Kiro(kiro.dev)は、AWSが開発したIDE型のコーディングエージェントです。CursorやWindsurfのようなVS Codeフォークエディタに分類されます。現在はパブリックプレビュー中で、サインアップするとKiroでClaude Sonnet 3.7 とClaude 4 Sonnetを利用できます。 KiroThe AI IDE for prototype to productionKiroKiroの特徴は、スペック駆動開発、エージェントフック、ステアリングファイルといった独自の機能を通じて、ソフトウェア開発のライフサイクル全体を支援します。それぞれ見ていきましょう。 スペック (Specs)駆動開発Kiroの中核をなすのが「スペック＝仕様書」機能です。これは、ユーザーが入力した大まかな指示（例：「ユーザー認証機能を追加して」）をもとに、AIが「要件定義」「設計」「タスクリ
Kiroの仕様駆動開発のワークフロー全体をClaude CodeのSlash Commands(8ファイル)で再現できるようにした Kiroのフォルダ構成、ドキュメント構成をトレースし全く同じ構成で出力されるように再現したため、Claude Codeで作成したプロジェクトをKiroでそのまま利用することが可能（互換性あり） KiroはSpec-Driven Development (仕様駆動開発)に沿った開発プロセスが組み込まれたAIコーディングエージェントで、本番環境でシニアソフトウェアエンジニアが行う開発プロセスが落とし込まれています。 この仕様駆動開発プロセスはなかなか理想的で、仕様書の作成方法やドキュメント構成等が今後の開発プロセスのデファクトスタンダードになるはず...というかなってほしい Kiroの仕様駆動開発を完全に再現できれば、「オレオレフレームワーク」ではなく、(AIコー
並列モード 事前準備: Google Calendar Tasks に乱雑にメモを書き留めてる 特にやることを決めずに tmux(or zellij) で3分割で並べる メモを拾って投げ込む ログが止まってないかだけを見ている メインタスクのトークン消費を圧迫しない範囲で、他タスクの流量を調節 Approaching Usage Limit... がでてないと、仕事してる気にならない アイデアモード 並列モードの一つを「思いつきための実験するための枠」に 「このURL/論文読んで、試しに実装して再現して」 「こういう Lint プラグインがほしいんだけど作れる？」 「WebGPU で pytorch 移植できる？」 重要: 中身をまったく見てない 一通り走りきった後で、どのように成功/失敗したかを確認 うまくいったらGitリポジトリや利用単位に切り出す ゴール設定からワークフロー設計 ゴー
ウォーターフォールモデルに則った大規模開発で設計書があるなら、全部Copilotに実装させよう！をコンセプトに、どうすれば設計書をインプットに、Github Copilotが大規模開発の品質に沿ったコードを生成してくれるか、を日々模索しています。 まだまだ課題はあるものの、少しでも開発の役に立てばと思い途中経過を公開します。 このドキュメントでは、現時点での設計書からCopilotを用いて実装を生成する手順の紹介、使用するツールの紹介、工夫したポイント、現時点での課題について記載します。 こんな人に読んでほしい Github Copilotしか使えない環境にある方 Github Copilotをコードの説明や、単純なメソッド生成をさせる程度にしか使用していない方 期待したコードが生成されず、使わなくなってしまった方 前提 今回生成対象とするのは業務レイヤの実装です。Webアプリケーションで
明日からできる！GitHub Copilot + GitHub MCP Serverで始めるAI駆動開発 はじめに こんにちは、URBAN HACKS サーバーサイドエンジニアの池田です。 URBAN HACKSでは日々の開発でGitHub Copilotを活用しています。 コードを提案、補完してくれるだけでも十分に活躍していますが、GitHub CopilotにAgent Modeが搭載されたこと、公式のGitHub MCP Serverが登場したことにより、これらを組み合わせ、より効果的に活用できるようになりました！ この記事ではこれらを組み合わせた開発手法をご紹介すると共に、 生成コードの精度が上がりやすくなるコツ チーム開発とAIの組み合わせ方 をお伝えできればと思います！ コード生成の精度にお悩みの方や、より効果的にAIにコーディングを手伝って欲しい方の参考になれば幸いです。 G
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
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
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 @zazen_inu さんの記事「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」が凄いので OpenAI Agents SDK で自動化してみました。 目的 @zazen_inu さんのメソッドを楽に実行したい OpenAI Agents SDK で実装してみてフレームワークのクセとか使い方を理解したい 方法 愚直に実装します。 処理フロー それぞれの Agent の背後にはテキスト生成モデルがいます。用途によってモデルの種類を決めます。賢さ、インターネットの情報の調査能力、コストなどを意識します。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「いまってAIがあるからプログラミングなんて一瞬でできちゃうんでしょ？うちのももっと安く早くできないの？」と無邪気な非エンジニアに言われた経験があるソフトウエアエンジニアの皆さんや、それに対してエンジニアから微妙な表情で微妙な返事をされたビジネス職の皆さんに向けて記事を書きました。なおこの記事のテキストは100％人間の手によって書かれています。 AIを使えば3分ぐらいでプログラミング書けるんでしょ？ その通りです。何もないところからチャットアプリやテトリスや3Dゲームなんかを30秒くらいで書いてくれるようになりました。しかしながら御社の
Join the O'Reilly online learning platform. Get a free trial today and find answers on the fly, or master something new and useful. Learn more Betty Jean Jennings and Frances Bilas (right) program the ENIAC in 1946. Via the Computer History Museum Eventually, interpreted languages, which are much easier to debug, became the norm. BASIC, one of the first of these to hit the big time, was at first s
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
とにかくケチりたい、そんな気持ちで作ったツールの話です。 元々開発にCline(Claude Dev)やAiderなどの開発ツールを駆使していました。 ただ、APIの料金が常に心配で、できる限り安く済ませたい気持ちもあり、Claude Proを契約してWeb版にファイルを1つ1つアップロードする日々を過ごしていました。 ある日それが面倒になってきて「全部1ファイルにしたらいい感じに読み込んでくれるのでは？」と思い、作ってみたら思いのほかうまくいったので公開しました。 百聞は一見にしかずということで、 こちらのデモにお気に入りのGitHubリポジトリ(例: honojs/hono)を入力してみてください。 Claudeが得意とするXMLっぽいフォーマットで出力し、そのままClaudeにアップロードすることができます。 完全にAIバブルの波に乗ったとも言えるのですが、多くの競合がいる中でスター
はじめに 近年、AIを活用したコーディングツールが急速に発展し、プログラマーの生産性向上や開発プロセスの効率化に大きな影響を与えつつあります。これらのツールは、コード補完、チャットアシスタント、コーディングエージェントなど、様々な形態で提供されており、プログラマーの作業をサポートしています。 その中でも、オープンソースのコーディングエージェントである「Cline」は、独特のポジションと活発なコミュニティによって注目を集めています。 本記事では、Clineを中心に、現在のAIコーディングツールの動向を探ります。Clineの特徴や利点、そして他のツールとの比較を通じて、AIコーディングツールの現状について考察します。また、Clineのアーキテクチャや実用面、コミュニティの動向についても解説します。 AIコーディングツールは、特に個人のプログラミングの世界に大きな変革をもたらしつつあります。本記
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
米Google傘下のAI企業Google DeepMindは6月7日（現地時間）、アルゴリズムを開発するAI「AlphaDev」が、人間が考えたものより高速なソートアルゴリズムを発見したと発表した。 ソートアルゴリズムは、入力されたデータを一定のルールに基づいて並べ替えるもの。ネット検索結果の並べ替えやランキング制作などIT技術の根幹を担う技術の一つ。今回AlphaDevが考案したアルゴリズムは既存のものに比べて、少量のデータなら最大70％、数十万規模の大量のデータなら約1.7％速く処理できた。 DeepMindはAlphaDevに新しいアルゴリズムを発見させるため、ソートの作業を「組み立てゲーム」としてプレイさせた。「正確にソートできる」「既存のアルゴリズムより高速である」という2点を満たせばクリアとした。 関連記事 OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人
The end of classical computer science is coming, and most of us are dinosaurs waiting for the meteor to hit. I came of age in the 1980s, programming personal computers such as the Commodore VIC-20 and Apple ][e at home. Going on to study computer science (CS) in college and ultimately getting a Ph.D. at Berkeley, the bulk of my professional training was rooted in what I will call “classical” CS: p
マイクロソフト、「GitHub Copilot X」をVisual Studioに搭載したデモ動画を公開。コードを自然言語で解説、デバッグ、ユニットテストの生成など GitHubは先月、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表し、Visual Studio Codeのコードエディタ内でAIと対話しながらプログラミングが可能になる様子を公開しました。 参考：［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も そして先週、マイクロソフトは同社の統合開発環境であるVisual StudioでGitHub Copilot Xを用いてプログラミングを行うデモ動画「GitHub Copilot X in Visual Studio」を公開
落合陽一が下記のように述べていました．step-by-stepで文章の意味を解釈し，足りない言葉を文脈から保管し，わかりやすく具体的な言葉で説明した後，日本語の研究者にわかりやすいように，語順を入れ替えたり，単語を具体的なものや抽象的なもの，専門用語や非専門用語で置き換え，ブレインストーミングし，段落を並び替えて，わかりやすい文章を作成してください．文章は１０００字で出力してください．最終結果だけ出力してください． タイトル：GPT-4以降、英語が最強のプログラミング言語になりつつある状況を真剣に考えてみるこれからの時代、英語がプログラミング言語としての地位を確立し、最強のプログラミング言語となる可能性があるということを真剣に考えるべきだ。その理由として、以下の点から説明していく。 https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdfまず、GPT-4の登場によって
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? オセロAIってなんか難しそう？そんなことはありません。むしろゲームAIを学ぶ様々なレベルの人にこれ以上ないくらい最適です。この記事ではオセロAIを作ると何が良いのかをひたすら語っていきます。そしてオセロAIをこれから作る人のために参考になりそうな記事をいっぱい貼り付けていきます。 私自身はもうかれこれ1年以上オセロAIにどっぷりハマっています。詳細は以前書いた記事で。 オセロAIをおすすめする3つの理由 1. 原始的なゲーム木探索を学べる オセロは「二人零和有限確定完全情報ゲーム」と呼ばれる種類のゲームです。この名称を説明すると、 二人
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし
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