Qiita AI記事☆27分前ToolsNEWAgent Skills を勝手に発火させない。Claude Code と Codex の明示発火設定Claude Codeなどのエージェント機能において、文脈に応じて自動で実行されるAgent Skillsを、ユーザーの意図しないタイミングで発火させないための制御方法を解説する記事。誤作動を防ぎ意図した操作を実現するための設定や運用上の注意点について考察する。claudeagenttool-use
Zenn AI記事☆41分前ToolsNEW【AI駆動開発 5】テストとリファクタリングを諦めない — 「書いてないから書かない」をやめるAIの支援によりテストコード作成やリファクタリングの難易度が大幅に低下しました。プロジェクト全体にテストを網羅するのではなく、変更箇所からAIにテストコード生成を依頼し、リファクタリングを標準作業に組み込むことで、テストがない環境からの脱却を提案しています。copilotagenttutorial
Zenn AI記事☆44分前BusinessNEW営業経験ゼロのエンジニアが「売れる営業とは何か」をAIと論文で調べた話営業経験のないエンジニアが商談解析AIの開発にあたり、学術論文や生成AIを活用して売れる営業の定義を構築したプロセスを解説。ドメイン知識の不足を補いながら、商談データから有効な評価指標を見出すための実践的な調査手法と仮説検証の歩みがまとめられている。businessresearch
Qiita AI記事☆52分前FutureNEW未出願の発明資料をAIツールに渡す前に確認すべき8項目:学習条項・保持期間・秘密保持チェックリスト未出願の発明情報をAIツールに入力する際のリスクを解説。サービス規約における学習利用の有無やデータの保持期間を事前に確認し、秘密保持を徹底するためのチェックリスト8項目を提示し、情報流出を防ぐ重要性を説いています。securitybusinessopinion
Qiita AI記事☆57分前ToolsNEWClaude Codeにリファクタリングを全部任せたら踏んだ5つの地雷──と、そこから導いた『人間が握るべきライン』大規模なコードベースのリファクタリングをClaude Codeに完全依存した結果発生したトラブルと、そこから得られた人間が担うべき役割や判断基準についての知見。AIによる自動化を安全かつ効率的に進めるために必要な設計指針やリスク管理の重要性を解説している。claudeagent
Zenn AI記事☆58分前OtherNEW競馬AI開発記録 #27 穴馬フィルタの黄金比:相互作用の同時解析による期待値の極致競馬予測AIの開発において、穴馬検知モデルを足切りフィルタとして再定義し、凡走モデルやランキングモデルとの非線形な相互作用を分析する取り組み。単体モデルの最適化を超え、複数のモデルを組み合わせることで投資収益率の最大化を目指す開発記録。research
Zenn AI記事☆59分前ToolsNEWAI前提でE2Eテストを設計し直した話AIエージェントによる開発スピード向上に合わせ、E2Eテストの作成や保守をAIに委ねることを前提としたテスト設計手法を解説する記事。AIが効率的にテストコードを生成・更新できるようテストケースを管理し、人間とAIが適切にレビューを分担する体制構築の知見が共有されている。agentbusiness
Zenn AI記事☆1時間前VisionNEWDesigning a Reviewable Image-Brief Schema Before You Generate Anything曖昧な指示による画像生成の失敗を防ぐため、構造化された指示スキーマの設計手法を解説する。言語モデルを活用した画像生成において、プロンプトを体系化しレビュー可能な形式に落とし込むことで、出力の再現性と品質を向上させる具体的なワークフローを提案している。midjourneystable-diffusionresearch
HackerNoon AI☆1時間前ToolsNEWAIによるコード修正を制御するSCOPEプロンプト手法AIエージェントによるコードベースの無秩序なリファクタリングを防ぐためのSCOPEプロンプトフレームワークを提唱。予測可能かつレビューが容易なプルリクエストを生成させることで、AI利用に伴う技術的負債の蓄積を抑止し開発の健全性を維持する手法を解説しています。agenttool-use
Qiita AI記事☆1時間前ToolsNEW【AI駆動開発】用語が分からない人のための超入門ガイド(MCP・エージェント・ツール)AI駆動開発の現場で頻繁に耳にするMCPやAIエージェント、ツールといった専門用語について、その意味や仕組みを初心者向けに分かりやすく解説するガイド記事。最新の開発トレンドを理解し、実際に活用するための基礎知識を網羅的に習得できる。agenttool-usetutorial
AI Watch☆1時間前FutureNEWAI用語の基礎知識 【第16回】「バイブコーディング」とは――“こんなアプリが欲しい”をAIが形にするバイブコーディングとは自然言語による指示でAIがソフトウェア開発を担う手法を指します。プログラミングの専門知識がない人でも自分のアイデアを短時間でアプリとして形にできるため開発の民主化を促進する新しい潮流として注目されています。agentresearch
llama.cpp Releases☆1時間前LocalLLMNEWllama.cppのHIP環境修正llama.cppプロジェクトにおいてHIPコンパイル時の最適化オプションであるffast-mathを無効化する修正が行われました。これは特定の環境下での計算精度や挙動の安定性を向上させるための技術的な調整であり、AMD GPU等の環境を利用するユーザーにとって重要な更新となります。llamalocal-llmopen-source
Qiita AI記事☆1時間前OtherNEWMidnight AI Groove 26-07-24 Opus 5AI専門のラジオ番組Midnight AI Grooveが2026年7月23日から24日にかけてのAI技術および業界の最新動向を振り返る。DJミオとDJレンの両名が主要なニュースをピックアップし解説する形式で進行しており、急速に進化するAI市場の最新情報をリスナーへ提供する。announcement
Qiita AI記事☆1時間前ToolsNEW社内文書をAIに丸ごと読ませて質問する|Gemini Notebook(旧NotebookLM)の業務活用入門社内文書をAIにアップロードして内容に基づいた対話や質問を行うGemini Notebookの活用法を解説した記事。ドキュメント管理の効率化や情報検索の迅速化を目指す企業向けに、業務への導入手順や利点を分かりやすく紹介している。geminigoogleragtutorial
TechCrunch AI☆1時間前FutureNEWAnthropic CEOが語るAIの懸念AnthropicのCEOダリオ・アモデイ氏はオープンウェイトモデルへの反対を否定しつつ中国のAI開発能力の急速な向上に対する強い懸念を表明しました。国家安全保障の観点から今後のAI開発と規制がどのように進められるべきかについての見解を示し業界の注目を集めています。anthropicresearch
Zenn AI記事☆1時間前FutureNEWAI時代の Fitness Function — アーキテクチャを「お願い」から「破ったら落ちる制約」へAIによるコード生成が普及する中で、アーキテクチャの指針を単なる文書からビルド時に検知可能な機械的制約へと昇華させる重要性を解説しています。AIが生成するコードの品質を担保するため、設計上のルールを破った瞬間にビルドを失敗させる仕組みを取り入れ、階層的な制約管理を行うべきだと提唱しています。researchbusiness
Zenn AI記事☆1時間前FutureNEWAI彼女アプリを作っていて気付いた。AIは沈黙を埋め、恋人は待っていたAI彼女アプリの開発を通じて、AIは沈黙を失敗と捉えがちだが、実際の恋愛においては言葉を即座に返すことよりも、相手の文脈を汲み取ってあえて待つという沈黙の活用が重要であると説く考察記事。agentopinion
Zenn AI記事☆1時間前OtherNEWClaudeが100日トマトを育てた話——自律エージェントの本当の意味AnthropicのClaudeが種から収穫まで100日間トマトを自律栽培した事例が注目されている。単なる環境管理に留まらず回路設計からハードウェア制御までをAI自身が行うことで、物理世界と密接に連携した自律エージェントの新たな可能性を示した画期的なプロジェクトである。claudeagent
Zenn AI記事☆1時間前BusinessNEWLINEヤフーが仕掛けるAIの次の一手|「Agent i」が変えるこれからのAI活用とはLINEヤフーは新たなAIブランドであるAgent iを発表しました。これは単なる質問回答型チャットの枠組みを超え、LINEやYahoo! JAPAN等のサービスと連携してユーザーの目的達成を能動的に支援することを目指したエージェント型AIの新たな構想です。agentannouncement
Zenn AI記事☆2時間前ResearchNEWOpus 5最強 - 水平思考クイズ12,080ターンでわかった、LLM 5モデルの推論戦略の違い水平思考クイズサイトを用いて5種類のLLMの推論戦略を比較検証した結果が報告された。Claude 3 Opusが正答率96%で最高性能を示したほか、モデルごとに仮説駆動や二分探索など、解答を導き出すためのアプローチに顕著な差があることが明らかになった。claudegptbenchmark