TypeScript 向けの AI フレームワーク TanStack AI を試してみた
TanStack AI は TanStack チームが開発する TypeScript 向けの軽量な AI フレームワークです。LLM プロバイダーのインターフェイスを抽象化し、ツール呼び出しやチャット機能を提供します。この記事では TanStack AI の概要と基本的な使い方を紹介します。
TanStack AI は TanStack チームが開発する TypeScript 向けの軽量な AI フレームワークです。LLM プロバイダーのインターフェイスを抽象化し、ツール呼び出しやチャット機能を提供します。この記事では TanStack AI の概要と基本的な使い方を紹介します。
MCP ツールの呼び出しはコンテキスト汚染や推論のオーバーヘッドなどの課題があります。Claude のプログラムによるツール呼び出し機能を利用することで、これらの課題を解決する方法について解説します。
MCP では多くのツール定義が LLM のコンテキストを圧迫する問題があります。Claude のツール検索ツールを使用すると、必要に応じて関連するツールのみを LLM に提供でき、コンテキスト圧迫を軽減できます。この記事では Claude の TypeScript クライアントを使用して、ツール検索ツールを実際に使用した例を紹介します。
持続可能なアクセシビリティ開発は「誰が書いても80%の要件を満たす状態を目指す」ことです。なぜ私たちのチームではこの目標を設定したのか、持続可能なアクセシビリティ開発を達成するためにどのようなアプローチを取っているのかについて発表します。
本発表では、急速に進化する技術の世界において、いかに効果的に新しい技術を探求し、その知見を価値あるアウトプットに変換していくかについて、実践的な方法論を共有します。私は毎週技術ブログを執筆し、年間300冊の本を読むという活動を続けています。この継続的な探求活動から得られた知見を基に、技術者として成長し続けるための具体的なテクニックをお伝えします。技術探求の原動力について、効果的な技術記事の書き方に、AI時代における技術探求の在り方について話します。
この発表では MCP サーバーの基礎的な知識から入り、ハンズオン形式で実施に MCP サーバーを自分の手で構築する体験を通じて理解を深めていきます。後半パートでは実際に本番レベルで MCP サーバーを開発した経験を元に、実践的な知識や失敗談などを共有します。