1. Google MCPを接続したときに起きること たとえば、来週のチーム進捗会議のアジェンダを AI に作ってもらおうとして、「最近の社内ドキュメントから議題を整理して」と頼んだとします。返ってきたアジェンダの中に、なぜか「来月から A さんが家庭の事情で退職予定」という項目が紛れ込んでいる👉AI は、自分のドライブに置いてあったメンバーとの 1on1 メモまで読みに行っていた——という事故が、方法論として成立し得ます。 AIエージェントを Google Workspace に接続するとき、ユーザの見れる範囲をAIにそのまま見せるというのは一見適切なように見えて、こういった不慮の...

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本記事では、RAGの性能を高めるための「Corpus2Skill」という手法について、ざっくり理解します。 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、「ベクトルDB」を使わずにRAGの精度を上げる新手法「Corpus2Skill」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/2604.14572 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます（参考） 本題 ざっくりサマリー 「Cor...

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はじめに この記事ではエンジニアが30%~40%とキー数の極端に少ないレイアウトにする場合の注意点についてまとめました。 用語について ShiftやCtrlといった「修飾キー」と、記号などを打つための「レイヤー切り替えキー」は、どちらも「他のキーと組み合わせて別の機能を持たせる」という点で本質的に同じものです。この記事では、これらをまとめて Metaキー と呼ぶことにします。 40%レイアウトの基本ルール 結論を先に言うと、 日常的にコマンドを叩くような作業をするエンジニアは5カラムなど極限までキー数を削ったキーボード配置に安易に移行するのは推奨しない というのが主な主張です...

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みなさまこんにちは！エアークローゼットでCTOをしている辻です。 これまでに DB Graph MCP、社内MCP群の全体像、Biz Graph MCP と、社内向けに作っている MCP サーバーを順に紹介してきました。 今回はその中でもちょっと毛色が違うものを取り上げます。Sandbox MCP ── 非エンジニアの社員が AI と一緒に作ったアプリを、ワンコマンドで社内に安全に公開できるプラットフォームです。 「Claude Code でアプリを作れるなら、それをそのまま社内に出せばいいじゃん」という話を、安全に実現する仕組みです。 背景：作るのは簡単になったが、公開は難しいまま...

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はじめに // サーバー側（Hono） app.get('/posts/:id', (c) => { const post = findPost(c.req.param('id')) return c.render('Posts/Show', { post }) }) // クライアント側（React） export default function Show({ post }: PageProps<'Posts/Show'>) { return <h1>{post.title}</h1> } post の型は Post として完...

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はじめに こんにちは、uchiです。株式会社ビズリーチのAI Product Studio（以下、APS）でエンジニアをしています。APSは2026年2月に新設された組織で、「AIでプロダクト創出を常態化する」をミッションに、現在はAIを前提とした開発プロセスの構築と新規プロダクト開発に取り組んでいます。 この記事では、APSでAI前提の開発フローを構築するなかで生まれた「Agentic UATスキル」を紹介します。AIエージェントに仕様を一切教えずエンドユーザーを演じさせ、業務を遂行できるかを自律的にテストする手法です。ソースコードを読ませず、UIだけを頼りに業務を進めさせることで...

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はじめに 本記事はCVE-2026-32309として公開されており、Cryptomator 1.19.1 より修正が適用されています。 セキュリティ初学者の視点で書いていますので、説明や公開方法について不適切な点があればコメント等でご指摘いただけると幸いです。 なぜCVEを取りたいと思ったのか 私は27年卒予定の学生で26年4月現在絶賛就活中なのですが、開発やネットワークの経験を説明するときにOSSのコントリビュート経験がなく、これから作るにも時間が確保できるかわからないということで「脆弱性の指摘であればトリアージまでの時間がOSSのPRより早く、ついでにセキュリティの勉強にもな...

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はじめに こんにちは！TOKIUMでQAチームのリーダーをしている西田です。 「シフトレフト」「ATDD（受け入れテスト駆動開発）」「BDD（振る舞い駆動開発）」 — テストを上流に持っていこうという考え方は、ソフトウェア開発の世界で10年以上前から提唱されてきました。概念としては広く知られているのに、実際に徹底できている現場は少ない。「理想はわかるけど、やるのが大変」というのが正直なところだったと思います。 ところが今、生成AIの急速な進化によって前提が変わりつつあります。Claude CodeやGitHub Copilotによるコーディング自動化、Playwright Agent...

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Anthropic LabsのClaude Design（2026/4/17リリース）を実体験で完全攻略するで。プロンプト1本でプロトタイプ・ワイヤー・LP・スライド初稿作ってそのまま編集、デザインシステム構築、週間利用枠まで見せたる本やで。

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松尾研究所シニアデータサイエンティストの太田です。普段はLLMの事後学習に関するプロジェクトに携わっています。 現在松尾研究所では各種業務をメンバーに代わって自律的に代行するパーソナルエージェントの社内開発に取り組んでいます。この記事ではそうした開発のなかで調査をしたOpenClawとHermesについて、思想の違いとデザインチョイスを主に共有したいと思います。 ! この記事のターゲット OpenClawやHermesを名前は知っているが違いがよくわからない人 AIエージェントの「アーキテクチャ」（あるいは「ハーネス」）に興味がある人 組織内でClaw活用を検討している人 なおこの記...

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デンキヤギでは、2021年から 商用の帳票エンジン（yagisan-reports） を開発しています。 この間に 生成AIにプログラムを書かせることが当たり前 になりました。この流れに追従するため、 帳票エンジンの開発方針を生成AIに全振りして、4年以上取り組んでいた帳票デザイナーの開発を凍結する 決定をしました。 なお、この記事は2年半ぐらい前に書いた記事の続編です。 https://zenn.dev/yagisan_reports/articles/4ce548fc8748eb 開発当初（2021年、AI以前）からの構想 yagisan-reportsは最初期から、 帳票テンプ...

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今回は C# のクロージャアロケーションを潰すときの頻出テクニックを紹介します。 デリゲートのメモリ確保 ラムダ式を使って Action や Func を作成する際、外部の変数にアクセスすると、その変数をキャプチャするためのクロージャがヒープに作成されます。これは GC 対象のヒープアロケーションになるため、頻繁に実行されるコードパスでは GC プレッシャーが増し、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。 https://qiita.com/ruccho_vector/items/f6abd88ae8c3724fd2e6 void M(int a) { Action a...

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以前、私は Claude Code と一緒に dark-part-time-job というオーケストレーションシステムを作りました。 これです。 https://github.com/yamk12nfu/dark-part-time-job 複数のAIエージェントを tmux 上に並べ、親分・若頭・若衆のような役割分担で開発タスクを進めるための仕組みです。名前からしてだいぶ治安が悪いですが、やりたかったことは意外とまじめでした。 親分がユーザーの指示を受け、若頭がタスクを分解し、若衆がそれぞれ実装します。ここで重要なのは、人間がworker一人ひとりに細かく指示を出すのではなく、タスク分...

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はじめに こんにちは。Dress Code 株式会社で、プロダクトエンジニアをやっている津田です。 仕様駆動開発を始めて 4 ヶ月ほど経過したので、改めて振り返ってみるべく記事に残してみています。 今回の対象読者は次に列挙するような方々を想定しています。 とりあえず試して実感してみたい人 プロセスが重そうで踏み出しきれない人 現場での工夫・実践知を知りたい人 本記事がこれらの方の一助になれば幸いです。 正直、仕様駆動開発自体の合う合わないは組織の規模やプロダクトの性質、開発スタイルに強く依存すると考えています。 参考程度に弊社の情報を軽くお伝えすると、次のようになっております。 ...

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はじめに https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5 最近、AIで音楽を生成できるオープンソースモデル「ACE-Step 1.5」を試す機会があったので、備忘録として残します。 精度や操作感において、Sunoなどの商用モデルに匹敵するクオリティで、しかもローカル環境で動かせるという、なかなかロマンのあるモデルです。 また、このモデルはテキストからの音楽生成だけでなく、音楽の一部分修正なども行うことができ、しかもそれらの機能を単一のモデルによって達成している（マルチタスク学習）ところも面白いです。 今回は、前回の記事の続きです https://ze...

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SwiftUIの @Environment は、状態を環境変数として扱い、親ビューから子ビューへと効率的に流し込める非常に便利な仕組みです。 実はUIKitにおいても、このコンセプトを体現する強力な仕組みは古くから備わっています。 今回は、iOS 8から提供されている歴史あるAPIであり、iOS 17での進化を経て開発者が独自の値を定義・伝播できる柔軟性を手に入れ、@Environmentのように任意の値を階層に流せる仕組みへと進化した UITraitCollection について解説します。 UITraitCollectionとは？ UITraitCollection は、いわば ...

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こんにちは！peintangos です。ChatGPT、Claude、Discord、Slack など、普段わたしたちが触れる AI のインターフェースはたくさんあります。一方で、日本で個人間のコミュニケーションに使われるアプリとしては、LINE の存在感はかなり大きいです。LY Corporation の FY2024 統合報告書によると、LINE の国内月間アクティブユーザーは約 9,800 万人とされています。では、LINE 上で AI エージェントの応答はどこまで表現できるのでしょうか？この記事では、Messaging API、LIFF、LINE Bot MCP Server を...

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Playwright未経験のQAエンジニアが、Page Object Model + Fixtures Patternで メンテナブルなE2E回帰テスト基盤を作り、Claude Codeで「書ける/直せる」を 仕組み化し、最終的に夜間auto-healで失敗テストの修正PRを自動生成するところ まで届くハンズオン書。`docker compose run`で動くテンプレートリポジトリを クローンしながら章ごとに進められる。

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RubyKaigi 2026 に参加して、Matz のキーノートで Spinel の発表を聞きました。Spinel は Ruby の AOT コンパイラで、Ruby のコードを読み、C のコードを生成し、最後は native binary として実行できる形にします。Ruby を書いている人間としては、「Ruby の AOT コンパイラ」という言葉だけでテンションが上がります。 Ruby はかなり動的な言語でもあります。メソッド呼び出し、クラスの再オープン、メタプログラミング、eval、実行時に変わるオブジェクトの形。普通に考えると、AOT コンパイルとは相性が悪そうに見えます。 それで...

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はじめに 生成AIの登場により、コーディングだけでなく障害調査の効率も劇的に改善されました。スタックトレースを貼り付けるだけで原因の仮説が返ってきます。ログを渡せばパターンを読み解いてくれます。以前なら数時間かかっていた調査が、数十分で終わるケースも珍しくありません。 しかし、最近は現場で気になる傾向が増えているように思えます。本番障害対応において、生成AIの提案に従った「正しすぎる修正」が、かえって悪影響を生んでいる ケースです。 この問題の厄介な点は、生成AIが本質的に正しい提案をするからこそ、発生してしまうという点にあります。 何が起きているか：現場の一例 先日、あるDB処...

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