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
AIエージェント時代、正直しんどい話 2025年12月31日 年末やし、今年AIと格闘してきた感想を正直に書いておこうと思う。 今日、Qiitaで「Agent OS」っていうClaude Codeの拡張ツールの記事を読んだ。仕様駆動開発をAIエージェントで回せますよ、サブエージェントに仕事振れますよ、みたいな話。 一見ええやんって思うやん？ でもな、冷静に考えたら、束になってかかってくるAIエージェント全員と対話せなあかんってことやねん。 人間の組織ってよくできてる 普通の会社やったら、部長は課長と話すだけでええねん。課長は部下の面倒見てくれる。リーダーがメンバー管理してくれる。 信頼があるから「任せる」ができる。見なくてええ範囲が生まれる。 でもAIエージェントは違う。 backend-specialistの成果物チェックして、test-engineerの成果物チェックして、fronte
カスタムリンター戦略: エージェント向けルールの設計 Factory.aiの4カテゴリ Factory.aiがオープンソースで公開したeslint-pluginは、エージェント向けリントルールを4カテゴリに分類しています。 Grep-ability(検索容易性): デフォルトエクスポートよりnamed exportを強制。一貫したエラー型と明示的なDTO。エージェントがコードベースをgrepで走査する際の命中精度を高める Glob-ability(配置予測可能性): ファイル構造を予測可能に保つ。エージェントがファイルを確実に配置・発見・リファクタリングできるようにする アーキテクチャ境界: クロスレイヤーのインポートをブロック。ドメイン固有のallowlist/denylistで依存方向を強制 セキュリティ/プライバシー: 平文シークレットのブロック、入力スキーマのバリデーション強制、e
今日もいつものようにシラスでデイリーAIニュースを配信していると、とんでもないものにでくわした。 もうタイトルに書いてあるけど、AIが勝手にブラウザを操作して色々やってくれてしまう、その名もBrowserUseだ。 インストールは超簡単。 macなら以下の二行だけだ。 $ pip install browser-use $ playwright install使うのも超簡単だが、コマンドラインに落ちるのが怖い人々には簡単に見えないかもしれない。環境変数のOPENAI_API_KEYとかにAPIキーを入れておくこと。 $ python >>> from langchain_openai import ChatOpenAI >>> from browser_use import Agent INFO [browser_use] BrowserUse logging setup complete
2025/3/25: AIコーディングエージェント勉強会 (プライベート開催) 資料のみ公開版として
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
ページ,コマ,コマサイズ,シーン説明,キャラクター,セリフ,漫画部分プロンプト,実写料理プロンプト,備考 1,1,大,ユウタが和食を洋食っぽく盛り付けてしまう,ユウタ,肉じゃが作った！大皿にドーンと盛ったよ！,"被写体：ユウタがダイニングテーブルの前に立ち、大きな白い丸皿を持っている。得意げな笑顔。 構図：テーブルを挟んでユウタの上半身。 場所：1LDKマンションのダイニング、夜。 スタイル：よつばと!風、フルカラー、パステルカラー。","肉じゃがを白い丸皿に山盛り、洋食風の盛り付け、違和感がある",導入 1,2,中,ミナが微妙な反応,ミナ,美味しそうだけど…なんか和食っぽくないかも,"被写体：ミナがテーブルに座り、皿を見ている。首をかしげている。 構図：バストアップ。 スタイル：よつばと!風、フルカラー。",, """ Nano Banana Pro 画像生成（複数画像対応） Usage
こんにちは、株式会社Berryの浅沼です。 この記事を書いている数週間前くらいから話題のClineを会社で導入し、開発に利用しています。最初はコードの自動生成から試していたのですが、.clinerulesを使ってプロジェクトごとのカスタム設定ができることを知り、どんどん活用の幅を広げていきました。 特に大きかったのが、プロジェクト内のコード構造・コーディングルールの設定に加えて、コミットメッセージやプルリクエストのタイトル・サマリーを生成するルールを追加したことです。これによって、「コードを書く→コミットメッセージを考える→プルリクを書く」という一連の作業がスムーズになり、全体の開発効率が格段に上がりました。 この記事では、実際の.clinerulesの内容も含めて、どのようにルールを作り、育て、活用しているのかを紹介します。特に、コードの自動生成以外の使い方にも触れますので、すでにCli
生成AIを統合した新Office、会話だけでタスクが消化されていくのがやばい2023.09.22 08:00260,998 ヨコヤマコム 本日Microsoft（マイクロソフト）は、生成AIを組み込んだ｢Microsoft 365 Copilot｣を11月1日からエンタープライズ向けに公開すると発表しました。 今年3月に発表され、一部企業にサービスを先行公開していたこのサービスですが、いよいよ正式にリリースとなりましたよ！ Microsoft 365 Copilotとは？Image: Microsoft今回リリースが発表された｢Microsoft 365 Copilot｣は、Word、Excel、PowerPoint、Outlook、TeamsといったOfficeアプリに生成AIが搭載されて便利になったもの、といった感じです。 以前から発表されていた通り、対話型AIを利用することでPowe
ここ数日、OpenClawの名前をよく見かけたと思います。開発者がOpenAIに参加したニュースもあり、タイムラインで話題になっていました。 OpenClaw — Personal AI AssistantOpenClaw — The AI that actually does things. Your personal assistant on any platform.jonahships_OpenClawはオープンソースの自律型AIエージェントで、LLMに自分のPCの強い権限を渡してAgent Skillsの仕組みで自動操縦します。いわば、Devinのような自律型アシスタントを個人が安価にセルフホストできるようになったものです。Claude Code（非OSS）やCodex CLIといったコーディングエージェントより一段上のレイヤーにあたります。Claude Codeでも同等のことは
こんにちは、アイレット後藤です。 さて、みなさん。朝、PC を開いて最初にやることって何ですか？ 私の場合、これまでは毎朝30分以上かけて、メールチェック、Slack 確認、カレンダー確認、Notion のタスク整理、Backlog の課題確認・・・と、あちこちのツールを行き来していました。 これ、今の自分の役割が広がり複雑化してきているためコントロールしづらく、正直、非常に大変でした。 でも今は違います。「おはよう」の一言で、すべてが3分で完了します。 今回は、Claude Code と MCP サーバーを活用した、新しいタスク管理の仕組みをご紹介します。実際に使ってみて、非常に効果的でしたので共有させていただきます。 なぜ生成 AI によるタスク管理が必要だったのか情報が散らばりすぎ問題現代の、特に IT に関わる現場で働く人が抱える大きな課題のひとつは「情報の分散」だと思います。 私
こんにちは、とまだです。 「Claude Codeをインストールしたけど、使いこなせている気がしない」 「CLAUDE.mdって結局どう書けばいいの？」 「Hooks？MCP？カスタムコマンド？何から始めればいい？」 そんな疑問を全て解消する、Claude Codeの "辞書" を作りました。 本書は全10パート・約50チャプターで Claude Code の全機能を網羅した完全リファレンスです。 基本操作から Hooks、MCP、カスタムコマンド、サブエージェント、Skills まで—— 「知りたいときに、すぐ引ける」設計になっています。 【こんな方におすすめ】 ・Claude Code を基礎からしっかり学びたい ・インストールしたけど、何ができるかわかっていない ・「あの機能どうやるんだっけ？」と毎回検索している ・カスタムコマンドやHooksで自分だけのワークフローを作りたい ・チ
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
昨年、OpenAIが最後までComputerUse、つまりコンピュータの自動操作する、いわゆる「本物のエージェンティックAI」を出さなかったことが腑に落ちなかったのだが、よくよく考えると、作るのは簡単でも、それを世に放つのは難しい問題というのがある。 特に今年から正式にOpenAIは非営利団体ではなく営利団体になった。 営利団体というものが目指すものは、当然ながら営業利益である。 さて、ではComputerUseがChatGPTのように「誰でも」使えるようになると困るのは誰だろうか。 まず最初に困るのは、おそらくGoogleだ。だが、すでにサム・アルトマンはGoogleは敵に回してもいいという判断をしている。だからChatGPT Searchを作って、デフォルトの検索エンジンとして使うように勧めている。ただ、まだデフォルトの検索エンジンにするにはChat GPT Searchは不便なことが
現時点で個人の感想です。流動的なので、明日にでも意見は変わってると思います。 モデル Claude-3.7-sonnet コーディング性能が圧倒的に良い。迷ったらとりあえずこれを使っておけばよい だいたい1ファイル1000行ぐらいが管理できる限界 Gemini 2.5 今なら無料で使える。今のうちに使い込んでクセを把握するといい。 巨大コンテキスト理解ができるので、「大量にコードを読んでちょっとだけコードを書く」つまり一般的な業務プログラミングに向いてる。 リリースから一週間は負荷が高くて不安定だったが、最近安定してきた さすがに単純なコーディング性能は Claude-3.7-sonnet に劣る deepseek-chat Cline で使うには遅すぎて役に立たない AIツール作るときの壁打ちに使っている。雑に巨大データ送りつけても安くて安心 コーディングエージェント/拡張 Cline
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
Googleは、人間がタスクを与えると自律的に実装計画を立ててコードの生成や変更、バグフィクスなどを実行してくれるAIエージェント「Jules」を発表しました。 同社が発表した最新の生成AIモデルであるGemini 2.0が用いられています。 タスクやイシューを与えると、それを起点に自律的なプログラミングを行う生成AIを用いたサービスは、先日正式サービス化されたDevinや、現在テクニカルプレビュー中のGitHub Copilot Workspaceなど、すでに先行しているサービスが存在します。 参考：GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 GoogleもGemini 2.0によって、同様に自律的なプログラミングが可能なレベルのサービスを開発可能になったということでしょう。 Julesが動作する様子 Google
AIコーディング前提の開発プロセスを仕組み化 はじめまして。松尾研究所の中川です。 AIコーディングを前提に、提案から開発・運用までを一気通貫で進めるスタイルは増えつつあります。弊社のプロジェクトでも、AIコーディングは単なる「補助」ではなく、開発プロセスの中核として扱われる場面も多くなってきました。 私も小規模体制で開発速度と品質を両立するために、Claude Codeの運用における 並列化・プロンプト運用・レビュー自動ループ・ナレッジ一元化・インストラクション（Skills） の5点を“仕組み”として作っています。 この記事では、Claude Code中心のAIコーディング手法をまとめます。 開発対象 Claude Codeの実務運用で開発したWebアプリ構成です。 フロントエンド： React + Vite + TypeScript バックエンド： FastAPI 非同期処理ワーカー
最近、Claude Codeを使っている人から「レビューが追いつかない」という相談をよく受ける。これは偶然ではなく、必然的に起きる現象だと考えています。 このnoteでは どうしてClaude Codeによる生産性向上の限界が訪れるのか どうすれば、全体の生産性が向上するのか Claude Codeを利用した場合にレビュープロセスでのボトルネックをどのように解消させていくか の3つを書いていきます。 プロダクト開発の典型的なワークフローまず、多くのチームで採用されている機能追加のワークフローを整理してみる。 ※あくまで一般例なので、チームにより変更があると考えています 機能追加のワークフローこの流れ自体は理にかなっていると思っています。 問題は各プロセスの処理速度のバランスです。 ボトルネック理論で考える開発プロセス生産管理の世界には「制約理論（TOC: Theory of Constra
関連リソース Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model based Agents 【論文紹介】LLMベースのAIエージェントのデザインパターン18選 基盤モデルを用いたAIエージェントの設計パターン The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey は、「AIエージェントのアーキテクチャ」について、シン
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science. 本記事では、現在のコーディングエージェントの自律性をSAEの自動運転レベルのアナロジーに当てはめます。巷で呼ばれている名称を参考に、「エディタ型」「CLI型」「自律型」という３つのタイプを示すキーワードを用意しました。 エディタ型（GitHub Copilot, Cursor）自動運転レベル： レベル2（部分自動化）開発者の関与： 常に監視し、いつでも介入可能。リアルタイムに差分確認・承認・修正動作環境： エディタ内重視する価値： 安全性 - 全ての変更を制御可能CLI型（Claude Code, Codex CLI）自動運転レベル： レベル3（条件付き自動化）開発者の関与：
Second wave speakers for AIE Europe and CFP for AIE World’s Fair are announced today, and OpenCode is confirmed for Miami! We’ll also be in Melbourne & Singapore. Editor: This is the latest in our guest post program, where we will publish AI Engineering essays worth considering, even if we don’t personally agree with them — having just shipped an AI review tool, this is one of those cases where I
AIを補助的に使う時代は終わりました。これからは、AIがプロセスを置き換える時代です。私たちは、AIを単なる効率化ツールではなく、ナレッジを蓄積しながら自律的に活用する開発手法を提案します。適切に設計すれば、AIはコードを書く、ドキュメントを整理する、意思決定を支援するなど、人間と協業しながら進化できま…
最近CLINEに全部賭けろのような記事もあったように、AIエージェントによるコーディングが非常に話題になっている。一方自分は色々試してみるものの、仕事上ではなかなかAIエージェントによるコーディングをうまく使いこなせていない。 ただAIエージェントによるコーディングは置いておいて、エンジニアリングに普通に便利にAIを使えている。それによって数年前と比較するとかなり生産性が上がっている。 そこで今回は自分がエンジニアリングにどうAIを活用しているか、何が便利に思っているかをまとめてみる。 CursorのTabキーによる補完 自分が知りたい技術領域について壁打ちしてもらって作りながら学ぶ コードを読み込んで概要をmermaidで図にする 7割くらいの精度でざっくり理解したい時のコード調査 コーディングエージェントでPoCを作る 枯れた技術の使い方のキャッチアップにChatGPT、新しい技術にP
Bill One Engineering UnitのPurchasing Groupでアーキテクトを務める豊田(@helloyuki_)です。今日は業務中に行っているAgentic Codingについて紹介したいと思います。 Agentic Codingとは 定義 Vibe Codingとの違い Claude Codeとは 定義と機能 特徴 IDE（IntelliJ）との統合 実務での利用事例 何をやらせてみたか どうやったか 学んだこと 探索空間を絞る Plan Modeは積極的に利用する docの整備を進める MCPサーバーの活用 作業が軌道にのるまで「手懐け」 Bill OneでのAI駆動開発 まとめ Agentic Codingとは 「Agentic Coding」という言葉を最近にわかに聞くようになってきました。まずAgentic Codingという言葉が何を指すかを押さえておき
git-wt を導入したので、メモとして導入ログを記しておく。 github.com 導入動機 導入ログ インストール 設定 導入動機 Agentic Coding によってにわかに脚光を浴びている git worktree だけれど、実際のところワークツリーディレクトリどこに置くの？といった話などちょっとした敷居がある。特に ghq ユーザーにとっては、ghq root (e.g, ~/src, ~/ghq) のディレクトリの直下にワークツリーを置くような運用だと、いかにも管理がしづらいのでどうするかという問題があった。 今回 songmu さんによる以下の神機能が入ったということで、個人的には git-wt が顧客が本当に求めていたものになったので導入することにした。 github.com 正直 ghq root 直下にリポジトリと並んでワークツリーディレクトリがあると、理由あってワー
「AgenticSeek」はローカルで動作するAIエージェントで、「PC上のファイルを検索」「コードを書く」「ウェブ上から情報を検索する」といった操作を実行できます。AIモデルは推論モデルのDeepSeek-R1を使用可能で、有料AIアシスタントのManusに匹敵する性能を無料かつ完全ローカルで実現することを目指して開発が進んでいます。 GitHub - Fosowl/agenticSeek: A open, local Manus AI alternative. No APIs, No $200 monthly bills. Enjoy an autonomous agent that thinks, browses the web, and code for the sole cost of electricity. https://github.com/Fosowl/agenticS
AIで日本語で指示をあたえればプログラムを作ってくれるようになって、プログラミング知識がなくても誰でもプログラムが組めるとか、プログラマが不要になるとかいう話が盛り上がってますね。 けど、実際にプログラマをやって、AIコーディングエージェントを使っていれば、プログラミング知識がなくても可能な領域というのはそんなに広くないことを感じていると思います。 たとえば、ほぼプロンプト一発で作ってもらった刺身タンポポゲームがあります。 このプロンプトはこんな感じです。 刺身にタンポポを乗せるゲームをJavaのSwingで作って。 刺身かネコが0.75秒ごとに表示されます。 刺身は、白い皿に、赤い板状の切り身が３枚のっています。 ネコは顔だけ表示されます。かわいくおねがいします。 表示のシーケンスは次のようになります。 共通の影が右から中央に0.1秒で移動します。 刺身かネコが0.5秒表示されて、0.1
2025.3.1 JAWS DAYS 2025で発表した資料です。 AIエージェント時代のエンジニアになろう：�Agentic Workflows から�環境に溶けこむAmbient Agents まで�基礎と実践を50分で身につける
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 生成AIを使った開発手法がいろいろ出てきましたね。 私は普段、Webアプリケーション（TypeScript で client/server）、MCP Server on Cloud Run、バッチ処理（Python）などを作ることが多いです。そんな私が現在やっている「生成AIを使った開発方法」を共有します。最適解は人それぞれですが、参考になれば幸いです。 ※ たぶん3ヶ月後にはまた違うやり方になっている気がします。 私の開発方法の変遷 2025年初め: Claude Code をメインに使用 2025年8月頃: Spec Dr
本記事では、精度の高い「Deep Research」機能を実装するための手法について、ざっくり解説します。 株式会社ナレッジセンスは、「エンタープライズ企業の膨大なデータを掘り起こし、活用可能にする」プロダクトを開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、「Deep Research」の新手法「Test-Time Diffusion Deep Researcher（TTD-DR）」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 本題 ざっくりサマリー 「TTD-DR」は、Deep Researchの精度を上げるための新しい手法です。 Google Cloud の研究者らによって2025年7月に提案されました。 最近、OpenAIの「Deep Research」が話題です。この機能では、Web上の情報をもとに深く考え、高精度な回答をすることができます。ただ残念ながら、
2025年現在、開発現場では「コードを書く」から「AIと協働する」への大転換が起きています。GitHub Copilotのような補完型から始まったAI支援は、今や自律的にタスクを遂行するエージェントへと進化しました。 2025 年時点ではどのような類型のコーディングエージェントが存在しているか、コ…
こちらはLayerX AI エージェントブログリレー41日目の記事です。 こんにちは、CEO室でAI Agent開発のPdMをしているKenta Watanabeです。 AI Agent開発に取り組んでいる方や自分用の効率化ツールを開発したりしてLLMで遊んでいる方は何かしらのAgentフレームワークを利用されている方が多いのではないかと思います。LayerXでもAI SDKなどのフレームワークが社内で利用されています。本日はAgent開発の試行錯誤を通して得られたAgentフレームワーク選びの参考になるような考え方を紹介できればと思います。 Agentフレームワーク戦国時代 ここ数年はAgentフレームワーク戦国時代と言えるほどたくさんのフレームワークやSDKが開発され利用されているのではないかと思います。各LLM ProviderはLLMを利用するためのHTTP EndpointとSD
はじめに この記事では、LangGraphとFirecrawlを使用して、企業のWebサイトから特定の情報を抽出するWebスクレインピングエージェントを構築する方法を紹介します。具体的には、企業のホームページから社長の名前を取得する方法を解説します。 参考にさせていただいた動画 この動画では特定のキーワードをホームページから取得していますが、今回は正規表現では取得できないより抽象的な情報を取得することに挑戦しました。 使用技術 LangGraph LangGraphは、AIエージェントを作るためのツールで、複雑な処理をいい感じに管理してくれる便利なフレームワークです。状態遷移グラフを使って、どの処理をどの順番でやるかを分かりやすく設計できます。 特徴: 処理の流れを図にして確認できる（Mermaid図対応） 条件分岐や並列処理ができて柔軟 タスクの状態を一括管理 本プロジェクトでの役割:
コーディングAIをもっと使いやすく、新標準「AGENTS.md」公開：いわばコーディングエージェント用の「README」：Deep Insider Brief ― 技術の“今”にひと言コメント コーディングエージェント用の新標準ファイル「AGENTS.md」の公式サイトが公開された。人間用の説明書「README.md」に相当するAI向けの指示書で、既に複数の開発ツールが対応を進めている。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに SREとして事業会社で働きながら、副業で個人事業主としても働いている山口と申します。去年こちらの記事を書きまして、2025年の予想をいくつか行なったのでその答え合わせをしながら、今年どうなっていくかを生成AIを使わずに書いていきたいと思います。 2025年生き残り戦略振り返り ドメイン知識のエキスパート これは大正解だったと思います。 特に自社、もしくは特定の業界のドメイン知識は様々な事情で生成AIに学習させるのが難しいため、それらをエンジニアが理解していることで、より人が作業を行う意味があると思います。 特に日本語ならではハ
tl;dr OpenAI から ChatGPT agent が発表されたよ Deep Research や Operator を ChatGPT に統合したよ 使うには Pro / Plus / Team プランが必要だよ 現状 ChatGPT agent のためだけに Plus / Pro プランを契約するのはオススメしないよ 参考文献 Introduction to ChatGPT agent Introducing ChatGPT agent: bridging research and action ChatGPT agent System Card ChatGPT agent Makes Slideshows ChatGPT can Research & Action on Tasks ChatGPT agent Customization ChatGPT agent Does
Introducing first-class support for Claude Code, Codex, Gemini CLI and OpenCode.
オチ code-serverをいれる claude codeをいれる 様子 あらすじ 我々はスマホでごろ寝コーディングがしたい(主語がでかい)。 しかしながらスマホでコードをポチポチするのは苦行であり、もっと楽にやりたい、なんなら音声入力でどうにかしたい。 となると、昨今はやりのAI Agentをつかったコーディングが選択肢にあがる。 すでにDevinやReplit がそういった体験を提供しているが、どちらも結構お高いし、「本当に俺はスマホでそんなにソースコード書くのか？」とか、「金はともかく、GitHubやSlackと連携させるのか？(Devin)」とか、「コードが読みにくい(Replit)」とか「PHPを書けない…だと…？(Replit)」という様々な問題があって自分には微妙だった。 そこで私が試したのがcode-serverとclaude codeだった 概要 code-server
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