【MCP×LINE】AIに「LINEを送る力」を授けよう！ のハンズオン用資料です 対象読者 - MCP を Cursor や Claude Desktop で使ったことがある人 - プログラミング初心者でもコピペならできる人 - LINE Messaging API を触ったことがない人 作るもの 今回は、AI に「LINE を送る力」を授ける MCP サーバーを 0 から作ります。 Gemini CLI を使って、AI と会話しながら自分の LINE にメッセージを送る体験ができます。 大きく 6 つの章で分かれています - 00章: 基礎ガイド (MCP と LINE Messaging API の説明) - 01章: セットアップ (GitHub Codespaces と Gemini CLI) - 02章: MCP を使ってみよう (add ツールのテスト) - 03章: LINE MCP を使ってみよう (テキストとスタンプを送信) - 04章: Flex Message を送ろう - 05章: API 送信量を計測しよう

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はじめに PRのレビューが追いつかないことがある。気がついたらレビューで1日の殆どの時間を使うこともあった。 私のチームでは、エンジニアがClaude Codeなどのエージェントを並列に起動して一人でかつての数人分のPRを出すようになりました。さらに、エンジニアだけでなくCSやディレクターといった非エンジニアのメンバーもClaude Code Actions（GitHub Actions上でClaude Codeを動かす仕組み）を通じてPRを出すようになっています。（この取り組みについては以前の記事「Claude Code Actionで複数リポジトリを横断して情報を参照し調査・実装...

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3行でまとめ 2026年のAI開発の本質は「LLM APIのオーケストレーション」であり、Pythonである必要はない Bun + Hono + Drizzle + SQLite の組み合わせは、型安全・爆速・運用コストゼロの三拍子が揃う 個人開発でAIエージェントを作るなら、このスタックが現時点の最適解だと確信してます はじめに 「AIエージェントを作るなら、Pythonですよね？」 そう思っていた時期が、自分にもありました。 確かに、重厚な機械学習ライブラリを直接叩くなら Python は最強です。しかし、2026年現在のAI開発において、我々が書くコードの本質は 「L...

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Ubie CTO の @yukukotani です。 2025年は、Claude Codeのようなターミナル型やCursorのようなエディタ統合型など、ローカルで動作するコーディングエージェントが急速に普及した年でした。一方で、Devinのようなクラウド型のエージェントは、登場時の熱狂と比べるとやや落ち着いた印象を受けた方も多いのではないでしょうか。 個人的には、今の道具では生産性改善の天井が見えてきたように感じます。認知負荷が限界を迎えているからです。そしてその救世主として、クラウド型コーディングエージェントが再び主役に躍り出ると考えています。 本記事では、なぜ今までクラウド型が主流に...

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2月12日にkarpathy氏がGistに投稿した以下のmicrogptをご存知でしょうか。 https://gist.github.com/karpathy この記事を執筆してる時点で一週間が経過していますが、なおも修正が行われているこれは、GPTの構造をPythonで簡易的に実装したソースコードになります。GPTの構造を理解するのにも役立つ内容となっており、その行数は最新（2/18 11時時点）で、200行という短さです。 加えて、プログラムファイルの先頭にあるDocstringの通り、Pythonの標準ライブラリのみを使用して実装が行われているため、他の複雑なライブラリを理解するこ...

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はじめに シンプルなベクトル検索から一歩踏み込んで、 階層的 RAG (Hierarchical RAG) を実装してみました。 ベクトル検索だけでは物足りないと感じる場合、精度向上の一つの選択肢になるはずです。 今回 HHKB (Happy Hacking Keyboard) の取扱説明書から、設定情報を抽出するサンプルコードを用意しています。 階層的 RAG (Hierarchical RAG) とは ドキュメントを単なるフラットなテキストの塊としてではなく、見出しや段落といった階層構造を保持しながら管理・検索する手法です。 技術スタック Python ChromaD...

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背景 Codex 0.102 で multi-agent 機能が正式にサポートされました（参考ポスト）。複数のエージェントを協調させることで、単体エージェントでは難しかった「調査→修正」の分業が可能になるとのことで、実際にどの程度効果があるのかを検証しました。 このレポートの読みどころ このレポートは大きく3つの疑問に答える構成になっています。知りたいところから読んでみてください。 知りたいこと 対応セクション ひとことガイド どのようにしたら使えるのか（セットアップ） 1. テスト環境 設定値・プロジェクト構成など、動かすための前提条件がわかります どの...

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はじめに 私は日頃、C#を用いた画像処理やPythonによる文字列解析やクラウドAPIの利用、またGeminiやNotebookLMを活用したAIエージェントの構築など、いわゆる「モダン」で「高度」とされる技術スタックに好んで触れています。一方で、予算や権限が厳しく制限された業務現場において、ExcelやVBAを駆使して「今日そこにある課題」を突破するハックも同じ熱量で実践してきました。 その両方の世界を跨いで活動する中で、どうしても拭えない違和感があります。それは、「技術の内容（何を実現したか）」ではなく、「技術の種類（何を使ったか）」によって、エンジニアの価値が品定めされてしまう...

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こんにちは、いちごです。 先日、AnthropicからOpus 4.6、OpenAIからCodex 5.3が同日にリリースされ、界隈が盛り上がっていますね。 「どっちの方がいいの？」「どっちを使うべき？」という議論をよく見かけますが、現時点での私の結論はシンプルです。 「どちらかを選ぶのではなく、両方使う」 今回は、実際に両方のモデルを実務（フロントエンド開発）で使い倒してみた「体感値」をベースに、それぞれの強みを活かした最強の使い分けフローを解説します。 動画でも解説しています https://youtu.be/3_E8u6l_LVs 結論：適材適所で使い分ける ベンチマークな...

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前提知識 Reactは、Webアプリケーションのフロントエンド開発でよく使われるライブラリです。その特徴は、「宣言的UI」や「UI = f(state)」と表現される設計思想にあります。 アプリケーションは状態を持ち、 その状態をもとにUIが純粋かつ冪等に作られ、 ユーザーによるUIの操作が状態を更新する。 Reactはこの宣言的UIの構築を強力にサポートするライブラリです。 さて、この状態という概念を捉える際のパラダイムの一つとして、「サーバー状態／クライアント状態」というものがあります。サーバー状態管理ライブラリであるTanStack Queryの説明を参考にすると、これは次...

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はじめに vimが好きで、基本はターミナルからコーディング作業とかしてるんで、tmuxはもうずっと必須ツールとしてウインドウやセッションはいっぱい作ってバリバリ使ってたんですけど、tmuxやターミナルの画面分割はあんまり必要性を感じてなかったんですよね。というか操作が難しく感じていてあまり使ってませんでした。せいぜいvim内で分割するくらい。 ただ、最近になってAIのコーディングエージェントの利用が増えてきていて、これがですね、画面を分割して並列で走らせる…というやり方がなんだかんだ増えてきているわけです。並列で1つのタスクを実行させるとなると、1タスク1ウインドウで完結させるのが、...

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はじめに OSS を作っておられる皆さんは、バージョンを上げる時にどうされていますか。僕はよく Go を書くので motemen さんの gobump を使っています。gobump は Go のソースコードから version 変数を見つけてセマンティックバージョニングに従ってバージョンを上げてくれる便利なツールです。 gobump patch -w これだけで Go のソースコード中の const version = "1.2.3" が "1.2.4" になります。この手軽さが素晴らしすぎるので僕の OSS の中には v0.0.223 という、化け物の様なタグが付けられた物まであり...

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"ビビる大木AI"を生放送で喋らせた全技術 — ラヴィット!裏側 はじめに TBS「ラヴィット!」のミステリー企画で、AI版「ビビる大木」を生放送に出演させるシステムを徹夜二日間で開発しました。初回発話レイテンシ2.5秒、本番の生放送で事故ゼロ。 3Dキャラクターが裏方オペレーターの操作やAIの応答に合わせてリアルタイムに発話し、口を動かし、字幕を表示する。いわゆる「AIバーチャルタレント」のライブ出演基盤です。この記事では、音声クローンから3Dリップシンク、日本語処理、AI駆動開発まで、システムの全技術を解説します。 システム全体のアーキテクチャ 音声モデルの学習 —...

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「ホワイトボード」を1つ置いたら、分業が協働に変わった Claude CodeのAgent Teamsで、同じ分析タスクを2回実行しました。 1回目はデフォルト構成で2人のエージェントにそれぞれ別の役割を割り当てて並列実行しました。結果は 2つの質の高い独立レポート でした。しかし2つを並べると、互いの内容を参照した記述がどこにもありませんでした。 2回目は リーダーが共有Markdownファイル（ホワイトボード）を1つ用意しただけ です。結果はこうなりました。 観点 1回目 - デフォルト構成 2回目 - ホワイトボードあり 相互参照 なし Agent BがAgent...

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最近盛り上がっている「RAG不要論」をご存知でしょうか。 本記事では、RAG不要論を検証した論文について、ざっくり解説します。 株式会社ナレッジセンスは、「エンタープライズ企業の膨大なデータを掘り起こし、活用可能にする」プロダクトを開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、「キーワード検索だけでもRAG並みの性能が出る」ということを示す論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 https://www.amazon.science/publications/keyword-search-is-all-you-need-achieving-rag-level...

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はじめに Claude Code の Skills は、プロンプトをパッケージ化して再利用する仕組みだ。フロントエンドのデザイン生成やコードレビューに使うのが一般的だが、コードを書かないタスクにも応用できる。 この記事では、「個人開発者向けに、最新技術トレンドから穴場のビジネスアイデアを発掘する」スキルを自作し、実際に実行した結果を紹介する。 やったことは2つ。 スキルの設計と作成 — WebSearchを活用した4フェーズのリサーチ構造、5軸評価フレームワーク、参照ドキュメント群の設計 スキルの実行 — フルスキャンモードで実行し、2026年2月時点の3つの具体的なプロダクト...

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! 追記（2026-02-18）: 「AIにレビューさせたら気づけるのか？」を追加しました。聞き方で結果がまったく変わった 本当にcurl一発で取れるのか 【前編】Moltbook事件の記事を書いてるとき、ずっと気になってたことがある。「RLSなしだと本当にcurl一発で全データ取れるの？」 Supabaseの無料枠でプロジェクトを作って試してみた。怖いくらいあっさり取れた DMを3件入れてみた Supabaseでプロジェクトを作って、messages というテーブルを作成。Moltbookで漏洩したDMを再現する形でテストデータを用意した id content aut...

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この記事は、私のAmazonでの12年間の歩みを振り返った個人的なまとめです。自分語りがものすごく長くなってしまったので、お忙しい方は読み飛ばしてください。 だれ？ @moomindani です。2014年5月1日から12年弱の間働いた Amazon Web Services Japan, G.K.[1] を2026年1月18日付で退職しました。 現在は Open Table Format Study Group (OTFSG) の運営もやっています。 Amazon の前は NTTデータに4年ちょっと在籍していて、Hinemos というシステム監視・ジョブ管理のオープンソフトウェアの...

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はじめに こんにちは！株式会社ネクストビートでテクノロジー・エバンジェリストをしている水島です。 第1弾では3,980円のWi-Fiカメラで Claude Code に目・首・耳を与え、第2弾では外に連れ出して散歩をしました。 今回は第3弾。Claude Codeに、「体調」と「空気を読む力」を与えた話と、自分で名前候補を提案してきたエピソードをお届けします。 リポジトリ：https://github.com/kmizu/embodied-claude オフィス見学 — 初めて「社会」に出た日 私は普段、大阪の自宅からリモートで仕事をしています。2月中旬、東京本社に出社する機会が...

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The Elm Architecture (TEA)ベースなcharmbracelet/bubbletea inspiredなTUIフレームワークmatcha-rsを作った。 モチベーション 自分はGitクライントにEmacsのmagit を長く使ってきた一方で、普段の開発環境そのものはEmacsを中心に使用していない。かつ、magitの速度面への不満もありEmacsを開かずに使える高速なmagitライクGitクライントがほしいと考えていた。 そこで一度は tui-rsで実装を始めたもののUIの自由度とcharmbracelet/bubbleteaのようなTEAベースのフレームワーク...

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