azukiazusa.dev

#AI

Claude Code の学習モードで自分の手でコードを書く練習をしよう

コーディングに AI エージェントを活用する流れはもはや避けられないものとなっています。しかし、AI エージェントによってコーディングの多くが自動化されると、開発者が自分の手でコードを書く機会は減少してしまうというジレンマがあります。Claude Code の学習モードを使用すると、自分の手でコードを書く練習ができます。学習モードでは、AI エージェントはユーザー自身にも一部のコードの生成を依頼します。この記事では、Claude Code の学習モードの使い方について解説します。

ブログで llms.txt を提供してみた

従来のウェブサイトは人間用のマークアップが主であり、bot が情報を収集するために無駄な情報が多く含まれています。一方でウェブサイトを提供する側にとっても AI エージェントにより過剰なスクレイピングによりサーバーの負荷がかかることが問題となっています。LLM に適したコンテンツを提供するために Answer.AI の共同創業者である Jeremy Howard 氏により `llms.txt` というファイルが提案されました。

自然言語で CI/CD パイプラインを定義する Agentic Workflows

Agentic Workflows は自然言語で CI/CD パイプラインを定義できるツールとして GitHub Next が開発しています。自然言語で定義されたワークフローは GitHub CLI の拡張機能として提供される gh aw コマンドでコンパイルして実行できます。これは継続体なAI（Continuous AI）を実現するためのツールです。

サンドボックス環境を MCP サーバーで提供する Container Use

AI コーディングエージェントは便利ですが、任意の Bash コマンドを実行できるため、ユーザーのシステムに影響を与える可能性があります。Container Use は MCP サーバーとして動作し、AI コーディングエージェントにサンドボックス環境を提供します。この記事では Container Use の利用方法について紹介します。

コーディング AI エージェントを自作してみよう

好むと好まずと関わらず、ソフトウェア開発において AI の活用は重要なパラダイムシフトの 1 つです。AI エージェントはユーザーからの指示を元に自律的にタスクを選択し、実行します。この記事では、コーディング AI エージェントを自作する過程を紹介します。

OpenAI Agents の TypeScript SDK

OpenAI Agents SDK は AI エージェントを構築するためのパッケージです。軽量で使いやすく、抽象化を最小限に抑えているのが特徴です。この記事では、OpenAI Agents SDK の TypeScript バージョンの使用例を紹介します。

actions/ai-inference を使って GitHub Actions のワークフローから AI モデルを呼び出す

actions/ai-inference は GitHub Actions のワークフローから AI モデルを呼び出すための公式のアクションです。これを使用することで CI/CD のワークフローから AI モデルを簡単に利用できるようになります。この記事ではプルリクエスト上で AI に記事のレビューをしてもらうという実践的な使用例を紹介します。

MCP ツールのコンテキスト圧迫の問題とその解決策

MCP の普及に伴い、多数のツール定義が LLM のコンテキストを圧迫する課題が浮上しています。本記事では Progressive disclosure（段階的開示）による最小限の情報提供、MCP を使ったコード実行によるツール呼び出しの効率化、単一の検索ツールによるコンテキスト削減など、実践的な解決策を Claude Skills や Cloudflare Code Mode の事例とともに解説します。

AI コーディングエージェントの管理を行う Vibe Kanban を試してみた

Vibe Kanban は、AI コーディングエージェントの管理を支援するためのツールです。カンバン方式の UI でタスク管理を行い、各タスクに対して AI エージェントを割り当てて人間がその進捗を管理できます。この記事では Vibe Kanban を使用して AI コーディングエージェントの管理を実際に試してみます。