【Claude Code】並行開発、どう回してる？ 鹿野さんに聞く 私の推しの並行開発環境 大公開 https://offers-jp.connpass.com/event/395255/ の登壇資料です アーカイブ動画はこちら https://offers.jp/worker/events…
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 +
ソフトウェアの工数見積もりは40年以上にわたって研究されてきた古いテーマで、入門書も実践書も数多い。だが現場で広く流布する「常識」の多くは、一次資料まで遡ると実証根拠が確認できない。確率分布が書ける前提で精度を磨いてきた見積もり研究は、確率分布が原理的に書けない領域から来る大幅超過には対応していない。見積もりが大幅に外れる事例の多くは、見積もり研究が前提としてきた範囲の外側で起きている。
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
こんにちは、ホワイトプラス コアシス開発グループのfjtです！ 以前仕様駆動開発（SDD）を実際のプロジェクトで試してみたという記事を書きました。AIが実行可能なレベルまで構造化した仕様書を先に作り、それに基づいて実装を任せるという開発手法の話です。 実際にやってみて効果を感じた一方で、ひとつ手前に残っていた重たい工程がありました。SDDに流し込む「要件定義書」そのものを作る作業です。 今回はその要件定義フェーズをNotebookLMで楽にした話を書きます。 これまでの要件定義の何がつらかったか 要件定義のインプットは、だいたい次のようにバラバラの形で集まってきます。 事業部からの要求資料（スライドやスプレッドシート、チャットの断片） ヒアリング事項をまとめたスプレッドシート 打ち合わせのたびに増えていくMTGの議事録 これらは情報としては揃っているのですが、フォーマットも粒度もバラバラで
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
2026年12月からのiDeCo限度額引き上げに向け、オンラインで手続きが完結できる「e-iDeCo」の導入が進んでいます。このe-iDeCoの利用には、事前の初期設定が欠かせません。秋の制度改正をスムーズに乗り切るために、設定手順や活用法をご紹介します。 秋以降のiDeCo限度額引き上げはオンラインで手続きの予定 2026年12月からのiDeCo（イデコ：個人型確定拠出年金）限度額引き上げが少しずつ近づいてきました。2027年1月の掛金拠出から引き上げを適用させるには、2026年12月の拠出時点で、限度額が引き上げられた状態をつくっておく必要があります（翌月引き落としの仕組みのため）。 さらに、12月に適用させるためには、それ以前に事務的な手続きが完了していなければなりません。iDeCoといえば事務処理のタイムラグが大きいことがしばしば問題となっています。最近は少し短縮されたものの、加入
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。
キャラクターに没入できる声を――「ブルアカ」を支えるTTS開発と，日本語特化モデルを韓国語へ対応させた道のり［NDC26］ ライター：白夢 NEXON Koreaのカンファレンスイベント「Nexon Developers Conference 26（NDC26）」の2日目，「オープンソースを活用したTTSモデル開発」と題したセッションが行われた。 登壇したのは，NEXON Games IO本部 ユグドラシルMLチームのキム・ミョンジ氏。ゲームクライアントプログラマを経て，現在は機械学習エンジニアとして同チームに所属する人物だ。「ブルーアーカイブ -Blue Archive-」（iOS / Android）のキャラクターに，より自然で没入感のある声を与えるためのTTS（Text-to-Speech，音声合成）開発を紹介した。 「話す」ことではなく，キャラクターに没入できる声を キム氏が所属す
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
はじめに Webセキュリティの第一人者である徳丸浩氏が X で、JWT と Cookie セッションの関係についてこんな投稿をされていました。 これはウェブAPI呼び出しの歴史から考えると腑に落ちるのですが、CORSの機能にCookie付与があることからもわかるように、 (1) 昔はクロスオリジンのAPIをCookieによるセッション管理で呼び出す方法が用いられていましたが、 (2) サードパーティクッキー規制などでそれが難しくなり、Authorizationヘッダによるトークン（保存先はlocalStorage）に変わるものの、 (3) 各APIの生トークンをクライアントに保持するのはやはり危険ということでBFFにトークンを隔離すると、 (4) もはやJWTによるセッション管理をクライアントでする必要はないということで伝統的なCookieによるセッション管理に回帰するという流れで考えると
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
ソフトウェアの工数見積もりは40年以上にわたって研究されてきた古いテーマで、入門書も実践書も数多い。だが現場で広く流布する「常識」の多くは、一次資料まで遡ると実証根拠が確認できない。確率分布が書ける前提で精度を磨いてきた見積もり研究は、確率分布が原理的に書けない領域から来る大幅超過には対応していない。見積もりが大幅に外れる事例の多くは、見積もり研究が前提としてきた範囲の外側で起きている。 ソフトウェア見積もりの手法はどこに分布しているか 見積もり手法は5系統に分かれる。それぞれの内部にも世代差や流派がある。 エキスパート判断系: 経験者の直感と類推で値を出す手法群。現場で最も多く使われており、Jørgensenの系統的レビューでは形式モデルと精度差が系統的に出ない比較対象として位置づけられる 直感見積もり（gut feel）: 単独の経験者が一人で値を出す。最古かつ最普及だが個人バイアスの
東京大学などの研究チームはコンピューターなどに使う半導体チップの情報処理速度を1000倍速くする素子を開発した。熱が生じにくく、消費電力の低減につながる。2030年までに実用的な試作チップの開発を目指す。研究成果は米科学誌「サイエンス」に掲載された。コンピューターは電気の流れの有無を「0」と「1」で表現するビットを使って計算する。電気の流れはトランジスタという微細な素子が制御する。高速な演算
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