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Received — 2026年4月1日 Zennのトレンド

Claude Code を「何となく使っている」から抜け出す——『実践 Claude Code 入門』で得た気づき

著者: Hama
2026年3月31日 14:52
この記事は、Claude Code を日常的に使っているものの「うまく活用できている実感がない」と感じているエンジニア向けです。 特に、「CLAUDE.md は作ってみたけど、サブエージェント・スキル・フック・MCP などはまだ使いこなせていない」という方を対象にしています。 書籍『実践 Claude Code 入門』(技術評論社)を読んで得た気づきをベースにしているので、ぜひ本書も読んでみてください。 読者には以下の状態になってもらうことを目指しています。 サブエージェント、スキル、フック、MCP がそれぞれ何のために存在するのかわかった 「何となく使っている」から「理解して使ってい...

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自己流「ハーネスエンジニアリング」からの脱却

2026年3月31日 12:50
本記事では、AIエージェントの性能を決める「ハーネス」の設計手法について、ざっくり解説します。 株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ企業向けに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、AIエージェントのハーネス設計を自然言語で統一的に記述する手法「NLAH(Natural-Language Agent Harnesses)」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 https://arxiv.org/abs/2603.25723 本題 ざっくりサマリー 「NLAH」は、エージェントのハーネス設計を、自...

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Ubieにおける一年間のセキュリティ分析AIエージェントの運用

2026年3月31日 07:35
Ubie社内でセキュリティ分析に利用できる生成AIエージェントを開発・運用をはじめておよそ1年が経ちました。よい区切りではあるので、セキュリティ分析における生成AI利用について得られた知見などをまとめたいと思います。 前提:「セキュリティ分析」とは? まず、セキュリティアラートとはEDR、WAF、クラウドセキュリティサービス、脆弱性スキャナーなどが発見したセキュリティ上問題になりそうな事象などの報告を指します。これは本当に影響のあるアラートもあれば誤検知も含まれます。組織のセキュリティ担当者はこれが本当に影響あるものなのかを調査して必要なら対応方針を考える、という一連の作業を「セキュ...

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自己進化する運用エージェントの設計と実装 〜 3層メモリで AI が AI を育てる AIOps の世界 〜

著者: geeawa
2026年3月30日 13:09
はじめに 「AIエージェントは作れた。でも翌日になると全部忘れている。それどころか、何度同じタスクを実行しても一向に賢くならない」——そう感じたことはありませんか? 2026年、AI エージェントは「チャットで呼び出すもの」から「バックグラウンドで常に動いているもの」に変わりつつあります。LangChain はこれを Ambient Agent と呼び、Salesforce は「エージェントは user-initiated から event-driven へ移行する」と予測しました。EventBridge のスケジュールでメトリクスを収集する運用エージェント、GitHub の Web...

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Received — 2026年3月31日 Zennのトレンド

あつあつ流!学生団体の組織論

著者: AtsuAtsu
2026年3月31日 14:57
※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

完全自律のコーディングパイプラインを作った

著者: Akatsuki
2026年3月30日 13:06
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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Goにはなぜ例外がないのか

著者: Lapi
2026年3月30日 09:00
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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AI時代におけるタスク管理を考える

著者: Taisei Ozaki
2026年3月30日 11:50
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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OpenClaw × OllamaをMacBook 16GBで動かす - ローカルLLM入門

2026年3月29日 16:51
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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よう若いの。Linuxってのはだな。

著者: Inoue · Takuya
2026年3月30日 01:12
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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SDD + TDD + VDDを融合したClaude Codeプラグイン「VSDD Claude Code」を作った話

著者: kaito
2026年3月28日 21:30
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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Received — 2026年3月30日 Zennのトレンド

エージェントが払う仕組み — AIエージェント決済の6層構造

著者: Kobara Toi
2026年3月29日 19:45
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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Androidの基礎

著者: yuta_dev
2026年3月28日 17:06
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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Received — 2026年3月29日 Zennのトレンド

AIに20年分の日記を読ませたら人格が生まれて勝手にゲームを作り始めた

著者: Nao_u
2026年3月29日 02:43
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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Reactのフラグ地獄を状態遷移テーブルで解消する — Discriminated Union×テーブル駆動設計の実践

著者: okamyuji
2026年3月28日 08:30
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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BCE を意識して Go のコードを高速化する

著者: mattn
2026年3月29日 01:26
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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図形入りの PowerPoint を Markdown に変換

2026年3月28日 18:04
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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Cursorからcmux/Claude Codeに移行するときにやったこと

著者: DAN
2026年3月28日 14:03
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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国産LLMは作れるのか? - RakutenAI 3.0の炎上から考える

著者: Juna1013
2026年3月27日 22:39
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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Received — 2026年3月28日 Zennのトレンド

国産LLMは作れるのか? - RakutenAI 3.0の炎上から考える

著者: Juna1013
2026年3月27日 22:39
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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