AI要約 はじめに TypeScriptで開発中に変数をホバーしても型が表示されなくなりました 問題 最初はホバーすれば表示されていた ↓ supabase cliでDBの型情報をtsで生成した ↓ ホバーしても型が表示されなくなった 解決方法 cm

AI要約 正直、最初はスルーしかけた。 Codeで「/radio」と打つと、 FMというlo-fiラジオが流れる。 それだけ？と思うじゃないですか。 でもこれ、AI駆動開発の次の方向をかなり象徴していると思う。 え、AI開発ツールがラジオを流すの？

AI要約 Zedエディタのnightlyビルドで、デバッグ時の自動ウォッチ機能(auto watch)が改善された。これは変数を自動的に監視式として登録する機能で、デバッグ体験の向上を狙ったものとみられる。

EN Zed's nightly build includes an improvement to the auto-watch feature (#56126), which automatically tracks variables in the debugger view, aimed at smoother debugging workflows.

AI要約 この記事は「MMAブログリレー」の第6回の記事です。 前回の記事はyamazakuraさんの「接続するネットワークに応じて壁紙を自動で変える【Windows】」でした。 ブログリレーが再び活発になりそう？ DevContainerでLaTe

AI要約 @KOBA789さん主催のもと、ISUNARABE合同演習2026が開催されるというのを前日深夜に知り、面白そうだし勉強にもなりそうなんでシュッと参加してきました。 パフォーマンスチューニング大会であるISUCONを、参加者全員AIエージェ

AI要約 LLMエージェントが不安定になる根本原因は、推論能力の不足ではなく「状態管理」と「世界構造」の欠如にある。本書では、モデル性能に依存せず自律型ワークフローを構築する手法を解説する。LLMをステートレスな推論器と見なし、プロジェクトの前提や制

AI要約 はじめに はじめまして、現役高校生のじばです。 普段は趣味でTypeScriptを使ったフロントエンド開発や、discord.jsを使ったBot開発を行っています。 そうした開発ではnpmパッケージを頻繁に扱うのですが、 今入っているパッケ

AI要約 TL;DR OpenAI SDK の APIUserAbortError は APIError の サブクラス if (err instanceof APIError) {} else if (err instanceof APIUserA

AI要約 Zedエディタのcollab-stagingリリースにて、巨大化していたeditor.rsからfold(折りたたみ)とselection(選択)関連のロジックを別モジュールへ抽出するリファクタリングが行われた。コードの保守性向上を目的とした内部整理である。

EN In the Zed collab-staging release, fold and selection logic has been extracted from the monolithic editor.rs into separate modules. This is an internal refactor (PR #56070) aimed at improving code maintainability rather than adding user-facing features.

EN These connected companions could disrupt everything from make-believe to bedtime stories. No wonder some lawmakers want them banned.

AI要約 このシリーズについて このシリーズは、LLM / AI エージェントを本番業務に入れるときに必要になる設計パターンを整理したものです。 どれも今日から部分的に実装可能な粒度でパターン化しています。 中心にあるのは、モデルを賢くする話ではなく

AI要約 はじめに GitHub Copilot や Claude Code といった AI コーディングエージェントから AWS を操作したいとき、これまでは個別の MCP サーバを立てたり、awslabs 配下のツール群を組み合わせたりして利用し

AI要約 このシリーズについて: Praxia は業務特化型マルチエージェント・オーケストレーター + 個人→組織メモリ自動循環機構 を持つ OSS です。本記事は投資業務での具体的な活用例にフォーカスします。 全体紹介は こちら。 前提となる現場の

AI要約 はじめに 3者ほぼ互角。本当の差は「コードレビュー」に出た Claude Code・Codex CLI・GitHub Copilot CLI にタスクを 90回解かせ、品質・コスト・速度（QCD）の 3 軸で比較したところ、3者の品質はほぼ

AI要約 連続記事メモ：本稿は「責任経路工学」シリーズの一部です。 第5回はこちら 現時点では、責任経路を「責任経路モデル（理論層）」「責任経路設計（設計層）」「責任経路工学（実装・監査層）」の三層として整理しています。本稿は、その三層構造を前提に、

AI要約 導入 LLMを用いたアプリケーション開発は、ここ数年で大きな進化を遂げました。単発のプロンプトでタスクをこなすフェーズから、LangChainやLlamaIndexを活用したRAG（検索拡張生成）、さらには自律的にツールを呼び出すAI Ag

AI要約 1. 鍛冶屋のようにプロセスを「叩く」 かつてCMMIやISO9001といった品質管理の現場にいたとき、私は一つの真理に気づきました。プロセスとは、重たい書類仕事ではありません。それは「叩いて不純物を出し、最適化する」鍛冶屋の仕事そのものな

AI要約 出典: 本記事は YouTube で公開されている講演「Missions: Multi-Agent Systems That Ship for Days — Luke Alvoeiro, Factory」（AI Engineer、2026-

AI要約 CallbackeHandlerを使用してLLMの呼び出し管理やトークン管理の実装方法について紹介します。またLLMの生成物に対して評価方法について紹介します。

AI要約 個人利用からチーム利用へ進むと、問題はC・DからQへ移る AI活用の入口はさまざまである。 目ざとい人が個人で使い始める場合もあれば、組織からの方針として導入される場合もある。あるいは、現場で「使えるなら使ってみよう」という形で始まることも

AI要約 AIエージェントにコードの品質を上げてとプロンプトを入力すると品質改善を行います。 コードを調査し、問題を発見し、修正計画を立て問題の解決までAIエージェントが全て行なってくれます。 しかし、これでコードの品質が期待値を満たすかというとそん

AI要約 はじめに この記事は、LINEミニアプリのフロント経験を出発点に、個人開発でLINEチャットボット・バックエンド・LLM連携まで拡張して「ゴルフAI日記」を開発した実践記録です。 フロントエンド起点で開発領域を広げたい方に向けて、どのように

AI要約 大規模言語モデル（LLM）のコンテキスト・ウィンドウが100万トークンを超える時代。私たちは、AIと「長期間の対話」ができるようになりました。しかし、対話が長くなればなるほど、AIはどこか焦点がぼけ、サボり、言い訳を始めます。 なぜか？ そ

EN It's hard to mix electronic manufacturing and flexible geometry.

AI要約 AIエージェントのツール設計9原則：Anthropic実践知見に学ぶスキーマ・粒度・エラー戦略 この記事でわかること AIエージェント向けツールが従来のAPI設計と根本的に異なる理由と、設計時に意識すべき視点 Anthropic・OpenA

EN The plan isn't final and could change, but his ouster would be no surprise.

EN FCC chair hasn't been able to bully ABC and owner Disney into submission.

EN But human artists still "must remain at the center," PlayStation maker says.

EN "This is not COVID," and other reasons why risk to the public is currently low.