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AI要約 1年以上の GitHub Copilot 活用経験をもとに、実際のチャット履歴を分析し、コーディングエージェントへの依頼スタイルを3段階に分類・整理した実践的な考察記事。

EN A practitioner's reflection on over a year of daily GitHub Copilot usage, classifying prompt strategies into three levels based on analysis of their own real chat history.

AI要約 はじめに GitHub Copilot は、従来の「Premium Request」中心の仕組みから、GitHub AI Credits ベースの従量課金に移行しました。 これからは単純に「何回使ったか」だけでなく、 どのモデルを使ったか

AI要約 3行で VS CodeでのAI活用開発で Roo Code から Claude Code に乗り換えが必要になった Roo Code での対話ベースの開発を Claude Code でも実施したい 「プロンプト先頭に 対話: とついたら対話

AI要約 結論: これから大事になるのは「プロンプト」より、実行前の契約かもしれない 最近のAI開発ツールを見ていると、流れがかなり変わってきたなと思います。 コード補完からチャットへ。チャットからエージェントへ。さらに今は、ローカルアプリ、ブラウザ

AI要約 Qiita 記事作成の最適解 ― 各AIの回答まとめと最終判定 今回AIを使って作成した Qiita 記事について、Claude に分析してもらいました。 対象本数が少なく、作成が Antigravity に偏りすぎている状態での分析です。

AI要約 ! この記事の対象読者 PMO / コンサル / PMで、Claude Code を業務に組み込みたい人 「議事録、レポート、課題管理…全部手作業で消耗してる」人 上司に AI 導入のROIを説明したい人 ::: TL;DR — 1ヶ月使い

AI要約 自動プロンプトエンジニアリングにコード生成を組み合わせ、オプティマイザ自体をエージェント的に改善するSPEARフレームワークを提案。

EN arXiv:2605.26275v1 Announce Type: new Abstract: Automatic prompt engineering (APE) rewrites prompts to improve downstream task performance, but existing APE loops treat the optimizer itself as a fixed

AI要約 北海道在住の非エンジニアが、阿頼耶識などの仏教心理学概念を用いて Claude Pro の標準機能だけで動く独自の認知システムを構築した実践報告。

EN A non-engineer from Hokkaido built a custom cognitive system for Claude Pro using Buddhist psychology concepts such as ālayavijñāna, relying solely on standard Claude Pro features.

AI要約 ChatGPTとClaudeを業務で併用する現場向けに、両社公式のプロンプトベストプラクティスを比較・整理した実践的な解説記事。

EN A practical comparison of Anthropic's and OpenAI's official prompt engineering best practices, aimed at teams integrating both Claude and ChatGPT into real workflows.

AI要約 プロンプトのみで動作する社会シミュレーション（シミュラクラ）の簡易デモを公開。ローカルLLMなしでも試せるおもちゃレベルの実装を紹介。

EN A lightweight social simulacra demo driven purely by prompts is introduced, allowing users to experiment with social simulation without requiring a local LLM setup.

AI要約 AIエージェントの本番運用で品質を維持するため、Anthropicの知見をもとにシンプルな設計パターンと評価手法を解説した実践的記事。

EN A practical guide drawing on Anthropic's insights to help teams design and evaluate AI agents using simple patterns rather than complex frameworks, addressing quality pitfalls in production.

AI要約 AIエージェント向けツール定義（JSON Schema）の設計原則7つを解説。命名・説明文・パラメータ設計の具体的なベストプラクティスを紹介する実践ガイド。

EN A practical guide covering seven design principles for AI agent tool definitions using JSON Schema, with concrete best practices for naming, descriptions, and parameter design.

AI要約 AWS認定全冠エンジニアがClaude公式e-learningを受講し、Amazon BedrockでClaudeを活用する際の実践的な5つのポイントを解説した記事。

EN An AWS-certified engineer who completed two official Claude e-learning courses shares five practical takeaways for effectively using Claude on Amazon Bedrock.

AI要約 イノベーション開発チームのmiyaken85氏が、執筆者の個性を損なわずにZenn記事作成を支援するClaudeスキルを構築した経緯と工夫を紹介。

EN A developer at Innovation's engineering team built a Claude-powered writing-support skill for Zenn that assists authors without erasing their individual voice or style.

AI要約 Cursorの公式ベストプラクティスである .cursor/rules（.mdc形式によるルールの分割と自動適用）に完全準拠した、プロジェクト特化型の環境構築用プロンプトです。（2026年5月時点の最新仕様に対応） 開発中に得た知見（Ski

AI要約 同じAIモデルを使っているはずなのに、ツールによって出力品質が大きく異なる理由を「ハーネス」という概念で整理した個人学習メモ。

EN A personal learning note exploring why AI coding tools using the same underlying model can produce noticeably different results, framed through the concept of the 'harness' surrounding the model.

AI要約 Amazon Bedrockの新機能により、プロンプトの最適化や新モデルへの移行を評価フィードバックループを活用して迅速に実施できるようになった。

EN Amazon Bedrock Advanced Prompt Optimization enables customers to optimize their prompts for their current model or migrate prompts to new models faster than before with built-in evaluation feedback lo

AI要約 AnthropicがYouTube Shortsに公開した短編動画。AIを巧みに使いこなす「AIウィスパラー」になるために必要な資質や姿勢について語られており、プロンプト設計や対話スキルの重要性が示唆されている。

EN What does it take to be an AI whisperer?