AI要約 本番でAIが「たまに落ちる」を許す設計 — LLM呼び出しの信頼性エンジニアリング（リトライ・タイムアウト・フォールバック）実践ガイド はじめに — 「ローカルでは動いたのに、本番でたまに落ちる」の正体 AIの機能、わりとサクッと作れる時代

原文JA 本番でAIが「たまに落ちる」を許す設計 — LLM呼び出しの信頼性エンジニアリング（リトライ・タイムアウト・フォールバック）実践ガイド はじめに — 「ローカルでは動いたのに、本番でたまに落ちる」の正体 AIの機能、わりとサクッと作れる時代

AI要約 VSCodeのターミナルが片方のPCだけ遅い → 犯人は Screen Reader: yes だった話 TL;DR 同じリモート環境にSSH接続しているのに、片方のPCだけClaude Code（統合ターミナル）のスクロールが重い GPU

原文JA VSCodeのターミナルが片方のPCだけ遅い → 犯人は Screen Reader: yes だった話 TL;DR 同じリモート環境にSSH接続しているのに、片方のPCだけClaude Code（統合ターミナル）のスクロールが重い GPU

AI要約 はじめに 6月後半、Go 1.26のリリースやGitHub Copilot CLIの改善など、実務に直結するアップデートがいくつか重なった。Rustのコミュニティニュースレターも連続して出ており、追うだけで手が動く話題が尽きない週だった。気

原文JA はじめに 6月後半、Go 1.26のリリースやGitHub Copilot CLIの改善など、実務に直結するアップデートがいくつか重なった。Rustのコミュニティニュースレターも連続して出ており、追うだけで手が動く話題が尽きない週だった。気

AI要約 clipwright GitHub: https://github.com/satoh-y-0323/clipwright / PyPI: https://pypi.org/project/clipwright/ / v0.10.0 リリー

原文JA clipwright GitHub: https://github.com/satoh-y-0323/clipwright / PyPI: https://pypi.org/project/clipwright/ / v0.10.0 リリー

原文EN @cline/sdk@0.0.51

EN @cline/sdk@0.0.51

原文EN @cline/core@0.0.51

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原文EN @cline/agents@0.0.51

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原文EN @cline/llms@0.0.51

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原文EN @cline/shared@0.0.51

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AI要約 最初に告白します。私は野良のMCPサーバーを全ツール許可のまま入れて、AIに「いつの間にか」社内ファイルを読ませていました。 きっかけは確定申告でした。freeeのMCPサーバーをClaude Desktopにつないだとき、私はツール一覧を

原文JA 最初に告白します。私は野良のMCPサーバーを全ツール許可のまま入れて、AIに「いつの間にか」社内ファイルを読ませていました。 きっかけは確定申告でした。freeeのMCPサーバーをClaude Desktopにつないだとき、私はツール一覧を

AI要約 はじめに 組織環境へAIエージェントを導入する際、多くの議論は「どのLLMを利用するか」に集中しがちです。 しかし実際のセキュリティレビューでは、 誰の権限で動作するのか 何のデータにアクセスできるのか 外部へ送信できるのか 誤操作や攻撃に

原文JA はじめに 組織環境へAIエージェントを導入する際、多くの議論は「どのLLMを利用するか」に集中しがちです。 しかし実際のセキュリティレビューでは、 誰の権限で動作するのか 何のデータにアクセスできるのか 外部へ送信できるのか 誤操作や攻撃に

AI要約 CSSのちょっとした崩れ、レスポンシブで折り返したボタン、ダークモードだけ読めなくなる文字色。こういう「見た目のバグ」は、テキストで説明するのが地味に面倒です。「ヘッダーの右上のアイコンが少し下にずれてて…」と打つより、スクショを1枚貼った

原文JA CSSのちょっとした崩れ、レスポンシブで折り返したボタン、ダークモードだけ読めなくなる文字色。こういう「見た目のバグ」は、テキストで説明するのが地味に面倒です。「ヘッダーの右上のアイコンが少し下にずれてて…」と打つより、スクショを1枚貼った

原文EN I can't remember the last time I got excited about a fan. Normally, I just buy whatever Vornado or Dreo model fits my budget, but that was before I started testing the battery-powered Standing Circula

EN I can't remember the last time I got excited about a fan. Normally, I just buy whatever Vornado or Dreo model fits my budget, but that was before I started testing the battery-powered Standing Circula

AI要約 はじめに AI（Claude）に対して、「ServiceNowのSoftware Asset Management（SAM）のスケジュールジョブをPDIから取得し、代表的な機能の処理フローを作成してみて」とお願いしてみました。 もちろん、S

原文JA はじめに AI（Claude）に対して、「ServiceNowのSoftware Asset Management（SAM）のスケジュールジョブをPDIから取得し、代表的な機能の処理フローを作成してみて」とお願いしてみました。 もちろん、S

AI要約 最終更新: 2026-06-20 18:48:27 JST 対象タグ: claude, ClaudeCode, MCP 対象記事: 直近30日間に投稿された記事 集計期間: 2026-06-13 〜 2026-06-20 集計基準: 直近7

原文JA 最終更新: 2026-06-20 18:48:27 JST 対象タグ: claude, ClaudeCode, MCP 対象記事: 直近30日間に投稿された記事 集計期間: 2026-06-13 〜 2026-06-20 集計基準: 直近7

AI要約 はじめに VSCodeでターミナルを起動してコマンドを実行していたところ、長いログや過去のコマンド結果がターミナル画面から消えてしまい、スクロールしても確認できないという事象に遭遇しました。 本記事では、この事象の原因と解決方法を紹介します

原文JA はじめに VSCodeでターミナルを起動してコマンドを実行していたところ、長いログや過去のコマンド結果がターミナル画面から消えてしまい、スクロールしても確認できないという事象に遭遇しました。 本記事では、この事象の原因と解決方法を紹介します

AI要約 はじめに 前回の記事では ServiceNow MCP サーバーの概要と基本的なセットアップ方法を紹介しました。 今回は新しい機能 describe_table を追加したので、実装の詳細とハマりポイントを紹介します。 ServiceNow

原文JA はじめに 前回の記事では ServiceNow MCP サーバーの概要と基本的なセットアップ方法を紹介しました。 今回は新しい機能 describe_table を追加したので、実装の詳細とハマりポイントを紹介します。 ServiceNow

AI要約 正直、最初に「デザインハーネス」と聞いたときは、少し難しそうな言葉だなと思った。 でも中身を見ると、かなり実務的な話だった。 要するにこれは、**AIにUIを作らせる時代の“事故防止セット”**だ。 AIにUIを作らせると、最初は綺麗。でも

原文JA 正直、最初に「デザインハーネス」と聞いたときは、少し難しそうな言葉だなと思った。 でも中身を見ると、かなり実務的な話だった。 要するにこれは、**AIにUIを作らせる時代の“事故防止セット”**だ。 AIにUIを作らせると、最初は綺麗。でも

AI要約 はじめに 転職や対外アピールのために技術記事を書きたい。でも「ネタを書く → 媒体に公開する → 書いた実績をどこかに残す」を毎回手作業でやるのは、正直続かない。 そこで AI エージェントの Claude Code と MCP（Model

原文JA はじめに 転職や対外アピールのために技術記事を書きたい。でも「ネタを書く → 媒体に公開する → 書いた実績をどこかに残す」を毎回手作業でやるのは、正直続かない。 そこで AI エージェントの Claude Code と MCP（Model

AI要約 リレーション初期設定不要、マイグレーション不要な多次元幾何学処理DB 先日から記事にした、数理的にメモリー上に展開したヒルベルト空間をソフトウェア的にシミュレートし、物理法則を定義するアプローチでIf文不要な総当り検索を行いました。この仕組

原文JA リレーション初期設定不要、マイグレーション不要な多次元幾何学処理DB 先日から記事にした、数理的にメモリー上に展開したヒルベルト空間をソフトウェア的にシミュレートし、物理法則を定義するアプローチでIf文不要な総当り検索を行いました。この仕組

AI要約 はじめに 〈実装編〉 で、RAG と CAG を同じ土俵に載せる準備までを終えました。同じ LLM、同じ 50 問、同じ採点者。違うのは「知識をどう渡すか」だけ——あとは走らせて、数字を見るだけです。 プレフィックスキャッシュを手元で測って

原文JA はじめに 〈実装編〉 で、RAG と CAG を同じ土俵に載せる準備までを終えました。同じ LLM、同じ 50 問、同じ採点者。違うのは「知識をどう渡すか」だけ——あとは走らせて、数字を見るだけです。 プレフィックスキャッシュを手元で測って

AI要約 はじめに 「Windows なんだから、Windows 製の AI ツールを使えば最適に動くはずだ」——GitHub Copilot は Microsoft 傘下、Windows も PowerShell も Microsoft 製。同じ会

原文JA はじめに 「Windows なんだから、Windows 製の AI ツールを使えば最適に動くはずだ」——GitHub Copilot は Microsoft 傘下、Windows も PowerShell も Microsoft 製。同じ会

AI要約 はじめに GitHub Agentic Workflows（gh-aw）——Markdown に書いた自然言語の指示を AI エージェントが実行する GitHub Actions ワークフローを生成する仕組み——の存在自体は、以前から知って

原文JA はじめに GitHub Agentic Workflows（gh-aw）——Markdown に書いた自然言語の指示を AI エージェントが実行する GitHub Actions ワークフローを生成する仕組み——の存在自体は、以前から知って

AI要約 はじめに LLM の出力を速くしたくて、このブログでは プレフィックスキャッシュで TTFT が約9割短くなること まで実測してきました。「同じ長文を毎回 prefill するのはもったいない」という話です。 その延長で、ひとつ気づいたこと

原文JA はじめに LLM の出力を速くしたくて、このブログでは プレフィックスキャッシュで TTFT が約9割短くなること まで実測してきました。「同じ長文を毎回 prefill するのはもったいない」という話です。 その延長で、ひとつ気づいたこと

AI要約 はじめに 前回の記事で、AIエージェントの長期記憶を「Markdownファイル＋git」で実装する方法を書きました。今回はその続きで、記憶ストアをMCP（Model Context Protocol）サーバーとして切り出す設計を扱います。

原文JA はじめに 前回の記事で、AIエージェントの長期記憶を「Markdownファイル＋git」で実装する方法を書きました。今回はその続きで、記憶ストアをMCP（Model Context Protocol）サーバーとして切り出す設計を扱います。

AI要約 【第3回】防災DX・建設コンサル向け：Ollama × MCP × GISで「GIS MCP Server」を作ってみる ブラウザから自然言語でGIS処理を呼び出す、クローズドなネットワーク対応AI-GIS基盤 本記事は「ローカルLLM ×

原文JA 【第3回】防災DX・建設コンサル向け：Ollama × MCP × GISで「GIS MCP Server」を作ってみる ブラウザから自然言語でGIS処理を呼び出す、クローズドなネットワーク対応AI-GIS基盤 本記事は「ローカルLLM ×

AI要約 はじめに GitHub Copilotの従量課金については、これまで2本の記事を書いてきました。 https://zenn.dev/headwaters/articles/github-copilot-ai-credits-billing-

原文JA はじめに GitHub Copilotの従量課金については、これまで2本の記事を書いてきました。 https://zenn.dev/headwaters/articles/github-copilot-ai-credits-billing-

AI要約 eveの設計思想を整理 この記事は、Vercelが公開したAIエージェントフレームワーク「eve」について、公式ドキュメントとリリース情報を読み込みながら、「なぜこの設計になっているのか」という思想面に絞って整理したものです。ディレクトリ構

原文JA eveの設計思想を整理 この記事は、Vercelが公開したAIエージェントフレームワーク「eve」について、公式ドキュメントとリリース情報を読み込みながら、「なぜこの設計になっているのか」という思想面に絞って整理したものです。ディレクトリ構

AI要約 NetflixはData Canaryと呼ばれる内部システムでカタログメタデータの異常を早期検知し、ストリーミングサービスのコンテンツ情報の品質を大規模に維持している。

EN Netflix's Data Canary validates catalog metadata at scale, detecting anomalies early to maintain accurate content information across its streaming service.