AI エージェントフレームワーク Flue を試してみた
Flue は AI エージェントを構築するための TypeScript フレームワークです。ハーネス駆動のアーキテクチャを採用しており、エージェントの構築に必要な機能を包括的に提供しています。この記事では SRE エージェントを構築する例を通じて Flue の機能に触れていきます。
#AI
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。
実装前に設計を徹底的にインタビューし、要件を明確にするためのスキル `/grill-me`
コーディングエージェントの自律性が向上し、並行して複数のエージェントを動かすことが当たり前になってきた今、エージェントの動きを逐一監視することは現実的ではなくなっています。そのため実装前に人間と AI の間で共通理解を形成することが重要になっています。この記事では、実装前の設計フェーズで要件を明確にし、人間と AI の間で共通理解を形成するためのスキル `/grill-me` について紹介します。
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。
Storybook MCP を試してみた
Storybook MCP は Storybook と AI エージェントを接続し、エージェントがコンポーネントドキュメントを参照しつつコードを生成したり、ストーリーを作成して UI コンポーネントをテストしたりできるようにする機能です。この記事では、Storybook MCP を実際に試してみた内容を紹介します。