Loop Engineeringは完全自律への「橋」となる コードが人間の読解速度を超えて生成され続ける——気づいた頃には、誰も全体を把握していないコードベースだけが残る。理解負債は、後から返済できる技術的負債とは違う。負債が積み上がった時点で、返済に必要な"理解"そのものが失われている。 TL;DR Claude Code責任者Boris Chernyの「My job is to write loops.」発言から"Loop Engineering"が広まった 「都度プロンプトを打つ」から「指示・検証・引き継ぎを行う小さなプログラム(loop)を設計する」への転換 構成要素は6つ：スケジューリング、ゴール条件、隔離ワークスペース、Verifier、永続メモリ、コネクタ cobusgreyling/loop-engineeringはこの考え方を実践するCLIツール群(loop-init/l
この記事は長いです。長い癖に具体的に自分が使っているdocker composeなどの設定までは記載していません。そこまで書くとさらにとんでもなく長い記事になってしまうと思ったためです。あくまで思想としてどのように最近開発環境を考えているのかを伝えられたらと思っています。コンテナ開発における環境に悩んでいる方、ぜひ読んでみて感想を聞けたらと思います。私は日々悩み続けています。 以前、「辿り着いた最高の開発環境は Remote な Dev Containers です」という記事を書きました。 当時は本当にそう思っていました。Mac や Windows の普段使い環境を維持しつつ、開発だけ Linux 上に寄せられる。Tailscale や Remote SSH を組み合わせれば、どこからでも同じ開発環境に入れる。 最高だと思っていたのですが。。。 今の私は、VS Code + DevCont
16GB のノートPC でも、Claude Code + ローカル LLM は本気で使える — CodeRouter で Tool Call が安定するまで(2026年7月版) このノートは「手元の 16GB の Mac やノート PC で、Claude Code をローカル LLM で動かしたい」という人向けの実用ガイドです。2026 年 4〜7 月の X / Reddit(r/LocalLLaMA)の議論を調査した最新のモデル選びと、当方で 100 リクエスト単位の実測を重ねた Tool Call 安定化の数字をまとめています。開発の経緯を知りたい方は末尾の連作記事へどうぞ。 TL;DR 16GB RAM の Mac(M シリーズ)や Windows ノートでも、Qwen2.5-coder:7b や Qwen3.5 9B、低 quant の MoE モデルで Claude Code +
はじめに 「ループエンジニアリング」という言葉が話題になっています。 ざっくり言うと「自分がエージェントに指示を出す役割を、システムに置き換える」という考え方です。 人間がプロンプトを書いてはエージェントの出力を確認して、またプロンプトを書いて、という往復をやめる。 代わりに作業→レビュー→修正のループをシステムとして設計して自動的に回す。 プロンプトエンジニアリングが「1ターンごとに何を伝えるか」の技術だったのに対して、ループエンジニアリングは「ループ全体をどう設計するか」の技術です。 エンジニアの役割が「プロンプトを書く人」から「ループを設計する人」に変わるということです。 TAKT はまさにこれを実践するツールです。 やっと世の中が TAKT に追いついてきましたね。 TAKT は複数のAIエージェントにそれぞれ役割を与えて、作業→レビュー→修正のループを自動的に回すオーケストレーシ
なぜ私はWBSを「至高」と呼ぶのか たいていのプロジェクトは、不確実性が高い。やるべき作業の全体像が見えないまま、それでもゴールまでの道筋を引かなければならない。 WBSの本質は、ここにある。いま認識している作業を一覧にし、その一つひとつに「もっと分解できないか」と目を向けさせてくれる。 価値があるのは、この「分解する」という行為そのものだ。詳細化しようとした瞬間、それまで見えていなかった作業が出てくる。 「この機能、先に本番のスキーマ変更を通さないと載らない」 「この外部API、利用申請に二週間かかるやつだ」 見えていなかったタスクが、分解の過程で次々と姿を現す。 同時に、作業どうしの依存関係も見えてくる。どれが先で、どれが後か。自然と優先順位を考えられるようになり、とりわけ調整に時間のかかる作業を先に着手できる。外部との折衝、データ取得、環境準備。こうした"待ち"の長い作業を後回しにす
SKILL.md name japanese-tech-writing description 日本語の技術文書・書籍原稿の文章規範。整形（一文一行、引用ブロック、脚注、コラム記法）、段落と論証の構成（パラグラフライティング）、論証の厳密さ（ツッコミどころの除去）、読み手の負荷の管理、視点と語り、演出の抑制、LLM っぽい空句の禁止、冗長の排除を定める。日本語で技術書の章、草稿、記事、解説文を書くとき、または推敲・リライトするときに使用する。 日本語技術文書の文章規範 日本語で技術的な原稿（書籍の章、記事、解説文）を書く・推敲するときは、以下の規範に従う。 整形 一文ごとに改行する。段落の区切りは空行で示す。 コード、差分、ログ、設定ファイルの断片はコードブロックで示す。 用語の由来や定式化の名称など、本筋から一段外れる補足は、本文に並べず脚注（[^ラベル]）に降ろす。 定義や分類の列挙は
こんにちは、takahashi（@stak_22） です。 私は Claude Code を使って開発しているのですが、「さっき同じこと指摘したのに、また同じミスしてる」というケースがよくあります。 同じセッションなら覚えてくれます。でもセッションをまたぐと忘れる。チームの別メンバーが同じエージェントを動かしたら、また一から同じことを教え直す。学びがその場限りで蒸発していくわけです。その度に CLAUDE.md に追記するのも面倒です。 これを解決してくれたのが、今回紹介する self-improvement という Agent Skill でした。導入してみて布教したいと思えるものだったので、紹介させていただきます。 このスキルは何をするのか ひとことで言うと、会話の中で生まれた「学び」を構造化してリポジトリに貯めていくスキルです。 エージェントが以下のような瞬間を検知すると起動します。
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・エバンジェリストなる肩書きでお仕事をしている水島です。大学院の頃はPEG（Parsing Expression Grammar）の研究をしていて、構文解析やプログラミング言語処理系が専門です。 先日、Anthropicの新モデルClaude Fable 5にほぼ丸投げで「プログラミング教育サイトを作って」と頼んでみたところ、想像をだいぶ超えるものが出てきました。 言語の庭 — ことばを育てて、言語をつくる リポジトリはこちらです。 全6コース・54レッスン。日本語キーワードの教材用言語「にわ語」を備え、エディタも実行も構文木の可視化もすべてブラウザの中で完結します。登録不要・広告なし・無料。これが、放置時間にして合計2時間足らずで出てきました。 なお、この「言語の庭」は私の個人プロジェクトであり、弊社のサービスではありません。 正
考えるだけでPC操作・脳内発話も 中国がAI脳インプラント開発加速、一般販売も間近か Nature報道 Nature誌が5月19日（現地時間）に掲載した記事によると、中国のスタートアップ企業が、AIを活用したブレイン・コンピュータ・インタフェース（BCI）の開発と実用化を急ピッチで進めているという。現在、中国では臨床試験が進んでおり、AIを搭載した脳デバイスが間もなく一般向けに販売される見込みという。 BCIは脳とコンピュータをセンサーでつなぐ技術で、これまでも体が麻痺した人や神経変性疾患の患者を支援するために使われてきた。近年、中国や米国の企業がこの技術に大規模言語モデルを組み合わせることで、従来の技術よりも高い精度で脳活動を読み取れるようになっている。 上海に拠点を置くNeuroXessは、AI搭載の脳インプラントを用いて麻痺患者を支援する臨床試験を行っている企業の一つ。このインプラン
OpenAIがコーディングエージェントのオーケストレーションツール「Symphony」を開発しました。Symphonyは大量のCodexエージェントを自動管理できるツールで、導入によってプルリクエストの件数が5倍に増加したチームもあるとのこと。SymphonyのソースコードやAI向けの仕様書はGitHubで公開されています。 An open-source spec for Codex orchestration: Symphony. | OpenAI https://openai.com/index/open-source-codex-orchestration-symphony/ OpenAIの社内生産性向上チームは2025年8月末から「人間の手ではコードを一切書かず、すべてCodexに生成させる」という実験的アプローチに取り組んでいます。チームはCodexを前提としてリポジトリを設計し
実際の画面とは異なるサンプルイメージです チームのSlackにAI社員を3人常駐させています。 社員5人で、2週間動かしました。 誤解を招きそうだからちゃんと書いておきます。 2週間です。半年でも1年でもなく、2週間。 それでも書きたくなるくらいのことが起きたので、この記事を書いています。 SIerの大規模開発で扱う資料は毎週溜まります。 仕様書の背景、顧客の痛点、過去の判断の残り香。 新しく参画したメンバーは、これを数週間かけて読み込むのがいつもの景色です。 そこに、このAI社員3人が入りました。 すると、2年目のメンバーが参画1週間でSKILLを直し、2週間で設計根本に疑問を出してきた。 正直、びびりました。 自己紹介・大規模現場の話を軽く 私はNTTデータグループ 技術革新統括本部のITアーキテクト（課長代理）で、大規模システムのモダナイゼーションに携わっています。 全社の高難度案件
※モデル形式やトークナイザ、量子化手法により実サイズは前後する 性能に関する公式主張 PrismMLの発表では、同等タスクにおいて、より大きなモデルに匹敵する性能とされている。 ただし、これは公式ベンチマークベースの結果であり、実運用やローカル環境でどこまで再現できるかは別途検証が必要である。 でも出たばっかなんだよ（実行環境の未整備） 2026/4/20時点での最大の問題は、 Ternary Bonsai 実行環境の選択肢がまだ限られていることだ。 Apple Silicon（Mシリーズ） Metal / MPS前提の実装 が先行しており、Windows環境では、3値重みを前提に最適化した実装はまだ少なく、従来型の演算系に寄せた形で扱うケースが多かった。 そんなときTrillimが一晩でやってくれてました Trillimとは？ Trillim は、BitNet系に代表される低ビットモデル
AIによる最適解が戦略の均質化を招く中、羽生善治九段は、あえて評価の低い手を選ぶことにこそ差別化の核があると説く。数字に翻弄されず、一貫性を持って決断し、責任を負う。AI時代における人間ならではの意思決定と真の個性の在り方とは。 AIが初めて人間に将棋で勝利をしてから既に十年以上がたつ。棋士たちのAI利用は珍しくなくなり、誰もがAIを使い、「最善手」を学ぶ時代となった。均質化が進む中で、どう個性を保ち、どう差別化するか。そしてどうAIと向き合い、意思決定の質を高めるか。 日本ヒューレット・パッカードが2026年2月に開催したイベントで、羽生善治九段が特別講演に登壇した。羽生氏の発言は将棋界の話であると同時に、AI活用の最前線に立つビジネスパーソンへの問いかけでもある。ここでは、対談形式で羽生氏が語った言葉を紹介したい。 1970年生まれ、埼玉県出身。小学1年で将棋を始め、6年のとき小学生名
Googleは、日本時間で4月23日未明にラスベガスで開幕したイベント「Google Cloud Next 2026」で、AIエージェントの開発、運用、管理まで対応する包括的なAIエージェントのプラットフォーム「Gemini Enterprise Agent Platform」を発表しました。 Gemini Enterprise Platformには、AIエージェントの構築、デプロイ、複数のAIエージェントのオーケストレーション、AIエージェント用のツール、スキル、MCPツール、サンドボックスなどさまざまな機能が統合されています。 これにより社内の従業員が日常的に行っているデータの分析や予測、資料作成やルーチンワークなどの多くの作業を自動化してくれるAIエージェントの構築が容易になります。 ローコードでAIエージェントを開発する「Agent Studio」 AIエージェントの構築に利用でき
3行まとめ 🐶 Antigravityは、「口だけ」じゃなく「手」があるAI。チャットに頼むだけで、ブラウザを操作して予約・検索・購入一歩手前まで代わりにやってくれる。 🔐 APIキー不要・設定ゼロ・Googleアカウントだけで今日から使える。オープンソース系ツールと違い、Googleの強固なセキュリティ基盤の上で動くのが一般の方には最大の強み。 📦 月3千円のGemini課金で、AI機能 ＋ 5TBストレージ ＋ 家族5人シェアが手に入る。コスパ最強のAI課金はこれ一択。 こんな人に読んでほしい 🐾 「AIって色々あるけど、結局どれに課金すればいいの？」と迷っている方 難しい設定なしに、AIに実際の作業をやってほしい一般の方 エンジニアじゃない家族・友人に、AIエージェントをうまく紹介したいエンジニア 前提条件 Googleアカウントがある Gemini有料プラン（Google
「地価を教えて」で国のデータが返ってくる？ 国土交通省は2026年2月26日、AIを活用して地理空間情報を自然言語で取得できる「地理空間MCP Server – MLIT Geospatial MCP Server -」（α版）を公開すると発表しました。 コードはGitHubで公開しており、「不動産情報ライブラリ」APIが扱う35種類のデータのうち25種類に対応するとのことです。GISやAPIの専門知識がなくても、LLM（大規模言語モデル）経由で不動産関連のオープンデータにアクセスできるようになるといいます。利用には不動産情報ライブラリのAPI利用申請（APIキー取得）が必要です。 MCP（Model Context Protocol）は、Anthropic社が2024年に公開したオープン標準のプロトコルで、LLMと外部のデータやツールをつなぎます。従来はAPI仕様の理解やクエリの作成が必
✨Gemma 4 - ローカルでの実行方法Googleの新しいGemma 4モデルをローカルで実行しましょう。E2B、E4B、26B A4B、31Bを含みます。 Gemma 4はGoogle DeepMindの新しいオープンモデル群で、以下を含みます E2B, E4B, 26B-A4B、および 31B。 このマルチモーダルなハイブリッド思考モデルは140以上の言語、最大 256Kコンテキストをサポートし、Dense版とMoE版があります。Gemma 4はApache-2.0ライセンスで、ローカルデバイス上で実行できます。 Gemma 4を実行するGemma 4をファインチューニングする Gemma-4-E2B および E4B 画像と音声をサポートします。実行先: 5GB RAM （4-bit）または15GB（完全な16-bit精度）。 Gemma-4-26B-A4B は 18GB （4-b
Claude Codeを使っていて「あ、今の指示ミスった」「さっきの会話に戻りたい」「MCPって何が起きてるの？」と思ったことはありませんか？ この記事では、Claude Codeの会話管理・MCP・プランモード・並列作業まで、開発者が知っておくべき機能を網羅的にまとめます。 Part 1: 会話の管理 1. Rewind（巻き戻し）— Esc Esc 一番使う機能。 ノイズを入れてしまった会話を「なかったこと」にできます。 やり方 Esc を2回押す。それだけ。 確認画面が出る Rewind Confirm you want to restore to the point before you sent this message: > 小さく試した。おすすめの進め方を教えて欲しい > (6m ago) The conversation will be forked. The code w
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