AIコーディングの導入の参考になれば嬉しいです。また、間違っている部分もあると思うので識者の方は指摘してもらえると助かり
米国サンフランシスコの連邦地方裁判所のWilliam Alsup判事は2025年6月24日頃、AI企業Anthropicが著者の許可なく書籍を使用してClaude大規模言語モデルを訓練したことについて、著作権法上の「フェアユース」に該当し違法ではないとの判決を下した。 対象となったのはAndrea Bartz、Charles Graeber、Kirk Wallace Johnsonの3名の作家による書籍である。米国著作権法では故意の著作権侵害に対し、1作品あたり最大15万ドルの法定損害賠償が科される可能性がある。この判決は生成AIの文脈でフェアユースを扱った米国初の重要な司法判断となる。 一方で同判事は、Anthropicが700万冊以上の海賊版書籍を「中央ライブラリ」に保存・複製したことは著作権侵害に該当し、フェアユースではないと判断した。 この侵害に対する損害賠償額を決定するため、20
記事の概要 Clineは構造的に「局所的なコード理解」になる CursorとWindsurfとは内部的な実装が違い、できることに差がある デッドコードを把握できないので大規模保守タスクはやめておいた方がいい 逆に新規プロジェクトやコンテキスト内に収まる開発は向いている どうしてもClineを使いたい人のための局所的なコード理解を補うTips 以下AIと書いた記事です。 またClineと書いてありますがRoo Codeとここの部分の実装は揃っている(と調べた)ので Roo Codeと置き換えてもらっても問題ないです。 追記(4/5): Roo Codeはこちらでだいぶこの懸念が対応されています 追記(5/26)Indexingが追加されるようです Clineの特徴として、ユーザからのタスク指示に対して必要な情報を段階的に取得するという方針があります。 あらかじめ全プロジェクトを完全にインデッ
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
モチベーション(100%人間) CursorやClineなどで.rulesを作成することが増えましたが 明確に何を作成すべきで何をすべきでないかはユーザー側の判断に委ねられていることが多いと感じています。 そこに対してそもそもの「作成することによる心理的バイアス」の有無や 「サービス側のPromptの考慮」の有無などについて明確に述べてみようかなと思いました。 以下AIと作った記事です。 はじめに AIサービスが普及するにつれて、Custom Instructions(カスタム指示)やRulesといった「AIの挙動をカスタマイズする機能」が多くのプラットフォームで提供されるようになりました。一見すると便利に思えるこれらの機能ですが、その実際の効果と、私たちがそれを評価する際の心理的バイアスについては、十分な議論がなされていません。 本記事では、PKM(Policy-Knowledge-Me
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く