サクサク読めて、
アプリ限定の機能も多数！
アプリで開く
この記事はLivetoonTech Advent Calendar 2025の11日目の記事です。本日はCTOの私がよく使ってるSQLModelについてお話します。 宣伝 今回のアドベントカレンダーでは、LivetoonのAIキャラクターアプリのkaiwaに関わるエンジニアが、アプリの話からLLM・合成音声・インフラ監視・GPU・OSSまで、幅広くアドベントカレンダーとして書いて行く予定です。 是非、publicationをフォローして、記事を追ってみてください。SQLModelとはSQLModelは、 Pydantic とSQLAlchemy のいいとこ取りをしたPythonORMライブラリです。FastAPIの作者（tiangolo）が開発しており、以下の特徴があります： Pydanticの書き心地: バリデーション・型安全性をそのまま活用SQLAlchemyの互換性:
FirebaseやSupabaseなど、バックエンドサービスで提供されるデータベース機能や認証機能などを無料かつローカル環境にたった1ファイルで構築できるオープンソースのシステム「PocketBase」が公開されています。PocketBase - Open Source backend in 1 file https://pocketbase.io/PocketBaseのドキュメントページにアクセスしてZIPファイルをダウンロードします。今回は、Windows環境で試すため「Download v0.34.0 forWindows x64」をクリックしてダウンロード。ZIPファイルを解凍後、pocketbase.exeが入っているフォルダをエクスプローラーで表示し、アドレスバーにcmdと入力してEnterキーを押してコマンドプロンプトを起動します。PocketBaseのサーバーを起
この記事はGMOインターネットグループ Advent Calendar 2025 5日目の記事です。 こんにちは！GMOインターネット株式会社の杉浦巧です。 今回は最近触って感動したmarimoに関して紹介します！ はじめにPython で分析や可視化をするとき、セルごとに実行できるNotebook 形式は本当に便利ですよね。 みなさんは普段、どのNotebook を使っていますか？ 多くの方は Jupyter やGoogleColab を使っているのではないでしょうか。 そんな中、最近 “次世代ノートブック” と呼ばれる marimo を触ってみたところ、あまりにも快適で驚きました。 「え、もう Jupyter に戻れない…」と本気で感じるレベルです。 marimoとは何か？ marimo は オープンソースのPython ノートブック で、 従来のノートブックが抱えてい
こんにちは。すらぼです。 先日リリースされたGoogle Antigravity を使い込んでいます。特に、エージェントが自己判断でコマンドを実行してくれる "Terminal Command Auto Execution" の "Auto モード" のおかげで、イメージがサクサク実現されていくのは爽快です。 Auto モードの詳細が気になる方は、以下の記事をご覧ください。 一方で、コマンドを自由に実行されることはリスクにもなりえます。例えば、悪意のあるプロンプトを気が付かないうちに実行されるようなケースが想定されます。 こういったリスクをなくすことは、AIエージェントが判断する以上ゼロにすることは難しいです。一方で、万が一そういった攻撃を受けても影響を最小限に抑える工夫は可能です。 今回は、その「影響」を減らすための手段として「Dev Containers」を紹介します。 Dev Co
こんにちは、とまだです。 「MCPサーバーを作ってみたけど、ツールが増えるとトークン消費が増え続ける...」と悩んでいませんか? Anthropicが公式エンジニアリングブログで、トークン消費を98.7%削減する「コード実行パターン」を公開しました。 この記事では、その内容を初心者にも分かりやすく噛み砕いて解説します。 なお、この記事は、Anthropicの公式エンジニアリングブログを初心者向けに噛み砕いたものです。 より詳しい技術的背景は、原文も合わせてご参照ください。 （追記：MCPサーバ利用者側というよりは、MCPサーバ開発者に向けた内容です。） 著者について とまだ Claude Code・Cursor・Codex などAI駆動開発の実践者本業はフリーランスエンジニア、ならびに法人向けAI駆動開発の導入コンサルタントAI駆動開発を学ぶ方が集まる Vibe Coding Stud
きっかけ Federico Castagna らの論文「Critical-Questions-of-Thought」(CQoT) を読んだ。要するに、LLM に回答を生成させた後、その回答を批判的に検証させるステップを挟むと精度が上がる、という話だ。 論文では Toulmin の議論モデルに基づいた批判的質問（Critical Questions）を使って、LLM の推論プロセスを検証している。具体的には、以下の 8 つの質問で推論の妥当性をチェックする： 推論は明確な前提から始まっているか？ 前提は証拠や事実で裏付けられているか？ 前提と結論の間に論理的なつながりがあるか？ その論理的つながりは妥当か？ 推論は論理的誤謬を避けているか？ 結論は前提から論理的に導かれているか？ 推論は既存の知識や原則と整合しているか？ 推論の結論は妥当で合理的か？ これらの質問に対して、AI 自身が Pa
こちらの記事はReact Tokyo ミートアップ #8にて発表させていただいた内容をより深堀りした記事となっています。 登壇資料はこちらです。 TanStackDB ~状態管理の新しい考え方~ TanStackDBとは TanStackDBは、フロントエンドに 永続化層（DB） を設け、コンポーネントから直接クエリできる仕組みを提供します。 従来は、バックエンドのDBを正とし、フロントエンドはそれを定期的に問い合わせる形が一般的でした。 TanStackDBはこれを逆転させ、フロントエンドがデータの主導権を持つ 形にします。 つまり「DBをフロントエンドに持ってきた」感覚で使えるのが魅力です。 TanStackDBは何が嬉しいのか 楽観的更新の自動化 同じTanStackシリーズのTanStack QueryはデフォルトではUIの楽観的更新をしません。 つまり、失敗することを前
こんにちは、とまだです。 SuperClaudeのコマンドはたくさんあるけれど、どの順番で使えばいいか迷っていませんか？ 実はSuperClaudeには「CommonWorkflows」という推奨パターンがあります。 この流れに沿って進めると、要件定義から実装計画の策定、さらにコード品質の向上までスムーズに開発が進むようになります。 今回は天気予報アプリを題材に、SuperClaudeの4つのワークフローを実践してみました！ 忙しい人のために要約 SuperClaudeの推奨ワークフローで効率的に開発できる brainstorm → design →workflow の3つで設計が完成 各コマンドの実行結果が具体的で実用的 コード品質の分析と改善が数値で可視化される ドキュメント生成機能で開発資産を残せる ちなみに、こちらの動画版の方が解説は手厚いのでおすすめです。 今回使うワークフロ
皆さん、AIコーディングやっていますか？CursorやClaude CodeやCline/Roo Codeのようなコーディングエージェントを使えば、AIがコードを書いてくれるアレです。バイブコーディングとも言いますよね。 筆者は、Claude Codeが定額で使えるようになった5月末からClaude Max で Claude Codeを使ってきたんですが、とにかくストレスがたまることが多かったのと、プラン改悪や、相次ぐClaude Codeの性能劣化で、ClaudeおよびClaude Codeから抜け出したい！と思って、ここ一ヶ月Codexを試してきました。 また、Vibe Kanbanというツールを使って、こちらも運用してきました。 結論からいうと表題の通り、Vibe Kanban + Codex の組み合わせが、Claude Code を使っていた頃より遙かに快適です！ 実際に、業務を
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、とまだです。 Claude Code でコードを書いていて、「セキュリティ的に大丈夫かな？」とか「もっとパフォーマンス改善できないかな？」と悩んだことはありませんか？ 最近話題の SuperClaude というフレームワークを使ってみたところ、コード品質の改善がとても楽になったので紹介します。 （追記：実践編はこちら） 忙しい人のために要約 SuperClaude は Claude Code を拡張する無料のオープンソースツール 専門家ペルソナが自動的に登場して最適な支援をしてくれる 16個の高品質なカスタムコマンドがすぐに
Google DocsやFigmaのような複数人が同時編集できるアプリケーションを作るためには「ロックフリー」な共同編集の技術が必要です。誰かが文字を入力するたびにサーバーの更新完了を待つわけにはいきませんが、だからといって各自が好き勝手にデータを書き換えてしまうとテキストが混ざったり他のユーザーのアイテムを消してしまったり、さまざまな問題が発生するためです。 この問題を解決するための代表的なアルゴリズムがCRDTで、CRDTをベースに共同編集機能を提供するメジャーなJSライブラリがYjsです。CRDTとYjsについては以前の記事『共同編集を支える技術とライブラリの活用』でも紹介しており、ICSではYjsを利用した開発も行っています。 このYjsの有力なライバルとして、2024年に正式リリースされたのがLoro（ロロ：スペイン語でオウム）です。後発だけに、これまで実装が難しかった便利な機能
# Sample AGENTS.md file ## Dev environment tips - Use `pnpm dlx turbo run where <project_name>` to jump to a package instead of scanning with `ls`. - Run `pnpm install --filter <project_name>` to add the package to your workspace so Vite, ESLint, andTypeScript can seeit. - Use `pnpmcreate vite@latest <project_name> -- --templatereact-ts` to spin up a newReact + Vite package withTypeScript ch
はじめにWindows環境では、Visual Studioなど特別な開発環境を用意しなくても、標準搭載されている PowerShell 5.x と .NET Framework 4.x を使って簡単にGUIアプリケーションを作ることができる。 例えば、業務ツールにちょっとした入力フォームやボタンを追加したい場合、PowerShellでWinFormsやWPFを利用すれば数行のコードで実現可能。 さらに、同梱されている csc.exe（C#コンパイラ） を使えば、C#のコードを書く必要はあるがEXE化 することも可能。本記事では、 PowerShell + WinForms PowerShell + WPF C#をcsc.exeでコンパイル（WinForms版） C#をPowerShellでインプロセス実行（Add-Type） の順で、「Windows標準だけ」で完結するGUI作成方法
Claude Code で開発効率 85%UP！AI との往復を 20 回 →3 回に減らす実践テクニック 🎯 この記事で得られる成果 ⏰ 読了時間: 約 10 分 🎯 対象読者: Claude Code/Cursor/GitHub Copilot 使用者 📊 実証データ:GitHub PR 実例あり（53 分で実装完了） 💡 実装難易度: ★★☆☆☆（初中級者でも実践可能） 具体的な改善効果AI との往復回数が平均 85%削減（私の実測値） コード修正時間が 75%短縮 CI/CD エラー率が 90%低下 実際に私がこの個人プロジェクトで実践し、通常 20 往復以上かかる実装を 3 往復で完了させた手法を公開します。 ‼️【2025/08/13追加】Claude Code・AI駆動開発の関連記事 😩 あなたもこんな経験ありませんか？ 「AI を使えば開発が楽になる」そう思っ
AI開発支援ツールが進化する中、有料ではなく「無料でどこまでできるか？」ということに興味のある開発者の方は多いと思います。今回AIに情熱を注いでいるエンジニアTom氏は、無料AIを使い分け効率的に作業する方法を説明したブログ記事「How I Code withAI on a budget/free」を公開して注目を集めています。 同氏が提案するのは、IDE統合型AI(例: Cline)を実行専用にし、Webチャット型AI(例: Claude, GPT-4o)で思考・分析を行うという使い分けです。ClaudeやGPT-4oなどのWebチャットAIは、設計・バグ分析・リファクタリングなど、文脈を理解する作業に強い反面、エージェント型のAIは「文脈の過不足」により、精度が低くなる傾向があります。 同氏は、ClaudeやGPT-4oに正確な文脈を渡すためのGUIツール「Code PrepGUI
「Claude Codeがアホになる問題」が勃発している最中、SerenaというMCPサーバーが「Claude Codeのコンテキスト消費を削減し、応答を改善する」という評価でユーザーたちの間で注目されています。 筆者も実際にSerenaを使ってみたところ、確かにコンテキスト効率の改善（入出力トークンの減少を指します）を実感できました。詳しく調べてみると、このツールは非常にユニークな発想で設計されており、一過性の流行として消費されるには惜しいと感じました。 そこで、本記事では、この機能の背景にある技術的な仕組みを詳しく解説したいと思います。実際の検証も交えながら、Serenaのアーキテクチャとその効果を分析していきます。 現在のコーディングエージェントが抱える課題現在のコーディングエージェントの多くは、コードを単なるテキストファイルとして扱って逐次的な処理をしています。この根本的なアプロー
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
