Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
Copilot に質問するくらいで、これまであまり AI には積極的には関わってこなかったのですが、要望もあり、10日間ほどかけて勉強・整理してみました。しかし、最近の新化や変動が激しいため、このページの内容もすぐに古くなってしまう可能性があります。最新の動向は AI を活用するなどしてウォッチしてみてください。(2025.10.12 杜甫々) サブページ AIの歴史 AI関連用語 基本用語 機械学習 ディープラーニング 生成AI AIエージェント バイブコーディング モデルと入出力 モデル プロンプト トークン マルチモーダル MCP アーキテクチャ パラメータ数 LLM SLM GPU 学習方法・測定方法 教師あり学習 教師なし学習 ファインチューニング 転移学習 RAG AIの課題と未来 AI倫理ガイドライン・法律 ハルシネーション AGI シンギュラリティ AIモデル ChatGP
粘土板からプロンプトへ 人間が「ことば」を記録するようになったのは、紀元前3300年頃のメソポタミアでのことだそうだ。シュメール人たちが、粘土板に楔型文字を使って文字を印した。この人間が「ことば」を記録するという営みが、いま生成AIによって大きく変化しはじめている。 生成AIで「ことば」を生み出すといえば、ChatGPTでメールの返事を書かせたり、人間が書いたとしか思えない小説ができたといった話題もある。それらはどちらかというと、何か小石のようなものをジャラジャラとシャッフルして自分の納得するパターンを見つける特別な仕掛けのようなものだ。 それに対して、自分の頭の中にあるものを言葉として表現して、相手に伝えるための手段として生成AIを使うことも始まっている。それをいまのところいちばん理想に近い形で実現していると見られているのが、コードエディタ「CURSOR」（カーソル、カーサー）のようだ。
気になったゲームの攻略情報、PCの豆知識、様々なガシェットのレビューなどを紹介してます！その他にも管理人の趣味をいろいろと書き綴っています。
こんにちは、ログラスの松岡(@little_hand_s)です 3行まとめ AIに質問させるときに選択肢を提示させると、回答が楽で早くなる さらに、推奨度とその理由を出力させると、その根拠を元にAIと議論できるし、納得感を持って進められる 結果、意思決定が速くなり、質も上がる AIと対話しながら開発してますか？ Claude CodeやCursorなどのAI開発ツールを使ってる人、増えてますよね。 AIが暴走しないように、不明な点を質問させてる人も多いと思います。 でも、毎回自然言語で答えるの、面倒じゃないですか？ たとえば： AI: 「バリデーション、フロントエンドとバックエンドどっちでやりますか？」 あなた: 「うーん、両方かな。セキュリティ的にバックエンドは必須で、UX的にフロントエンドも欲しいし...」（と、入力すると長い） もしどちらでバリデーションするかを決めていなかった場合、
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最近、ふとした気づきがありました。 それは、「同じものを見ていても、過去と現在の自分では見えている世界がまったく違っている」ということです。 みなさんには、このコードからどんな世界が見えますか？ async function getUserName(userId) { const response = await fetch(`https://api.example.com/users/${userId}`); const user = await response.json(); return user.name; } はじめに こんにちは、株式会社ココナラ在籍のKです。 本記事では、冒頭の5行のコードを通して、私たちが学ぶ理由について考えてみたいと思います。 TL;DR 同じコードを見ても、人によって見えるものが違っている 学習を重ねることで、それまで見えなかった世界が見えてくる 学習
講習会用にまとめたもの。可能なら公式ドキュメントを参照するのを推奨するが、この資料ではサッと使いはじめるために要点を絞って解説する。 claude-code は claude-code 自身で開発されており、恐ろしい速度で更新されてる点に注意。この資料は一瞬で古くなる。 アカウントの契約等は省略 インストールと実行
こんにちは！ 生成AI時代には、もはやニュースサイトを使わなくても、効率的に情報を入手できるようになりました。今日はその方法についてお話しします！ ChatGPTのタスク機能が変える情報収集ChatGPTには「タスク機能」というものがあります。これは毎日同じ時間に同じタスクを自動実行してくれる機能で、ニュース収集と組み合わせると非常に効率的です。 僕は以下のようにChatGPTにタスクとして指示をしています。 1. 英語と中国語と日本語のニュースから、AIに関する最新のニュースを送ってください 2. 英語と日本語の概要を貼り付けてください。そして、ニュースの内容を要約してください。 3. 英語の単語は、TOEIC800点以上の水準の場合、単語の説明を日本語で説明してください 4. ニュースの背景や文脈を簡単にまとめてください。なぜ今、これが起こっているのか、という背景情報を知りたいです。
やっぱり、「CURSOR」を使わないのは損だ 1ヵ月ほど前に「いま文章を書くのに「CURSOR」を使わないのは損だ」という記事を書いた。CURSORは、プログラムを書くためのコードエディタだが、それを日本語の文章を書くために活用しようというのが、その記事と今回の原稿のテーマである。 つまり、この原稿は前回の記事のアップデート版であり続編でもあるが、はじめて読む方にもわかるように書いている。執筆のきっかけは、「あの記事を読んでCURSORを使いはじめました」と何人かの知人から声をかけられたことだ。そして、 「めちゃめちゃ文章を書くのが楽になった」 という声をいくつも聞いたからだ。また、JEPA（日本電子出版協会）でCURSORのセミナーをやらせてもらうことになった。4月4日にオンラインで開催された「遠藤諭氏『AIと共に書く』 CURSOR入門」である。 そこで、セミナーのために用意したスライ
この記事は Claude Code を初めて試そうとされている方向けの記事です。 (2025/09/30) Codex CLI のバージョンも作りましたのでこちらもぜひ🤲 導入手順 Claude Codeは、ターミナルで動作する対話型AIコーディングツールです。コードの生成だけでなく、ファイルの編集、テストの実行、Gitの操作まで自然言語で指示できます。 以下の公式ドキュメントを参考にして導入してみてください。 公式ドキュメント：https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/overview VS Code拡張：https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/ide-integrations よく使うコマンド CLIコマンド（起動前） Claude Code を起動するコマンド: claude
前回までの連載のあと、2023年秋に『Obsidianで"育てる"最強ノート術』を刊行しました。そして2025年になって、Obsidianが大きく注目を集めています。今回はその背景と理由について解説します。 AIとの連携 ObsidianはノートアプリやPKM（Personal Knowledge Management）ツールとして注目を集めました。主な特徴として、この連載でも解説してきた次のことが挙げられます。 ローカル環境で動作する Markdownで書いたノートをリンクできる 階層型のタグで管理できる プラグインで拡張できる そんな中、2025年になって注目された背景として、「AI（人工知能）との連携」があります。ここでは「生成AIの進化」「RAGとMCPの登場」「AIエージェントの登場」という3つの視点から紹介します。 生成AIの進化 2022年末にChatGPTが公開されて
CursorとはCursorは、AI機能を統合した高機能なコードエディタです。主にコーディング目的で使用されますが、CursorのAgent機能を使うことで、複数ファイルの内容を理解し、タグ付けや要約、まとめノートの作成を効率的に行うことができます。 実際に使用しているCursorの画面 ZettelkastenとはZettelkastenは、ドイツの社会学者ニクラス・ルーマンが考案したノート管理の方法論です。個々のアイデアを独立したノートに記録し、それらを相互にリンクさせることで知識のネットワークを構築することができます。PermanentNote、LiteratureNote、FleetingNoteなどの種類があり、階層的に知識を整理することが可能です。 Zettelkastenは強力な知識管理システムです。もちろんデメリットもありますが知的生産性を高める上で是非取り入れていただきた
はじめに この記事は GitHub Copilot の Tips を詰め込んだ記事になります。 GitHub Copilot を普段使っているが、コード補完しか使ってない方や、これから使おうと思っている方に向けて Tips をまとめて紹介する記事になります。 是非日々の開発ライフにお役立てください 🚀 GitHub Copilot とは？ GitHub Copilot は、開発者がコードをより速く、少ない労力で記述できるように支援する AI コーディング アシスタントです。 コンテキストに応じた支援を提供し、開発者が入力中にコードの提案を行います。 これは、行の補完の場合もあれば、まったく新しいコードのブロックの場合もあります。 これにより、開発者は問題解決、共同作業、イノベーションに集中できます。主要なエディターと統合され、GitHub にネイティブに組み込まれているこのツールは、最も
自分が読む用にMarpでまとめたものを、読後に調整して公開しました。
こんにちは！逆瀬川 ( https://x.com/gyakuse ) です！ 生成AI Advent Calendar 2024の記事を書くの忘れていたので、現時点での生成等AIの進歩をまとめてみました！今日はAIがいまなにできんの？ってこと聞かれたときにこれできるよ！って教えるためのメモとして活用してください！また、生成AIプロダクト Advent Calendar 2024というのもソロでやっています。このカレンダーではLLMの基礎理論からModelのFine-Tuning、プロダクト開発等をまとめています。ぜひこちらも見てください！ 未来を感じる技術の進歩 動画生成では、Veo2 や Sora が登場しました。 インタラクティブな動画生成では、Genie2 (WASDと方向キーで操作可能な世界モデル)が非常に革新的な進歩を遂げています (振り返っても一貫性を保つ長期性が本当にすごい
どうもこんにちは Claude Codeを使っている人ならみんな感じてると思いますが、CLAUDE.mdでどれだけ緻密なルールを組んでも3ラリーくらいするとすっかり忘れてどんどん適当に動き出すというどうしようもない現象があります そのたびに「ルールを守ってください」と500000000回は打ち込みましたし、指摘し疲れて「/a」で「ルールを再確認してください」というカスタムコマンドまで組んで対処しているような状況でした この問題で難しいのが、「語尾を◯◯にして」だったりそういうしょうもないロールプレイはずっと守るわりに、「事前に確認を取って」とか「このルールで報告して」とかそういう挙動系のルールをすぐ忘れるという点です これをどうにか解決できないかなーと考えていたのですが、そもそもなぜ語尾ルールは守れるのか？という部分から答えを見つけるべきだと思い調査を開始しました なぜ語尾ルールだけは守ら
chatGPTは主にテキストを送信することを想定しているので、デフォルトでは画像を送信できないですが、 あらかじめルールを決めることで画像を送信できるようになります。 1. ルールを決める まず下記のようにルールを決めておきます。 これから写真を送りたいときは、Markdownを使い、バックスラッシュを使わず、コードのブロックも使わないようにしてほしいです。 そしてUnsplash APIを使用してください（https://source.unsplash.com/960x640/?<英語キーワード>) わかったら、"Got it" と返信してください。
・Claude Sonnet 3.7を使え ・Project Rules（.cursor/rules）を使え ・ビルド、lint、テストなどで高速にフィードバックさせろ ・1セッションあたりで依頼することはできるだけ少なくしろ ・よく使うコマンドやライブラリはチートシート作れ Yamada 補足 2025/03/06現在 Roo-Code は .cursor/rules を自動で参照しない。.clinerules, .cursorrules, .windsurfrules は自動で見ておりすべてを結合してコンテキストに入れる。Roo-Codeを使う人は .cursorrules を設定しておくのがよい。
CLAUDE.md は LLM にコードベースを理解させる最重要ファイル。WHY/WHAT/HOW の3要素を300行以内で簡潔に書き、指示は最小限に。段階的開示で詳細は別ファイルに分離し、リンターや自動生成には頼らないのがベストプラクティス Claude Code を使っていて、なんか思い通りに動かんなって感じたことない？指示を書いてるはずなのに無視される、毎回同じことを説明し直さなあかん、コードスタイルがバラバラになる こういう問題の多くは、実は CLAUDE .md の書き方に原因があったりするんよね X で 毎日 AI 情報を配信してるコムテです。Agentic AI / AI 駆動開発などを中心に情報を配信しています この記事は HumanLayer のブログ記事「Writing a good CLAUDE .md」をベースに、Anthropic の公式ドキュメントと最新の学術研
はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin
AI・機械学習チームの池嶋 (@mski_iksm)です。 このブログはAI・機械学習チームブログリレー 10日目の記事です。 前日は鴨田さんによる「BigQueryのCronJob向けQAテストを自動化した話」でした。 2025年6月現在、MarkdownエディタのObsidianが注目を集めています。 これはLLM（大規模言語モデル）の活用が普及し、ObsidianとAIを組み合わせることで、単なるメモツールを超えた「知的業務アシスタント」として機能するようになった点が要因の1つと言えるでしょう。 従来のメモツールが「記録」に留まっていたのに対し、AIとの連携により「記録→検索→分析→洞察」という一連のワークフローが自動化されるようになりました。 この記事では、ObsidianとClaude Codeを組み合わせることで、情報の蓄積と活用がいかに改善しているか、そしてどうそれを実践して
理想の本棚アプリが欲しかった Kindleの蔵書、2000冊を超えているのですが、割と不満だったのがKindleのアプリです。 自分がどんな本を持っているのか、なかなかパッと分からない。やっぱり紙の本や本棚ってそういうところが良いよなと思います。無限に空間とお金があれば、デカい部屋にデカい本棚をバンバン置きたいのですが、なかなかそうもいきません。 今まで「バーチャルな本棚をVR空間に置けたらなー」とかふと思ったものの、すぐ忘れるということを繰り返していました。そんななか、積読チャンネルの「選書のプロは、本をどう並べているのか？」という動画をみて、本棚欲しい欲が収まらなくなってしました。 というわけで、勢いで作ったアプリです。デジタル上に本棚を再現しました（まだVR空間ではないです） 本棚アプリを作るまで 欲しい機能 もちろん、世の中には読書アプリ的なものは大量に、それこそ星の数ほどあります
はじめにChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、多くの方が業務改善への活用に関心をお持ちのことと思います。 しかし、個人レベルでの活用は進んでも、チームや組織全体での業務改善となると、期待したほどの成果が得られていないケースも少なくないのではないでしょうか？ 本稿では、私自身が直近で携わった複数の生成AI活用プロジェクトの経験をもとに、業務改善を進める上でのポイントや注意点を備忘録としてまとめました。 基本的な内容も含まれますが、実践に基づいた観点から整理していますので、これから取り組む方、すでに取り組んでいるが課題を感じている方のご参考になれば幸いです。 生成AIを活用した業務改善に興味がある人はまず30分お話してみませんか？ 以下のフォームにご回答いただいた方と生成AIを活用した業務改善についてお話する時間を設けれればと思います。 また、フォームに回答した方には私が業務改善の
悩み：30時間かかっていたMV制作を、なんとかしたかった「AIを使えば、もっと早くMVを作れるはず」──そう思っていたのに、 気づけばいつも朝になっている。 1本のミュージックビデオ（MV）を完成させるのに、平気で30時間くらいかかっていました。 もちろん、こだわり始めれば時間はいくらあっても足りません。 でも、もう少しサクッと、でもクオリティは妥協せずに作れないか── そんな思いをずっと抱えていました。 そこで今回、噂のAI動画生成ツール 「Sora 2」 を本格的に導入してみることにしました。 試したこと：Sora2 AIを使ったMV制作フロー今回試した、実際の制作手順はこんな感じです。 参考にした記事はこちら。 🪶 STEP1：プロンプト作成まず、MVの元になる歌詞をChatGPTに読み込ませて、 映像のイメージを伝えるプロンプトを生成します。 このときのコツは、プロンプトの最後に
こんにちは、しば田です。 AI を用いたプログラミング、中々難しいです。 日々どうしたら効率を最大化できるかを日々試行錯誤していますが、なかなか正解に辿り着けている気もしないしモデルの登場のたびにチューニングが必要なのでツラいですね。 この記事では、自分の思考整理も兼ねて常日頃から私が意識して行っている Tips に関してまとめてみました。重要なことから些末なことまで全て書いています。 最近、Cursorのコミュニティが出していたTips17選に対して自分の考えを書いたのですが、 反響があったのでもっと網羅的に書きたいなと思い記事を書くことにしました。（30個くらいあります。） ※記事の対象者は Cursor、Windsurf、Cline（Roo）あたりを使ってプログラミングしている人を想定しています。 ※一覧性を優先するのでそれぞれを深くは語りません。 ※多分抜け漏れがあるので適宜追加し
はじめまして。松濤Vimmerと申します。 普段はWeb系の会社でフロントエンドエンジニア、デザイナー、PMなどしております。 早速ですが筆者が投稿した以下のツイートが反響を得ました。 メモ管理は Obsidian in Cursor が最強。 Obsidianはmd ファイルとして一つ一つが独立して存在している。これらをcursor agent に読み込ませることでmcp みたいな運用ができる。具体的な運用方法は以下リプに載せる。 — 松濤Vimmer (@shotovim) December 16, 2024 投稿した当時はフォロワー10人ほどでしたが、元木さんをはじめ多くの方に拡散していただき8万インプレッションを超えることができました。 そこでお礼の意味をこめてこのツイートをもう少し詳しくまとめた記事を書きたく今回このような形で執筆させていただきました。 お願い 多くの方にリポスト
こちらは DSKアドベントカレンダー2025 7日目の記事です！🎄 2025年も終わりに差し掛かろうとしている今日このごろ、振り返ればGeminiに振り回された１年だったな〜〜と感じています。（もちろんいい意味で！） 嬉しいアップデートが毎日のように降り注いでくる激アツプロダクト。 長年Googleに関わる業務に携わってきましたが、こんなに脳汁垂れ流しながら仕事したことはないです。 そんなGeminiを追い回し続けた私が「結局これが便利なんだよな」という結論に至った 【個人的】Gemini の小ワザ を 8個に絞ってご紹介したいと思います。 ※あくまで【個人的】な選定です。ご了承ください🙏 ※Google Workspace アカウントで使える Gemini / NotebookLM の機能をメインにご紹介します。 🎯 前提と課題 📄 【プロンプトあり】業務で活きる Gemini
スライド概要 プロンプトやRuleなどのコピペが上の資料だとできづらいかと思うので、こちらのフォルダから別途ドキュメント形式のPDF資料（テキストがコピペできるPDF）を用意しました。こちらもあわせてどうぞ。 https://drive.google.com/drive/folders/18gKJn-Mrx_ij80IS4QrB5DXATynKW_Db?usp=drive_link --- 2025年3月30日(日) 13:00開始〜15:30終了 本講座は下記の人気記事をベースに、執筆者自身が口頭で解説する形式となります * [あなたの仕事に"AI秘書"を。ノンエンジニアでもOKなCursorエージェント超入門](https://note.com/miyatad/n/nae304a0024af) * [プロジェクト管理もストレスもAIがサポート！ ノンエンジニアでもOKなCursorエー
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
生成AIの進化は、私たちの知的生産のあり方を根本から変えようとしています。 本記事では、既存の知的生産フローにGoogleの強力なリサーチアシスタント「NotebookLM」を統合し、そのプロセスをどのように加速・深化させられるかを探求します。 知的生産の5フェーズモデル（改訂版）私たちの知的生産プロセスは、以下の5つの循環するフェーズで構成されています。 着想（探索と波紋）: 情報収集と初期アイデアの社会への問いかけ。 実験（仮説検証とプロトタイピング）: アイデアの価値を迅速に検証。 資産化（構造化と視覚化）: 知識の構造化と視覚的整理。 昇華（対話と思想化）: 知識を独自の「思想」へと高める。 公開（社会還元と循環）: 思想を公開し、次のサイクルへ繋げる。 NotebookLMを情報処理の最初に配置することに。このフローにNotebookLMを導入することで、特に「着想」と「資産化」
2025-03-28 ENECHANGE I/O Day アウトプット大会（社内イベント）
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AIエージェントが話題ですね。従来の生成AI（ChatGPTなど）は質問や指示に対して文章や画像を生成するものでしたが、エージェント型は自律的に判断し、複数のステップを連続的に実行できる点が大きく異なります。さらに新しいサービスが登場し、学術研究からビジネスリサーチ、プログラミング現場など、あらゆる領域を変革しつつあります。本記事では、考察を中心に、なぜAIエージェントが注目されるのか、そして私たちの仕事や社会にどんな影響を与えるのかを考察していきます。 AIエージェントの進化と変革のスピード 単なる文章生成にとどまっていた生成AIは、
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
はじめに 「生成AIで開発が楽になる」「バイブコーディングで生産性が爆上がりした」 そんな話を聞くたびに、こう思ったことはないでしょうか。 「いや、そこまで楽になってないが？むしろ忙しくなった」 実際、生成AIでコーディング作業が削れた代わりに、別のコストが前面に出てきました。 たとえば、こんなやつです。 評価コスト：出力の良し悪しを判断し続ける（レビュー地獄がまさにこれ） 前提共有コスト：背景・制約・文脈を毎回説明する 会話運用コスト：ラリーが増えるほど文脈が肥大化し疲弊（同じ説明の繰り返しも含む） 統合作業コスト：部分的に良いアウトプットを最終成果物として整形・接続するのが面倒 責任コスト：最後は人間が責任を持つので、結局「確認」が省略できない つまり、生成AIは“手を動かす部分”は削ってくれる一方で、判断と整理の負荷をこちら側に寄せてきます。 これが「確かに速くはなったが、思ったほど
このドキュメントを書こうと思った理由 弊社はAIに関する新規事業開発を行っており、作る側もAIを使わない作業を極力なくそうと思っているのですが、AIの進化がやばすぎて人間側が振り回されている現状が何件もあったのでこのドキュメントを書くに至りました。 もし周りの方で困っている方いれば随時更新予定ですのでシェアしてあげてください。 ＊関係ない仕事の相談などもお待ちしております。 Cursorとは？ Cursorは、AIを活用した次世代のコードエディタで、VS Codeをベースに構築されており、AIによるコード補完・デバッグ・リファクタリング支援などの機能を備えた開発ツールです。 Cursorの最大のメリットは、プロジェクトフォルダ内のファイルやログを自動でインデックス化し、AIが適切に参照してくれることです。 これにより、開いていないファイルでもAIが内容を把握し、より適切なコード補完や修正を
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Claude Codeの開発者である Boris Cherny氏 (@bcherny) が公開した「2026年の開発セットアップ」が、Claude Codeを使う全人類が読むべき内容でした 彼が実践しているのは、単なるツールの使いこなしではありません。 人間自身のCPUをマルチスレッド化するという、エンジニアリングの極致です。 そこで、この記事では彼が明かした驚異のワークフローを解剖し、我々が今すぐ取り入れるべき次世代の開発思想を深掘りします。 Claude Codeでどんなことできるかは、以下の記事も参考にしてみてください！ 1. タ
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