Discoverability robots.txt Sitemap Link headers Content Accessibility Markdown negotiation Bot Access Control AI bot rules Content Signals Web Bot Auth API / Auth / MCP API Catalog OAuth discovery OAuth Protected Resource MCP Server Card A2A Agent Card Agent Skills WebMCP Commerce x402 MPP UCP ACP Multiple checks across 5 categories: Discoverability — robots.txt, Sitemap, Link response headers Con
去年くらいからAIOというワードを目にするようになったと思います。AIOとはAI最適化（AI Optimization）のことで、簡単に説明すると、AI検索や生成AIに信頼されるコンテンツを設計することを意味します。 信頼されるコンテンツとして設計されているか、回答エンジン最適化（AEO）、生成エンジン最適化（GEO）、大規模言語モデル最適化（LLMO）など、WebサイトがAIエージェントに対応しているかどうかを多角的にチェックできる無料のオンラインツールを紹介します。 各項目についての解説や、NGになった項目の改善策なども提示され、無料とは思えないほど充実した機能を備えています。 Is Your Site Agent-Ready? Is Your Site Agent-Ready?は、WebサイトのURLを入力すると、そのWebサイトをスキャンして、AIエージェントへの対応状況を確認でき
私はMySQLが好きです。長く使ってきましたし、オンプレミスでの運用もやってきました。 しかし現職に来てからは、PostgreSQLを使う機会が増えました。最初は正直かなり抵抗感がありました。ずっとMySQLを使ってきたので、慣れの問題もありますし、PostgreSQLに対して必要以上に構えていたところもあったと思います。 ただ、実際に使っていくうちに、PostgreSQLの良さが少しずつ見えてきました。最近では、新規開発でどちらを選ぶかと聞かれたら、PostgreSQLを選びたいと思うようになっています。 私はMySQLを長く使ってきたので、昔のMySQLの雑さも知っています。ただ同時に、今でも昔の印象だけでMySQLを語るのは不正確だとも思っています。sql_modeをきちんと設定すれば危ない挙動の多くは避けられますし、MySQL 8でかなり多くの機能が入りました。 また、今回はオンプ
Gemini Nanoで変わるWebアプリ開発〜オンデバイスAIで実現した「プライバシー保護型リーンキャンバス支援ツール」 AI（人工知能）は、今やクラウドだけのものではありません。Google Chromeに軽量かつ強力なAIモデルGemini Nanoが組み込まれたことで、サーバーを介さずブラウザ内で高度なAI処理を行う「Built-in AI（組み込みAI）」の道が拓かれました。 本記事では、このGemini Nanoの力を最大限に活用し、事業のアイデアを練るためのフレームワーク「リーンキャンバス」の作成・添削を支援するWebアプリの開発秘話と、そこで実現した新しいユーザー体験を、技術的なポイントを含めてご紹介します。 開発動機：リーンキャンバス作成のストレスからの解放このアプリを作り始めた動機は、とてもシンプルでした。リーンキャンバスを書くのが面倒だったからです。 リーンキャンバス
おはようございます。furuya (@fryx404) です。 今回は、私が最近構築している「セカンドブレイン」の環境について紹介したいと思います。 Obsidianをハブにして、話題の NotebookLM や Antigravity を組み合わせた構成です。 結構洗練られてきたので一旦このへんで公開してみようかなという感じです。よろしくお願いします！ Obsidianのセットアップまずは母艦となるObsidianのセットアップから。 特に変わったことはしていませんが、 「シンプル」 であることを心がけています。 私のObsidianの画面Basesで自分を管理するまずは多くのObsidianユーザーが使用しているデイリーノートの紹介です。 私のデイリーは3段階の構想になっていて、一番上が「ハビットトラッカー」、中断が「ジャーナル」、下段が「タイムスタンプ」となっています。 デイリーの中
タイトルどおり、先日CICに自分の信用情報開示報告書を照会した。 得られた報告書を紐解くと、「ネットの経験知」レベルであったことの幾つかは、「本当だったんだ」という確度をもって断定できるようになった。 そして「信用ブラックになった人間がとるべき行動」や、そうでない人も「自分の信用スコアを最大化する為に採るべき最適行動」について、示唆を得ることが出来た。 このエントリでは、順を追って解説することで備忘録とし、併せて皆さま（特に現在信用ブラックの方）の便益に資されたい。 （読むのが面倒であれば、最後にtipsとして一覧にしている。ただ当たり前のことしか書いてないが。） 時系列その年の元旦。まだ平成だったが、その日、私は借金まみれの生活を自力でどうにかすることを諦め、破産することを決めた。 無気力で自堕落な私がそこから弁護士事務所に向かうのには、更にひと月の時間を要した。 弁護士と今後の対応を協
3秒まとめ WordPress で運用していた写真ポートフォリオサイトを Astro に移行した 移行作業は数時間で完了し、専用ツールでサクッと移行できた Lighthouse スコアが大幅改善し、めちゃくちゃ速いサイトになった 開発サーバの起動やビルドも高速で、開発体験も良好 どんな人向けの記事？ WordPress から静的サイトへの移行を検討している方 Astro に興味があり、実際の移行事例を知りたい方 写真やポートフォリオサイトを高速化したい方 静的サイトジェネレーターの導入を考えている方 背景 業務で Astro を調査していたら、Astro で作ったウェブサイトの表示速度がめちゃくちゃ速くて驚愕しました。開発サーバの起動やビルドも爆速です。 WordPress からの移行ツールも充実しているので、重い腰を上げて WordPress で運用していた写真ポートフォリオサイトを A
Introduction Playwright comes with three Playwright Test Agents out of the box: 🎭 planner, 🎭 generator and 🎭 healer. These agents can be used independently, sequentially, or as the chained calls in the agentic loop. Using them sequentially will produce test coverage for your product. 🎭 planner explores the app and produces a Markdown test plan 🎭 generator transforms the Markdown plan into th
きっかけ Federico Castagna らの論文「Critical-Questions-of-Thought」(CQoT) を読んだ。要するに、LLM に回答を生成させた後、その回答を批判的に検証させるステップを挟むと精度が上がる、という話だ。 論文では Toulmin の議論モデルに基づいた批判的質問（Critical Questions）を使って、LLM の推論プロセスを検証している。具体的には、以下の 8 つの質問で推論の妥当性をチェックする： 推論は明確な前提から始まっているか？ 前提は証拠や事実で裏付けられているか？ 前提と結論の間に論理的なつながりがあるか？ その論理的つながりは妥当か？ 推論は論理的誤謬を避けているか？ 結論は前提から論理的に導かれているか？ 推論は既存の知識や原則と整合しているか？ 推論の結論は妥当で合理的か？ これらの質問に対して、AI 自身が Pa
この記事で得られること ✅ 30分の会議を5分で議事録化する自動化フロー ✅ 開発量を2.5倍に増やした具体的な環境構築方法 ✅ 情報検索を30秒以内に短縮するナレッジ管理術 ✅ PRレビューを10点満点で自動評価する設定 ✅ すぐに使えるCLAUDE.md設定テンプレートとスクリプト TL;DR Claude CodeとObsidianを組み合わせることで、議事録作成時間を66%削減、開発コントリビューションを2.5倍に増加させました。Tactiq→Google Drive→Obsidianの自動化フローと、AIに最適化されたナレッジベース構築により、マネジメント業務をこなしながらも効率的な開発を実現。本記事では実際の設定ファイルとワークフローを公開します。 こんにちは、YOUTRUSTでエンジニアリングマネージャーをしている須藤（YOUTRUST/X）です。AI爆速普及委員会の委員長と
Agent running... (Press Ctrl-P to pause) /Users/username/.cache/uv/archive-v0/8UNE-QZmsj_fwI7VgPxJz/lib/python3.12/site-packages/pydantic/main.py:463: UserWarning: Pydantic serializer warnings: PydanticSerializationUnexpectedValue(Expected 9 fields but got 5: Expected `Message` - serialized value may not be as expected [input_value=Message(content='Excellen...thinking_blocks': None}), input_type=M
2025年6月13日にAnthropicが How we built our multi-agent research system という記事を公開しました。Claudeの「Research」機能の開発過程で得られたマルチエージェントシステムの重要な知見をまとめている非常に有用な記事でした。 私自身も最近マルチエージェント構成の Deep Research 機能を実装する機会があり、この記事から多くのヒントを得ることができました。本記事では特に参考になった部分をまとめました。意訳している部分も多いので正確な内容を把握したい方はぜひ原文も確認していただければ幸いです。 本記事の構成 原文記事の構成とは少し違いますが以下の流れでまとめています。 前提条件: Research機能の基本構造 マルチエージェントシステムの強みと限界 Prompt Engineering のコツ エージェントの効果
OSSは現代のテクノロジーを支える重要な柱です。しかし、そのコード一行一行の背後には、開発者の試行錯誤やひらめきがあり、それが多くのサービスや機能を支えています。 今回お話を伺ったのは、多くの開発者を悩ませるというPDF生成の課題に立ち向かい、ユーザーフレンドリーなライブラリ「pdfme」を開発したkyoheiさん（@labelmake）。個人用途のツールから生まれたpdfmeが、いかにして世界中で利用されるライブラリへと成長したのか。その開発の舞台裏、そしてOSSにかける情熱をお伺いしました。 pdfme開発のきっかけとなった“神関数” ――kyoheiさんのプログラミングとの出会いについて教えてください。 kyohei 大学2年生の時ですね。私は商学部だったんですが、スティーブ・ジョブズの伝記を読んだのがきっかけでパソコンに興味を持ちました。 はじめてプログラミングに触れたのもその頃で
どうも、篠です。 今日はちょっと普段あまり触れない下り関連の話をしたいと思います。 ダウンヒルの話は何かしら熟練者に突っ込まれやすい話題なので先に言っておきます。 これは、初心者向けの内容です。 特に女性の方に聞いて欲しいです。 分かっている大人の方は適当に聞き流してやってください！🙌 本題に入ります。 そもそも！ 私は自転車始めたての頃、 ダウンヒルが大嫌いでした。 山を登ったら下りは全部リフトで降りたいと思うぐらい、スピードが出る下りが怖かったです。 でもヒルクライムを続ける上で、どうしても登ったら下らないといけないので、そんなことは言っていられません。 苦手意識を克服しようと沢山数をこなして練習しました。 年間累積標高35万m登ると35万m下っているので、経験はだいぶ積みました…() とはいえ、それはあくまで下りの際の意識やコーナーリングの経験であって… ドロップハンドル(下ハン)
住所を、もっと便利にしよう。 無意識のうちに感じていた、 たくさんの不便を解決しよう。 いま、私たち日本郵便の、 新たなインフラづくりへの挑戦が 動き出しています。 デジタルアドレス。 それは、たった７桁の英数字で、 住所が伝わる仕組み。 もしもこれが、世の中に浸透したら。 長い住所を書くストレスが減らせる。 スマホやパソコンでの、 住所入力が楽になる。 引越しの時、いくつものサービスで 変更手続きをしなくてすむ。 言うなればこれは、 「住所」のパラダイムシフト。 とても大きな変化だからこそ、 社会全体での実用化には 少し時間がかかるけれど。 まずは郵便局アプリでの、 ゆうパック送り状作成から ご利用いただけます。 さあ、あなたも住所を７桁に。 デジタルアドレス、はじまります。
Claude can now connect to your apps and tools through Integrations, while advanced Research searches across the web, Google Workspace, and connected services to quickly deliver comprehensive reports. この記事では Next.js を使用して Vercel 上に MCP サーバーを構築する方法を紹介します。完成したコードは以下のリポジトリで確認できます。 Next.js プロジェクトを作成する まずは以下のコマンドを実行して Next.js プロジェクトを作成します。 npx create-next-app@latest my-mcp-server 続いて以下のパッケージをインストールします。
3秒まとめ この記事の目的 みやっち氏作の AI PM ワークフローの理解と社内プロジェクトへの応用可能性の探求 内容 AI PM の概要とコンセプト 「aipm_v0」の説明 「オンライン定性調査プラットフォーム構築」における活用シミュレーション。8 年前に企画してローンチしたサービス。 考察や応用事例。示唆が多いので解説。 期待される効果 プロジェクト管理業務の効率化と質の向上 AI Agent や Digital Twin、ドキュメントワークフローへの応用 AI PMとは？ AI を活用した、プロジェクトマネジメントの新しいアプローチです。 目的: プロジェクト計画の自動生成・最適化 タスクの割り当てと進捗管理の支援 リスク予測と早期警告 コミュニケーションの円滑化 期待されるメリット: プロジェクトマネージャー（PM）の負担軽減 意思決定の迅速化と精度向上 プロジェクト成功率の向上
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