AI に技術ブログを書かせてみてわかったこと
AI が書いた記事は一般論に寄りすぎ、冗長になりやすいと考えていたため、これまでは誤字脱字の確認にだけ AI を使っていました。AI に任せる執筆フローを試したところ、生成稿を批判的に読み、自分の体験を加えて推敲すれば、学習効果は大きく失われないと感じました。この記事では、実際に試した方法について紹介します。
AI が書いた記事は一般論に寄りすぎ、冗長になりやすいと考えていたため、これまでは誤字脱字の確認にだけ AI を使っていました。AI に任せる執筆フローを試したところ、生成稿を批判的に読み、自分の体験を加えて推敲すれば、学習効果は大きく失われないと感じました。この記事では、実際に試した方法について紹介します。
Slack Code は Slack 上でオープンな開発を行う手段を提供する機能です。コードチャンネルと呼ばれる特別なチャンネルを作成し、チーム全体でコーディングエージェントとやり取りを行うことができます。この記事では Slack Code を実際に試してみた感想を紹介します。
大量の要素を一度に DOM へ追加すると、初期描画や更新のコストが増加します。TanStack Virtual はスクロール位置に応じて必要な要素だけを描画するヘッドレスな仮想化ライブラリです。この記事では React 向けの @tanstack/react-virtual を使い、リストを仮想化して描画する方法を紹介します。
AI が書いた記事は一般論に寄りすぎ、冗長になりやすいと考えていたため、これまでは誤字脱字の確認にだけ AI を使っていました。AI に任せる執筆フローを試したところ、生成稿を批判的に読み、自分の体験を加えて推敲すれば、学習効果は大きく失われないと感じました。この記事では、実際に試した方法について紹介します。

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azukiazusa
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エージェントがより効率よくタスクを達成できるように、日常のタスクの中で徐々にメモリやスキルを改善していこうという話です。
フロントエンドの相手が変わった - AIが加わったWebの新しいインターフェース設計
フロントエンドエンジニアがこれまで向き合ってきた相手は人間でしたが、AIの登場によってその前提が変わりつつあります。AIがWebの出力者になる(ストリーミングUI、MCP Apps)ことと、AIがWebの消費者になる(Markdown配信、WebMCP)という2つの変化を軸に、AI時代のWebインターフェース設計を考察します。
コーディングエージェントにフロントエンドを書かせるとき、フィードバックはどのように与えるか?
LLMベースのコーディングエージェント(Claude Code、Codexなど)が普及しているが、LLMの反復改善プロセスにおいて、コード実行結果のフィードバックがなぜ不可欠です。バックエンド開発では実行結果やテストを通じて即座にフィードバックを得られる一方、フロントエンド開発では独特の課題が存在します。本発表では、コーディングエージェントがフロントエンドコードを生成する際の「フィードバックループの問題」に焦点を当て、実践的な解決策とそのトレードオフについて議論します。