Full-Stackエンジニア @fullstack_se

Full-Stack System Engineer @ Tokyo 🇯🇵 Sharing IT news & trends from Japan 🌏 Tech stack: Flutter, React.js, Swift, Laravel, Next.js, AWS, Docker, Kubernetes 東京・日本 Joined August 2014

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44 minutes ago

Bytebot — AIに「自分のPC」を渡す時代きた 💻⚡ 普通のRPAじゃ物足りない？BytebotはAIに仮想PCを丸ごと持たせて操作させるツール。「ブラウザ開いてログインしてファイルDLして整理」みたいなタスクも、自然言語で指示するだけ。しかも自分の環境で動くからセキュア。…

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18 hours ago

🚀Cursor活用術 .cursor/commands にMarkdownファイルを置くとAI向けのカスタムコマンドに！作り方： 1️⃣ .cursor/commands を作成 2️⃣ review-code.md などを追加 3️⃣ 実行内容をMarkdownで記述 4️⃣ チャットで / を入力→選択これで再利用できるAIワークフローが完成✨ #Cursor #AI効率化

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2 days ago

仕様駆動開発を生成AIで実現するOSS「Spec Kit」をGitHubが公開。Copilot／Claude Code／Gemini CLIなどと連携し、自然言語で仕様策定→実装計画→タスク分解を自動化。/specifyで仕様案生成、/planでアーキテクチャ案、/taskで具体タスク化。仕様と開発を強力に接続する次世代ワークフローを提供。

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2 days ago

スイスがオープンソースAI「Apertus（アペルトゥス）」を発表！ChatGPTやClaudeの代替を目指し、HuggingFace上でモデル・学習データ・コードすべてを公開。1,800以上の言語に対応し、8B／70Bパラメータの2サイズ。プロプライエタリではなく、完全にオープンなAIとして、技術と自治を支える新たな一歩。

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5 days ago

PDF→Markdown変換、地味ながら神タスクなこの作業が、効率化できるの、これ便利！👷‍♂️ 見出しやリスト構造もズレずに残せる4つの方法を紹介： 1⃣ GPT-5でポンと変換 2⃣ カスタムプロンプトで精度UP 3⃣ Markitdownでバッチ処理 4⃣ Doclingで構造バッチリ保持スキルや用途に合わせて選びやすいのが嬉しい

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a week ago

今までで最もわかりやすいニューラルネットワーク入門記事かもしれない。ニ米国の科学メディア「Quanta Magazine」に掲載された記事は、具体的な例と図解で直感的に理解できる構成になっており、初心者にも強く推奨できる内容だった。#AI #ニューラルネットワーク quantamagazine.org/how-can-ai-id-…

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a week ago

AIエージェント設計の主要5パターンを整理 ReAct: 推論＋行動を交互に進める CodeAct: コード実行を組み込み高速検証 Agentic RAG: 外部知識を動的検索して利用 Self-Reflection: 自己評価で回答精度UP Multi-Agent Planner: 複数エージェントで役割分担状況に応じた適材適所の活用が必須🔥 #agent

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2 weeks ago

2025 注目のAIエージェント開発フレームワークまとめ🧑‍💻 Google Agent Development Kit (ADK) OpenAI Agents SDK LangChain LlamaIndex Agno CrewAI AWS Strands Agent Pydantic AI CAMEL-AI それぞれ特徴があり、用途に応じた選定が開発効率を左右する。

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2 weeks ago

💡LLMの出力に悩んでいませんか？文字列崩壊 JSONパース地獄不正フォーマット 👉 pydantic_ai を使えば解決！ Pydanticモデルで型安全にLLM出力をバリデーション。複雑な構造体・関数呼び出し・DB保存も安定。「LLMを信頼できるデータソースに」する最強ツール。 #Python #AI #LLM #pydantic

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2 weeks ago

なぜ低ビット量子化のLLMは“脳死”しないのか？低ビット量子化LLMは「脳をJPEG圧縮」技術。 🔹 Q8/Q6 → ほぼ無劣化 🔹 Q4 → 軽さと賢さのバランス 🔹 Q3以下 → 実験的工夫は3つ： 1.混合精度で重要部分は高ビット保持 2.キャリブレーションで丸め誤差を最小化 3.BitNetのような専用設計

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Google Cloudが開発者向けに5つの新AIエージェントを発表！ - BigQuery Data Agent - Notebook Agent - Looker Code Assistant - Database Migration Agent - GitHub Agent データ解析からコード生成、移行やCI/CDまで幅広く支援。開発効率を次の次元へ🚀 #GoogleAI #AIエージェント

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2 weeks ago

LLM推論能力の進化デニー・ジョウ氏の研究に基づき、LLMの推論は単なるパターンマッチングではなく、思考連鎖プロンプティングや自己無矛盾性を通じて進化。中間ステップの生成や多様な解答の集約で、正確な推論が可能に。#AI #LLM #推論 #強化学習 #自己無矛盾性 qiita.com/softbase/items…

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2 weeks ago

JSONプロンプトとは、“うまく伝える”のではなく“明確に指示する”手段。 {"task":"write a post","topic":"dopamine detox","style":"viral","length":"under 1000 characters"} のように構造化すれば、曖昧さを排除し、LLMは高精度で一貫した出力を返しやすくなります。ネスト構造もOK #JSONPrompting

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Full-Stackエンジニア @fullstack_se

3 weeks ago

pydanticより高速⚡かつ軽量な #msgspec を知ってますか？ msgspec.Structで型定義し、msgspec.json.encode/decodeでシリアライズ。特徴は👉 圧倒的な速度・型安全・低メモリ消費。 JSON/MessagePack対応でAPIやマイクロサービスに最適。性能重視ならmsgspec一択！

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Full-Stackエンジニア @fullstack_se

3 weeks ago

🚀「mcp-use」でLLMが即戦力化：MCPサーバを自在に操るエンジニア必携ツール任意の LLM を MCPサーバに接続し、ツールアクセスを持つエージェントを自前で構築できるオープンソースライブラリだ。設定は JSON ベースで複数サーバを指定可能。例：Airbnb検索→playwrightツールでブラウジング）