iframe の高さをコンテンツに合わせる CSS の frame-sizing
外部サービスのコメント欄やフォームを iframe で埋め込むと、内容の高さと枠の高さが合わず、スクロールや余白が生じることがあります。frame-sizing を使うと、埋め込み側の許可のもとで内容に応じた高さを使えます。
最新記事
CSS の scroll-axis-lock で斜め方向にスクロールできる UI を作る
ブラウザはスクロール操作の方向を縦か横の一方向に固定することがあります。scroll-axis-lock プロパティを使うと、この軸ロックを解除できます。この記事で scroll-axis-lock の基本的な使い方を紹介します。
MCP サーバーからエージェントスキルを配布する Skills Extension
MCP サーバーが提供するツールを使いこなすには、複数のツールを組み合わせる手順や判断基準も必要です。Skills Extension は、こうした知識を記した Agent Skills を MCP 経由で発見・取得するための拡張です。この記事では設計の背景、スキルを段階的に読み込む仕組み、Node.js での実装例と対応状況を紹介します。
Feature
iframe の高さをコンテンツに合わせる CSS の frame-sizing
外部サービスのコメント欄やフォームを iframe で埋め込むと、内容の高さと枠の高さが合わず、スクロールや余白が生じることがあります。frame-sizing を使うと、埋め込み側の許可のもとで内容に応じた高さを使えます。
CSS の scroll-axis-lock で斜め方向にスクロールできる UI を作る
ブラウザはスクロール操作の方向を縦か横の一方向に固定することがあります。scroll-axis-lock プロパティを使うと、この軸ロックを解除できます。この記事で scroll-axis-lock の基本的な使い方を紹介します。
MCP サーバーからエージェントスキルを配布する Skills Extension
MCP サーバーが提供するツールを使いこなすには、複数のツールを組み合わせる手順や判断基準も必要です。Skills Extension は、こうした知識を記した Agent Skills を MCP 経由で発見・取得するための拡張です。この記事では設計の背景、スキルを段階的に読み込む仕組み、Node.js での実装例と対応状況を紹介します。
人気記事
- json-render と Jev で UI を組み立ててみた
- TypeSafe AI の Jev を TypeScript で試してみた
- CSS の scroll-axis-lock で斜め方向にスクロールできる UI を作る
- MCP サーバーからエージェントスキルを配布する Skills Extension
- 最近の AI コーディングで実践している、設計を中心とした開発の進め方
- React 互換の軽量ランタイム TanStack Redact とは
- AI エージェントとアプリを動かす Cloudflare OS を試してみた
- OpenAI の Secure MCP Tunnel を試してみた
- AI に技術ブログを書かせてみてわかったこと
- エディタを Zed に乗り換えてみた
ショート
azukiazusa
Codex のネットワークアクセス設定
azukiazusa
Codex Hooks で終了時に通知を出す
azukiazusa
Codex の smart_approvals で承認の負担を軽減する
azukiazusa
browserslist で Baseline を設定できるようになった
登壇資料
2026
-
リファクタリングのためのトークン節約術
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。
-
フロントエンドカンファレンス名古屋 2026
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。
-
React Tokyo Fes 2025
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。