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自分の環境やマインドが変わったタイミングで社内で共有会をしています。やる気がある時に不定期で。

AI を導入したら、逆に「何が起きてるか分からない」が増えた Claude Code を使い始めて数週間。生産性は確かに上がった。でも、こんな場面が増えた。 「なんか遅いな……」→ 何が遅いのか分からない Bash を 10 回連続で叩いてる → なぜそんなに必要なのか追えない サブエージェントが勝手に動いてる → いつ終わるのか読めない エラーで止まった → どの段階で詰まったのか分からない Web サービスなら、こういう「見えない」は OpenTelemetry（OTel） で解決する。リクエストのトレース、レイテンシの分布、エラー率——全部可視化できる。 じゃあ、AI エージェントにも同じことをやってみよう。 この記事では、Claude Code の実セッションログ（1 日・130 回のツール呼び出し）を OTel トレースに変換し、Jaeger で可視化した全記録を公開する。 準備

ブラウザ完結 — 画像・OCR結果を外部サーバーに送信しません。すべての処理がブラウザ内で完結します AI校正 — ボタン一つでAIがOCRテキストを元画像と比較し、誤認識を修正。差分をインラインハイライトで表示し、個別にaccept/rejectできます 複数AIプロバイダ対応 — Anthropic (Claude) / OpenAI (GPT) / Google (Gemini) / Groq / カスタムエンドポイント / MCP Server 並列表示UI — 元画像とOCR結果テキストを左右に配置し、対照しやすいレイアウト（リサイズ可能） 高精度レイアウト認識 — DEIMv2モデルによりテキスト行の矩形領域を自動検出 カスケード文字認識 — 行の文字数に応じて3種類のPARSeqモデルを使い分け、精度を最適化（日本語モード） 欧米諸語OCR — 英語・ドイツ語・フランス語・ス

*:first-child]:mt-0"> Everything Claude Code はAnthropicのハッカソンの優勝者が公開したリポジトリとして2026年1月に話題になりました。 GitHub - affaan-m/everything-claude-code: The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond. The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, an

はじめに 業務自動化Pythonエンジニア。バイブコーディング歴1年 ≒ エンジニア歴。 数百ファイル規模の社内ナレッジを検索して回答する Slack チャットボットを作った。200ページ超の Google Sites を、RAG パイプラインなしで検索・回答できる。 これは RAG ではない。Retrieval パイプライン（Embedding、ベクトル DB、リランキング）は存在しない。LLM が Grep と Read で直接ファイルを検索・読み込み・統合して回答する。エージェンティックサーチとでも呼ぶべきアプローチで、RAG パイプラインを丸ごと捨てた実装レポート。 前提条件: この方式が有効なのは数百ファイル規模のナレッジ。数千〜数万ドキュメントには従来 RAG の方が適している。 1つ目の営業ナレッジ Bot（211ページ、9カテゴリ）は 約3時間 で完成した。スクレイピングか

「ChatGPTは賢いのに、なぜ業務では使いにくいのか」。その答えがナレッジグラフにあります。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。エンタープライズ規模でのKG実装は難しい。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。

Google Stitch、話題になってますよね。 ただ、デザイナーじゃない自分からすると 「すごそうだけど、結局なにができるの？」 がよくわからなかった。触ってみたいけど、何から手をつければいいかもわからない。 同じように感じている人、けっこういるんじゃないかと思います。 なので、非デザイナーの私が実際に触りながら「こういうやれば、だいたいわかる」というハンズオンマニュアルを作りました。 あくまで"だいたい"です！！ この記事の通りに手を動かしてもらえれば、Google Stitch がどんなものか、なんとなーく掴めると思います。よければ使ってください。 そもそも Google Stitch って何が話題なの？Google Stitch のすごいところは、簡単にいうと3つだと私は思っています。 AIネイティブなデザインキャンバス: テキストや音声で指示するだけで、無限キャンバス上にUIデ

ポイントは、これらが一回のプロンプトの工夫ではなく、 プロジェクト全体の「環境」として蓄積される ことです。調べていくうちに気づいたのは、これらのテクニックに共通するパターンがあるということ — ポッドキャストではこの考え方を「 複利的エンジニアリング 」（筆者訳、原文では compounding という表現）と表現していました。使えば使うほどClaudeが賢くなる構造だと言えそうです。 参考：2026 Agentic Coding Trends Report、Anthropic公式ブログ 2. コードを書く前の戦略を使い分ける Claude Codeに、いきなり「実装して」は効率が悪いとのことです。ただし、計画の立て方にも複数のアプローチがあり、 ゴールが明確なときと、何が必要かまだわからないときでは戦略が異なります 。 ゴールが明確なとき → Plan Mode "If my goal

はじめに 本記事はCodexの始め方と、より良い結果を得るための実証済みの方法を紹介します。 Codexやコーディングエージェントは昨今非常に多くの方から注目されており、多くの人が「とりあえず使ってみる」段階に入っています。 この記事は、そんな「とりあえず使ってみる」フェーズを超えて、使いこなすフェーズに入るためのガイドです。 CLI、IDE拡張、Codexアプリに共通して、プロンプト、計画、検証、MCP、Skills、Automationsまで、Codexをより効果的に使うための内容を記載しました。 Codexは、一度きりのアシスタントとして使うよりも、時間をかけて設定し、改善していくチームメイトのように扱うと非常にうまく機能します。 考え方としては、まず適切なタスク文脈を与え、継続的な指示はAGENTS.mdで管理し、Codexを自分のワークフローに合わせて設定し、MCPで外部システム

どうも！オペ部の西村祐二です！ Chrome 146のリリースに合わせて、Webアプリの機能をAIエージェントに公開できる新標準 WebMCP（Web Model Context Protocol） のアーリープレビューが開始されました。 この記事では、WebMCPの概要からAPIの仕組み、そして実際にサンプルサイトを作って動きをみるところまでを一通り紹介します。 WebMCPとは WebMCPは、Webアプリがフロントエンド側で構造化されたJavaScriptベースのツールをAIエージェントに公開できる仕様案です。サイト側がエージェント向けに"使ってよい機能"を明示的に提供するという考え方で、W3C Community Groupが策定を進めています。 項目 内容

個人投資家へプロ仕様の取引環境を提供～米国株の自動売買・高度な分析が可能に～moomoo証券株式会社（ムームー、本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：伊澤フランシスコ、以下「moomoo証券」）は、国内の証券会社としては業界最速級(*1)の米国株APIトレードを可能にする「moomoo OpenAPI」の提供を開始いたしました。これにより、個人投資家が自作のプログラムを用いて、米国株のリアルタイムデータの取得から自動売買までをプロ仕様のスピードで実行することが可能となります。 「moomoo OpenAPI」で実現できること本サービスを活用することで、投資プロセス全体の効率化と自動化を実現します。 相場データのリアルタイム取得 株価、板情報、約定データなどを取得し、独自の分析に活用できます。 自動売買の実行 プログラムによる自動発注や、損切り・利確ルールの徹底、アルゴリズムトレードが可能です

00-quick-start 早速、最初の章を進めてみましょう。 1. 事前準備 このハンズオンを進めるにあたって必要なもの： Copilot が利用可能な GitHub アカウント サブスクリプションの種類は こちら 学生・教員の場合は、GitHub Education を通じて Copilot Pro を無料で利用できます ターミナルの基本操作 cd や ls といった基本的なコマンドに慣れていること 1-1. 必要なサブスクリプション（無料あり） 自分が GitHub Copilot を使える状態か確認する GitHub ログインして、 管理ページの github.com/settings/copilot/features で確認できます。 以下のいずれかが表示されていれば利用可能です： Copilot Individual - 個人向けサブスクリプション Copilot Busin

こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ 今日はCoding Agent時代のドキュメントについて、最近考えていることを書いていきたいと思います。悩み中なので、荒れた内容になっていますが、ご容赦を。コード規模、チーム規模などなどによって、正解は異なるものだと思います。あくまで私の実践の一例として読んでくれれば幸いです。 以前書いたCoding Agent時代の開発ワークフローやClaude Codeのシステムプロンプト解説記事でCLAUDE.mdやAGENTS.md、ADRの運用について少し触れましたが、そもそもドキュメントって何のために書くんだっけ、Agentが読むドキュメントはどうあるべきなんだっけ、というところをもう少し掘り下げて考えたいなと思っていました。まだ結論が固まっているわけではないのですが、最近の実践から見えてきたことをまとめてみます。 そもそもドキュメントの

AI（人工知能）活用やDX（デジタルトランスフォーメーション）のコンサルティング企業AI HYVEと生成AIシステム企画・開発・導入支援を行うN-3は2026年2月12日、行政サービスをAIエージェントから利用可能にする「リモートMCPサーバー」を無料で公開したと発表した。 本取り組みは、「バイブコーディングの普及および行政データ活用の推進による生産性向上」を目的とし、AI HYVEが提供する次世代SES（System Engineering Service）を通じて蓄積した知見を社会に還元する取り組みの一環だとしている。今回は両社共同で、N-3のドメイン上でリモートMCP（Model Context Protocol）サーバを公開した。 MCP公式レジストリに掲載し3領域のAPIを提供 今回公開されたMCPサーバは、「ChatGPT」「Gemini」「Claude」などMCPに対応したク

こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ 今日はCoding Agent時代の開発ワークフローについて、みんながやっているものからわたしがやっている手法までまとめて紹介していきたいと思います。 前回の記事 Claude Code / Codex ユーザーのための誰でもわかるHarness Engineeringベストプラクティス では、LinterやHooks、テスト戦略といった決定論的ツールでCoding Agentの出力を矯正するHarness Engineeringに特化しました。 今回はその上位にある問い、つまりハーネスは分かったけど全体としてどう開発を進めればいいのか、に答えます。プロジェクトの進め方、Agentとのコーディングテクニック、それを支えるインフラの3つの視点から2026年3月時点の状況を整理し、最後にわたし自身のワークフローも紹介します。 Agenti