自己紹介 Gota (@gota_bara) 所属 データアナリスト & エージェントエンジニア やってること ⼩売向けデータプロダクト / AIエージェント開発 / データ整備 興味 AI × 体験 / ⾳声AI / DSPy / 🏕(夏以外) / アニメ 仕様駆動開発ツール「cc-sdd」 1.5kも⾒えてきた！ 2 ● Brownfield開発に対応するた めのcommandsを⽤意 仕様駆動開発ツール cc-sdd2.0 alpha 6エージェント対応 ● Claude Code / Codex / Gemini CLI / Cursor / Github Copilot / Qwen Code ● Claude CodeはSubagentsも 対応 テンプレート機能 (独⾃) ● 各仕様書をチームのワークフ ローのテンプレートに置き換 え可能！ 既存開発対応 ● 調査フェーズを含
Claude Skills are awesome, maybe a bigger deal than MCP 16th October 2025 Anthropic this morning introduced Claude Skills, a new pattern for making new abilities available to their models: Claude can now use Skills to improve how it performs specific tasks. Skills are folders that include instructions, scripts, and resources that Claude can load when needed. Claude will only access a skill when it
This repository contains example skills that demonstrate what's possible with Claude's skills system. These examples range from creative applications (art, music, design) to technical tasks (testing web apps, MCP server generation) to enterprise workflows (communications, branding, etc.). Each skill is self-contained in its own directory with a SKILL.md file containing the instructions and metadat
Published Oct 16, 2025 Claude is powerful, but real work requires procedural knowledge and organizational context. Introducing Agent Skills, a new way to build specialized agents using files and folders. As model capabilities improve, we can now build general-purpose agents that interact with full-fledged computing environments. Claude Code, for example, can accomplish complex tasks across domains
Claude can now use Skills to improve how it performs specific tasks. Skills are folders that include instructions, scripts, and resources that Claude can load when needed. Claude will only access a skill when it's relevant to the task at hand. When used, skills make Claude better at specialized tasks like working with Excel or following your organization's brand guidelines. You've already seen Ski
はじめに @dyoshikawaです。 私の2025年6月ごろからの取り組みとして、Claude CodeによるVibe CodingでRulesyncというOSSツールを公開しました。 そこでかなり自由にClaude Codeでいろんな手法を試すことができましたので、AIコーディング全般のTipsをお伝えできればと思います。 一方で（人間の介入が少なすぎる）Vibe Codingの弊害としてコードベースやドキュメントが崩壊し、途中で開発がストップした場面もありました。ここのプロセスの反省と、どのように開発可能に復帰させたかという点も紹介します。 最後に人間の役割、AIの役割、ソフトウェア開発の未来といったトピックに触れたいと思います。 Rulesync: 主要なAIコーディングツールの設定ファイルを一括管理 まず、私が開発・公開したツール Rulesync について簡単に紹介します。 こ
高校生にとってコーディングを学ぶことはプログラムの基礎以上のものが得られるとOpenAIの研究者は述べた。Miljan Lakic/Getty Images OpenAIの研究者、シモン・シドルは、高校生はコーディングを学ぶべきだと述べた。シドルによると、コーディングを学ぶことには単に基本的な原理だけでなく、はるかに多くのことが含まれているという。テック界ではAIの急速な発展をふまえて、コーディングの知識がどの程度必要か、議論されている。AI（人工知能）の普及はコーディングを学ばなくても良いという意味ではない。少なくともOpenAIの研究者は、そう述べている。 シモン・シドル（Szymon Sidor）は、ChatGPT、Cursor他、AIツールがある世界であっても、今の高校生が基本的なコーディングを学ぶことは依然として意味があることだとし、その理由をはっきりと述べた。
生成AIに関する最新の調査結果をもとに、ソフトウェアプロダクト組織とエンジニアの変化を整理する。本稿では、その現状と動向を明らかにしたい。 対象とするのは、数年先の未来ではなく、現在およびその少し先くらいの範囲である。技術進化が速すぎて予想がつかないからだ。あまり先のことを考えても的外れな内容になってしまう。 参照するデータは、2025年以降に公開されたものに限定した。執筆時点が2025年10月であること、そしてAIエージェントの本格的な活用が始まったのも2025年であることが理由である。 なお、ここに記す内容には私自身のバイアスが少なからず含まれる点をあらかじめご承知おきいただきたい。 🎧 本記事の音声概要をポッドキャストで公開中 この記事の主要なポイントをGoogleのAIツールNotebookLMで音声概要化し、Spotifyにて実験的に配信中。 open.spotify.com
良いチームが価値を生み出すのか、価値を生むのが良いチームなのかという鶏卵的な話がある。どちらを優先するかは組織のスタンスによると思っていた。私としては、つい内向きになりがちな性格なのでチームに向き過ぎないように元々気をつけていたが、今は「間違いなく価値が先」だと考えるようになった。 遠くて変化に時間がかかり、不確実性の高い外への価値創出から目を背け、身近で変化を起こしやすい目先のチームだけで安易に自己完結することは簡単だ。そのようなエコーチェンバーの中で内集団贔屓のバイアスを高めてしまうと、簡単に停滞し、澱み、腐敗し、カルト化する。そして、価値創出のサイクルが途絶えてしまう。 「価値とは誰かにとっての幸福である」 企業の目的は利潤追求だと言われがちだが、そうではない。企業の目的は価値創出である。その価値創出を継続する為に合理性が必要なのだ。合理性の中でも今の資本主義経済においては経済合理性
個人としては合理的な判断が組織として見た場合に非合理な判断となり、事業を圧迫する結果になるという話を書きます。 質問箱にて元々『「月間2.5億PVの時点でサーバー費用は月15万円+メール送信費用で月15万円で計30万円」だったのに 引き継いだら、インフラだけで毎月50万円近い赤字となっていた』という話は 僕にも似たような相談を受けることが多く どうしてこういったことが起こってしまうのか書こうと思い、筆を取っております。 皆様には混乱をお招きしましたこと謹んでお詫び申し上げます。 現状、インフラ費用だけで毎月50万円近い赤字が出ている状況ですので、まずはインフラの最適化や非効率なコードの見直しを早急に行う必要がある状況です。 （その状態でもなんとか運営を続けられていた元会社さんを尊敬です） (2/3) — 【公式】Peing-質問箱- (@Peing_net) August 23, 2025
はじめに iselegantです。 今日は2025年9月30日(US時間)に発表されたAmazon ECS Managed Instance(以降、ECSマネージドインスタンス)について、その全容とFargateとの違いの観点から特徴を解説していきたいと思います。 ECSにおけるコンピューティングの選択肢として、これまではEC2もしくはFargateのいずれかから選択可能でした。 ECSマネージドインスタンスの登場により、選択肢が3つとなったわけですが、EC2とFargate両者のメリットを享受できるバランスの良い選択肢という位置づけです。 EC2インスタンス自体はAWSの持ち物 ECSマネージドインスタンスを選択すると、ECSタスクを起動させるために、まずEC2インスタンスが起動します。 これ自体は、今までのECS on EC2と変わりません。 ただ、このEC2インスタンスはAWS側の責
第19回の今回は、「cloud-init」を使用して、WSL環境の初期セットアップを自動化する方法について解説します。 はじめに 第11回では、独自のカスタマイズを施したWSLディストリビューションの作成方法を紹介しました。開発に使うミドルウェアやアプリがプリインストールされた自社専用のWSLディストリを作ることで、開発環境の構築をより効率化できるでしょう。 しかし、カスタムディストリビューションに含めることができない、個別のカスタマイズというものも存在します。例えば以下のようなものです。 個人のメールアドレスやGit設定ログインに使うSSH公開鍵.bashrcなどの個人向け設定ファイルプロジェクト固有の環境変数 これらの個人設定は、共通のイメージに含めることはできません。開発者ごとに異なる設定が必要な上、項目によってはセキュリティリスクになることもあるためです。こうした環境ごとに異なる設
こんにちは。富士通研究所サイバーフィジカル融合基盤PJのmacです。 私たちの部署では、ストリームデータ処理基盤技術Dracenaを開発しています。また、この基盤を素早く活用できる様に、社内向けにDracena環境を提供するサービス運用も行っています。Dracenaの紹介は別のメンバーにお願いすることにして :-) 、今回はサービス運用にまつわるOSS活用のお話をさせていただきます。 収集メトリクスの巨大化 多段でのメトリクス収集 Dracena環境の提供サービスでは、環境提供と同時に、ちゃんと動いているか、どの様な使われ方をしているか、といった分析を目的として、各ユーザ向けDracena環境の動作状況をサービスメトリクスとして収集しています。 メトリクス収集と可視化には、定番ともいえるPrometheusとGrafana を使っています。Dracena環境のユーザは、自分のサービス稼働状
Highlights Format seems important: we saw significant differences in understanding between the different formats. CSV and JSONL performed poorly: suggesting the potential for quick wins if you’re currently using one of these formats by default. Markdown-KV came out top, hitting 60.7% accuracy and landing roughly 16 points ahead of CSV. (Markdown-KV is our term for a non-standardised format featuri
型チェッカーの歴史と性能比較について少しだけ掘り下げます
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