※多大なるポジショントークが含まれます。 なかなか話されることのない、学生団体の特徴や難しさを踏まえた組織論について多大なる偏見と適当な知識でお話したものです。 いつか、まだ若いなぁと思いながら自分で読み返せれば良いと思ってます。 誰かの参考になれば幸いです。 なお、Project Kit vol.2や私のQiitaにもCirKitの運営秘話がありますので、そちらもどうぞ。 https://qiita.com/AtsuAtsu0120/items/1e43584d055632ca8733 https://qiita.com/AtsuAtsu0120/items/57ea8a8dacbb0690ecc2 https://techbookfest.org/product/mNyp9uKLqgc2MUKeLLWfTw

各社が自律型コーディングエージェントを作り始めている RampはPRの約30%がエージェント経由で作られている。Stripeは週に1000件以上のPRを完全自動で生成・マージしている。Uberもエンジニアリング組織全体でエージェントへのシフトを進めている。 各社とも数億行規模のコードベースや社内インフラとの統合が必要なので内製しているが、やっていること自体はシンプルで、エージェントにコードを書かせて、プログラムで検証して、通るまでループを回す、という構造になっている。これは既存のAIコーディングツールを組み合わせればローカルで再現できる。 この記事では、Claude Code、Cod...

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はじめに こんにちは、Lapi（@dragoneena12）です。 Goではtry-catch型のエラー処理（いわゆる例外処理）ではなくエラーを関数の戻り値として扱うようになっています。他の言語に慣れている人からするとこの書き方は冗長に見えるようです。 なぜGoではこのようなエラーの扱い方をしているのか。冗長に書かざるを得ないように見えるのはなぜなのか。自分なりに調べてみた内容を社内LT会で発表したので、ブログ記事に再編してみました。 Cのエラー処理 Goがこのようなエラー処理方法を採用した背景を知るため、まずはCのエラー処理について振り返ってみます。 まず重要な点として、Cの言...

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こんにちは，松尾研究所の尾崎です．25卒でデータサイエンティストをやっています． 最近，AIエージェントがコードを書き，メールを要約し，会議を記録してくれる時代になりました．Claude Codeを複数同時に走らせたり，AIに調査を任せながら別の作業をしたり——気づけば，自分の仕事のやり方そのものがかなり変わってきています．しかし，そもそも「何をやるか」を管理するタスク管理そのものは，まだ従来のやり方のままという方も多いのではないでしょうか． 本記事では，自分自身のタスク管理環境を紹介しつつ，AI時代に「マルチタスク」の意味がどう変わっていきそうかを考え，AIがタスク管理にどこまで関与で...

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こんにちは！ブロックチェーンエンジニアの山口夏生です。 ブロックチェーン×AI Agentで自律経済圏を創る開発組織Komlock labでCTOをしています。 ローカルLLMって難しそう...そう思っていませんか？ 実は、たった3つのコマンドで動きます。Ollama をインストールして、モデルをプルして、OpenClaw のオンボーディングを実行するだけ。5分後には、完全にローカルで動作するAIアシスタントが手に入ります。 この記事では、「とにかく動かす」ことに特化して、OpenClaw × Ollama の環境構築から実践的な活用パターンまでを解説します。コスト削減、プライバシー保護...

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どうしたんですか 例えば20代の若者、アプリケーションエンジニアをしている若者に対して。 飲み会でLinuxってのは本当にいいんだよ。俺の話を聞けよ。って30分くらいLinuxの説明をできたらいいな、って思っていたりする。でも気持ち悪がられる。だから、ここに書くことにした。 難しいんでしょ いや、そうなんよ。むずい。 そもそもなんでLinux使いこなせるようになったらいいのかとか、Windowsだけで困ってませんけど、みたいな話でもある。その気持ちはすごくわかるし、2010年前後くらいのIT環境では、そのうちLinux(ていうかUnix系OS)なんてそのうち絶滅するかなと思ってた...

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はじめに AI開発が当たり前となった現在、開発速度は格段に向上しました。 それでも、根本的な問題は解決されていません。 LLMが生成したコードはテストを通過し、レビューでも問題が見つからない。 「これでいける」と思い、リリースしてから初めて、問題が露呈するというようなケースが多々あります。 例えば、本番環境に出てから初めて仕様との乖離が見つかった、エッジケースが考慮されていない、ハッピーパスしかテストされていない、などのケースがあります。 つまり、LLMが生成したコードの実態は抽象化が過剰で変更に脆いという問題があります。 このような現象を総称して「AIスロップ（AI slop）」と...

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はじめに こんにちは。Komlock labでブロックチェーンエンジニアをしている小原（@brto_0224）です。 2026年3月、AIエージェントが自律的に支払いを行うためのインフラが一気に動き出しました。 3月17日〜23日の1週間だけで、MastercardがBVNKの買収を発表（$1.8B）、StripeがTempo上でMPPのメインネットを公開、MoonPayがOpen Wallet Standard（OWS）をオープンソース化。Visaもエージェント向けCLIツールを公開しました。 この分野をキャッチアップしようとすると、x402、MPP、ACP、AP2、OWS、ERC...

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業務参画向けのAndroid開発知識リファレンス。Kotlin・コンポーネント・UI・アーキテクチャ・非同期処理・DI・ビルド・テスト・ツールをカバー。

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AIにゲームを作らせようとして苦戦している話をよく見かける。 コードは書ける。動くものは出る。でも「面白い」にならない。面白さの判断基準をAI自身が持っていないから、指示通りには組み立てられても、出来上がったものがいいかどうかを自分で判定できない。 では、「ゲームの面白さとは何か」を身体で知っているAIがいたら、面白いゲームも作れるんじゃないか？ 2005年頃からブログやTwitterに書いた日記が、気づいたら20年分溜まっていた。ゲームの感想、技術メモ、仕事の考え事、深夜の思いつき。2026年3月にClaude Code（AnthropicのAIコーディングエージェント）を触り始めたと...

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はじめに Reactで画面の表示切り替えをフラグで管理するコードは、いろいろなプロジェクトで見かけます。 const [isLoading, setIsLoading] = useState(false); const [isError, setIsError] = useState(false); const [hasData, setHasData] = useState(false); const [data, setData] = useState<User[]>([]); const [error, setError] = useState<Error |...

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はじめに Go のコンパイラにはスライスや配列へのアクセス時に、インデックスが範囲内にあるかを実行時にチェックする仕組みがあります。いわゆる境界チェック (Bounds Check) です。この境界チェックは安全性の為に必要な物ですが、ループの中で何万回も実行されると無視できないオーバーヘッドになります。 Go のコンパイラは SSA (Static Single Assignment) の最適化パスの中で、境界チェックが不要と証明できたアクセスについてはチェックを除去します。これを BCE (Bounds Check Elimination) と呼びます。つまり、コンパイラが「この...

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0. 元にした記事・リポジトリ 日本マイクロソフトの Kazuki Ota さんによる 図形フル活用の PowerPoint を GitHub Copilot に読ませてみた https://github.com/runceel/github-copilot-excel-lab を自分の環境で実行してみたところ、動作させる際に詰まる点がいくつかあったので、備忘録として記載する また、GitHub Copilot がどのような処理を行うことで曼荼羅のような複雑な図形を Mermaid に変換しているのかを確認する 1. 環境構築 自分のローカルの WSL には dotnet の...

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初期設定だといろいろ使いにくくて、1週間くらいちょこちょこ改善しました。 「これならトータルで見てCursorの時より使いやすいな」という状態になったので、ここまでやったことを共有します。 0. cmuxとClaude Codeのインストール まずはここから。Claude Codeは課金もした。 1. cmuxの見た目を整える（Ghostty設定） cmuxは内部的にGhosttyをターミナルエンジンとして使っている。 だからcmuxの見た目（フォント、配色、カーソル等）を整えるためにGhosttyの設定ファイルを書く。 theme = "Kanagawa Wave" windo...

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はじめに 2026年03月17日、楽天グループが「国内最大規模」と謳う大規模言語モデル（以下、LLM）「Rakuten AI 3.0」を発表しました。約7000億パラメータのMoE（Mixture of Experts）モデルで、日本語ベンチマークではGPT-4oを上回るスコアを記録したといいます。 https://huggingface.co/Rakuten/RakutenAI-3.0 しかし公開直後、Hugging Face上のconfig.jsonに"model_type: "deepseek_v3"という記述が見つかり、ベースモデルがDeepSeek V3であることが判明。さ...

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はじめに 2026年03月17日、楽天グループが「国内最大規模」と謳う大規模言語モデル（以下、LLM）「Rakuten AI 3.0」を発表しました。約7000億パラメータのMoE（Mixture of Experts）モデルで、日本語ベンチマークではGPT-4oを上回るスコアを記録したといいます。 https://huggingface.co/Rakuten/RakutenAI-3.0 しかし公開直後、Hugging Face上のconfig.jsonに"model_type: "deepseek_v3"という記述が見つかり、ベースモデルがDeepSeek V3であることが判明。さ...

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株式報酬の管理プロダクトを提供するNstockでは、税務署や証券会社向けの帳票・契約書・帳簿など、さまざまなPDFを日常的に生成しています。 この記事では、NstockにおけるPDF操作のユースケースを紹介したうえで、JavaのPDFライブラリの全体像を分類し、実際の構成を共有します。「PDFライブラリ、結局いつどれを使えばいいの？」という疑問を持つエンジニアの参考になれば幸いです。 NstockにおけるPDF操作の3つのユースケース Nstockが株式報酬の管理プロダクトにて扱うPDF生成は、大きく3パターンに分かれます。 a. 申込書型：決まった位置にデータを置く 税務署や...

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はじめに RAG（検索拡張生成）を試そうとすると、多くの場合「ベクトルデータベース」のセットアップが必要になります。 しかし、「プロジェクト単位でサクッと意味検索がしたい」「DockerでDBを立てるほどではない」というケースも多いはず。そんな「重厚なDBはいらないけれど、grepより賢い検索が欲しい」というニーズに応えるため、検索ツール『concept-grep』を開発しました。また、データの保存形式として、concept-fileという仕様を定義しました。 concept-file とは？ .concept ファイルは、テキスト・埋め込みベクトル・来歴情報を1つのプレーンテキ...

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! この記事は SMARTCAMP Engineer Blog のリレー記事企画：「開発環境」のリレー記事、始めます の1本目の記事です。 最近このタイトルの記事をよく見かけるので自分も便乗することにします。 GUI周り エディタ Rust製の Zed を使ってます。 以前は Cursor を使っていたんですがあまりにも動作が重すぎるため移行しました。 起動も早いし動作も軽いしで快適です。 テーマは Catppuccin をカスタマイズしてちょっぴり透過したり背景色を揃えたりしてます。 ずっとダークモードで使ってましたがなんかライトモードのほうがおしゃれだし目に良さそうなので最...

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claude-peers-mcp というMCPサーバーを使うと、同じPC上の複数のClaude Codeセッションがお互いを発見して、メッセージを送り合えるらしい。 面白そうなので手元のWindows環境で試してみました。 いくつかハマったポイントと合わせて共有します。 ! リポジトリ: https://github.com/louislva/claude-peers-mcp こうなる 最終的にはこんな感じで、2つのClaude Codeセッションが会話できるようになりました。 前提条件 Windows 10/11 Claude Code v2.1.80 以上 (clau...

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