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3.7 sonnet → drawioが今のところベストな図の作成方法。特にdrawioにすることで修正ができることが従来との違い。パワポ作成やブログなどの際に図を多用できる。これはわかりやすくビジネスマン全員が使える組み合わせ。 https://t.co/GzZRYhgt1V pic.twitter.com/xmWryTqnk6 — 遠藤巧巳 -AIエージェント受託開発 (@ai_agent_dev) March 1, 2025 図の作成のベストは2025年3月時点ではClaude3.7 sonnetです。ChatGPT,Geminiでもできますが、クオリティが低いと人の修正時間が増えます。この図の作成クオリティのためだけにClaudeを契約しても良いと思います。 何が違う？これまでは図の作成はsvgで行うことが普通でした。しかしsvgだと人の修正ができないため、ほんの少しの違和感でも
こんにちは、2025/02からAndroidエンジニアとして入社したid:matsudamperです。GitHub Actionsで外部のactionを使用する時に、どのようにバージョンを指定していますか？ バージョンの指定方法とメリット、デメリット よく使われるactions/checkoutのREADMEのUsageでは以下のように書かれています。これでv4のタグが使用され、最新のv4.x.xに入った改善が使用側のコードの更新なしに使用する事ができます。 - uses: actions/checkout@v4 この書き方のメリットとデメリットは以下です。 メリット v4の間は勝手に更新され、新しいバージョンに書き換える手間が無い デメリット ビルドに再現性が無くなる 不具合が混入した場合、突然動かなくなる。後でRe-Runすると直っている。 actions/checkoutでもこれが
Vibe Codingは便利だ。 とりあえず自分のプロジェクトのディレクトリに行って、Claude Codeに内容を読ませて「こういう機能をつけろ」と言うだけでいい。 しかもそれが、やきとん屋に四時間並んでる間にできる。座る必要すらない。時々、指示を出すだけなんだから。 昨日はサーバーとクライアント、両方でClaude Codeを動かして、「サーバーはこうなってるからクライアントをこう変更しろ」とか「クライアントからこういうAPIコールが来るから実装しろ」とか言うだけで実装される。まあそれによってバグも出るのだが、それとてClaude Codeにだらだら指示してればいずれ治る。 会社で「Vibe Coderを使ってなんか作ってみてよ」というと、「ピザ屋ゲームができました」と言われた。 ピザの注文が来たら、具材を載せるという簡単なゲームである。 しかしプログラミング知識ゼロの人が作ったとは信
高いリアルタイム性を保つため、デバイスにつき、 3秒に1回 の頻度でデータを貯めています。 1つ1つのデータは小さいのですが、何年間分のデータを残すとなると、積もり積もって相当なデータ量になっていきます。 センサデータを保存するためのテーブルは1つ（ 単一テーブル ）で、いわゆる分割はしていません。 ちなみに最初期は、「DynamoDBで時系列データベースを構築するベストプラクティス」の中で紹介されているように、データの期間によってテーブルを分けていました。ただし、紆余曲折があって単一テーブルに戻しました。詳細は本筋から外れるので、もし興味があれば下記の（補足）をご覧ください。 （補足）ベストプラクティスをやめて単一テーブルにした理由 以下の3つの理由によるものです。 1. テーブルが分かれることで、データアクセスが複雑になる テーブルをどう分けるか次第でもありますが、DynamoDBで書
2025/3/14 toranoana.deno #20 で発表した内容です。
タイトルは半分釣りです。課金額が気づいたらえらいことになってたのは本当です。 というわけで、VSCodeで直接使うのではなく、VSCodeに加えて定額サブスクのClaude ProとそのDesktopアプリからコード生成や編集をしてもらうことで、APIをなるべく使わずかつ楽に開発を助けてもらえないか試してみることにします。 MCPサーバーが使えるのは現状Desktopアプリのみ (3/15追記) claude.aiのWebでのチャットに対してDesktopアプリのみ、という意味です。プロトコルなので、LLMのAPIを用いてMCPクライアントを実装していれば何からでも使えます（ClineやCursorもそう）。 MCPサーバーについて特にここでは詳しく説明しません。 ClaudeのDesktopアプリと連携して、チャットだけじゃなく色々なサービスと連携できる機能だよ、ってところです。以下にい
シンプルかつ網羅的なAWS設計を生成するAIプロンプトの核心は： 構造化された出力フォーマット：設計書の章立てと各セクションの説明内容を明確に指定 具体的なパラメータ要求：抽象的な説明ではなく、実装に使える具体的な設定値を求める 選定理由の明確化：「なぜその選択をしたのか」の説明を求める 代替案との比較：検討した代替オプションとの比較を含める Well-Architectedの原則適用：AWSのベストプラクティスに基づく設計を促す このアプローチを活用すれば、AIの力を借りつつも、実装に直結する高品質なAWS設計書を効率的に作成できます。何より、設計者の時間を節約しながらも、その専門知識と判断を最大限に活かせるところに大きな価値があります。 ※以下を全量使用すると量が多いので、該当箇所のみの抜粋を推奨 以下の要件に基づいて、詳細かつ実装可能なAWSアーキテクチャを設計してください。各セクシ
こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループ、コンシューマチームの園田です。本記事では、外部サービスとAIエージェントの連携を可能にするMCPプロトコルについて、技術検証の実装例を交えてお話しします。 1. MCPとは（ざっくり） MCP（Model Context Protocol）とは、Anthropic社によって策定されたAIエージェントが外部サービスから情報を参照したり連携することを目的としたプロトコルです。 「MCPサーバー」は、GitHubやPostgreSQLといったリソースをMCPで喋れるように変換してあげるプロキシのようなサーバーです。 Claude DesktopやCursorなどはMCPクライアントの機能があり、GitHubなどのMCPサーバーを利用してナレッジとして利用したり、プルリクエストの作成なども行えます。 Introduction - Model Cont
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
みんなパスキーに期待しすぎている。MIXI伊東氏に聞く「認証のゴール地点」の考え方 2025年3月13日 株式会社MIXI 開発本部／OIDF-J エバンジェリスト 伊東 諒（@ritou） 2011年ミクシィ（現：MIXI）入社。MIXI Mという基盤システム&WALLETサービス、MIXI IDというMIXI社内のサービス間で利用できる共通アカウントの開発を担当している猫。OpenID ConnectやOAuth 2.0、パスキーといった標準化仕様について社内外での情報発信にも積極的に取り組んでいる。 X(@ritou) パスワードレス認証の代名詞として普及が進むパスキー。2022年の登場から数年、世間的な認知度も向上し、オンラインサービスのユーザー認証の仕様を検討するうえでは避けて通れない存在となりつつあります。 株式会社MIXIの伊東 諒さんは、日本でパスキーの推進を積極的に行う一
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