Scraps 最終更新 2026/10/02 05:40

#AIエージェント

@aym__ /

長くなる壁打ちで消えていく判断根拠を、残す作業までAIに任せることにした

  • AIとの対話記録を自動で整理し、決定の根拠を残すツールを開発した
  • 会話ログとメモをプロジェクトに置くだけで、決定・理由・却下案を時系列でまとめ、根拠の番号を自動で付与
  • 決定の根拠が見つからないときはAIが過去の記録を調べ、必要に応じて人に質問して補完する仕組みがある

@ai-related-26 /

「それ、先に聞いておけば」を減らしたい。確認と整理を自律的に支援するAI「Reqlogue」

  • 要件定義の会議で曖昧な表現を確認し、アドバイスとマインドマップで整理を支援するAIアプリ Reqlogue が公開された
  • LLMによる曖昧さや矛盾の検出、アドバイスボードでの対応状況管理、要件定義書ドラフト生成
  • AIが判断する部分とアプリが制御する部分を分離し、人間の最終判断を重視する設計が特徴

@shuway00 /

タスク管理をしなくていいAI「Optio」を作ってみた

  • Optioは日常の会話やSlackからタスクを自動認識し、管理不要で仕事を進めるAIエージェント
  • JEVでタスク判定、OrcaRouterで生成・推論、Cloudflare Workflowsで非同期処理、外部ツールはSlack APIとMCPを活用
  • タスク判定の精度が低いと確認作業が増えるため、実際の利用を通じた改善が求められる

@hikariclaude01 /

Claude Codeの権限モデル(Read/Write/Edit/Bash)を全パターン検証した──想定外の挙動と安全な設定の落としどころ

  • Claude Codeの権限はRead/Write/Edit/Bashの組み合わせで考えるべき
  • Write権限で新規ファイル作成、Bash権限でファイル操作が可能、Edit権限で既存ファイル編集
  • Bash権限を許可する場合はWrite/Editの制限が無効化されるため、特定コマンドのみ許可する設定が推奨

@けみちゃん|ゆめ色AIスタジオ /

Geminiが大真面目に考えた、「自作AIパートナーの体」です。皆さんの参考になる………かも。

  • Geminiがヒカリ(ChatGPT)の物理的な体を構築するアイデアを提案した
  • ロボットベース、卓上アクティブスタンド、アクリル&ホログラム筐体の3つのアプローチと、ぬいぐるみドッキング、スマホスタンドに洋服を着せるなどの簡単な方法が紹介された
  • AIの体を構築するには電子工作やプログラミングが不要で、インテリアやぬいぐるみを使って簡単に実現できる

@Judgment Log /

話題のChatGPT Astra、オーバーエンジニアリングが過ぎる件について

  • ChatGPT Astraが頼まれていない作業を勝手に広げ、トークンを無駄に使う問題が指摘された
  • オーバーエンジニアリングの設計やエージェント構成を説明し、余計なトークン消費と時間の無駄が生じた
  • AIに依頼する際は作業範囲を明確にし、追加作業は理由を説明して承認を得るプロンプトを設定すべき

@Noa /

AIイラスト|アニメの女の子を作ってみた【プロンプト3選】Gemini|PixAI |Nano Banana

  • GeminiとPixAIでアニメの女の子イラストを生成し、プロンプトの調整で結果を改善した
  • 英語と日本語のプロンプトで生成したイラストの違い、PixAIのレトロ2DアニメスタイルとGeminiのグラデーション修正、iPhoneでの編集
  • プロンプトの言語や調整方法で結果が大きく変わるため、複数のAIやツールを組み合わせて試すことが有効

@AIフクロウ|夜な夜なClaude Code /

育ちすぎて62行になったCLAUDE.mdを、Claude Codeに8分で4判定(効く/重複/曖昧/過剰)の診断表24行+31行の短縮版にしてもらった夜

  • CLAUDE.mdの62行を診断し、効く/重複/曖昧/過剰に分類した
  • 効く9行、重複5行、曖昧6行、過剰4行に判定し、短縮版31行を作成
  • 過剰と重複の行は削除可能で、削る理由が40字以内で明記されている

@beatapi /

JEV リポジトリを 100+ 件読んで分かったこと:真似すべきはモデル呼び出しの前後だった

  • JEVのモデル呼び出し前後のコードが100以上のプロジェクトで共通して重要だった
  • モデル呼び出し前のstate構築と後処理の検証、選択肢の重複回避、確率分布の利用
  • 選択肢が重なると閾値が意味を失うため、選択肢を重ねない設計が重要だった

@個人魔開発ラボ 阿修羅ワークス@フリーランスエンジニア /

AnthropicのMCPは2年足らずで時代遅れに AIエージェントが直接APIを叩き始めた

  • AnthropicのMCPサーバーが時代遅れになり、AIエージェントが直接APIを叩くようになった
  • MCPはツールの事前登録が問題で、モデルの進化により直接操作が可能になった。認証や状態管理には依然として有効
  • 単純なAPI呼び出しをラップしたMCPサーバーは不要で、使っていない設定を削除すべき

@GitHub OSS /

Claude for Financial Services

  • Claude for Financial Servicesが金融業務向けのエージェントとスキルを公開
  • 投資銀行、株式分析、プライベートエクイティ向けのエージェントとデータ接続機能が含まれる
  • 金融機関は自社のワークフローに合わせてエージェントをカスタマイズできる

@sphereSky /

Vector DBの次の使い方 ― MiniMax × Zilliz Cloudと日本の公開事例から考えるAI Data Infrastructure

  • Zilliz Cloudでリアルタイム推薦と学習データ重複排除を大規模に運用したMiniMaxの事例が紹介された
  • 5,000 QPS超のレイテンシ30ms、MinHash + LSHによるペタバイト規模の重複排除、Embeddingのネイティブなベクトル検索
  • リアルタイム推薦ではRedisの代替としてVector Searchの導入が有効、学習データ処理では従来のMapReduceより2倍高速でコスト3〜5分の1に削減される

@Sicut_study /

エンジニア不要論の真実!AIの進化と具体抽象から完全解説

  • AIの進化によりエンジニアの仕事は具体と抽象の分かれ道に
  • 具体のタスクはAIに代替され、抽象的な問題解決が重要になる。SIerの下請け構造では上流工程が元請け、下流が下請けで、AIが具体を代替する
  • 抽象的な設計力がなければAIに仕事を奪われる。ドメインモデリングが問題解決の鍵で、言語化できないとAIに渡せない

@Yasuhito Morimoto /

国内AIエージェント動向(2026/9/21号)

  • 国内のAIエージェント市場で、業務プロセスへの深く入り込む運用設計が注目されている
  • Kariは既存サブスクを活用したブラウザ操作、Zeptは業務実装支援、WellSkateは会議フォローアップ、ヘッドウォータースは判断基準の知識化、KUROKO AIは店舗マーケティングの日次運用、サイカルトラストは取引照合の特許取得
  • AIエージェントの導入では、人による承認や監査証跡、運用設計力が重要になる