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#AIエージェント
「AIエージェント」タグの記事が 59 件あります
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新着記事
1つのリポジトリで複数のAIエージェントにプラグインを配る：marketplace と版管理の設計
社内ルールをプラグインにして配っても、利用者ごとに違う版が動いていることに気づけなければ「配ったつもり」で終わります。プラグインシリーズ第2回は、1つの GitHub リポジトリを marketplace にして Claude Code・Codex・GitHub Copilot CLI などへ同じプラグインを配る構成と版管理の設計を、フィールフロウが実運用で踏んだ落とし穴4件（症状・原因・対策）と、配布前に決めておく設計チェックリストつきで整理します。
岡崎 太26分で読めます
Claude Code の html-plan を試す：実装計画を「答えられる HTML」で受け取る
Claude Code に実装計画を頼むと、長い Markdown が返ってきて読み切れない。そんな悩みに向けた試作スキル html-plan を、同梱サンプルを実際に組み立てて確かめました。計画を「主張のツリー」として 1 枚の HTML にまとめ、判断が必要な箇所に選択肢を置き、回答を 1 つの返信にまとめて Claude へ戻せます。導入は 2 コマンドで、必要なのは node だけです。
岡崎 太10分で読めます
AIコーディングエージェントの「社内ルール」をどう配るか：Claude Code / Codex のプラグインと組織配布
Claude Code や Codex をチームに入れたのに、使い方が人ごとにバラバラで、レビュー方針は CLAUDE.md や AGENTS.md に書いたきりになっています。そんな開発リーダー・CTO 向けに、ルールを文章ではなく「エージェントが読む Skills」と「実行を縛る hooks」で配り、プラグインとして束ねて組織に配布する仕組みを、Claude Code と Codex の一次ソースを確認しながら整理します。他ツールとの比較表と、フィールフロウが社内 marketplace と OSS 公開を並走させている構図も紹介します。
岡崎 太24分で読めます
GitHub Copilotの本命はどれ？ Gemini 3.7 Flash・Claude Sonnet 5・GPT-5.6 Lunaを価格と実力で比較
GitHub Copilotで選べるGemini 3.7 Flash、Claude Sonnet 5、GPT-5.6 Lunaを、最新の従量単価と公式ベンチマークで比較します。性能同格のGeminiとSonnet、最安の軽量モデルLunaをどう使い分けるべきか、GitHub Copilot Agent／CLIの実務視点で整理しました。
岡崎 太14分で読めます
Agent Plugins 1.0は「新しいAI団体」なのか――Anthropic不在とff-dev-toolkitから読み解く共通規格
Amazon、Cursor、Microsoft、OpenAI、Vercelのコアメンテナーが参加するAgent Plugins 1.0。その正体は新団体ではなく、AIエージェントの拡張機能を持ち運ぶための共通規格です。Anthropicが初期TSCにいない理由を断定せず、Claude独自のプラグイン構成と、フィールフロウのff-dev-toolkitの実践から読み解きます。
岡崎 太9分で読めます
Claude Codeのサブエージェント5人を整理する——スキルとの違いと仕事の分け方
Claude Codeに組み込まれた5つのサブエージェントを、日本語の役割名で整理します。スキルとの違い、自動委譲の考え方、権限とコンテキストを分ける意味を、解説動画と公式情報をもとに紹介します。
岡崎 太9分で読めます
スマホからClaude Codeを動かす：DispatchとRemote Controlの違いと使い分け
Claude Codeの作業をスマホから始めるDispatchと、ローカルセッションを遠隔操作するRemote Control。2つの違い、始め方、組み合わせ方、企業の開発現場で安全に使うための判断基準を、解説動画と公式情報をもとに整理します。
KobayashiYusuke7分で読めます
SNS投稿文を5媒体分まとめて作る――FeelFlow エージェントHubで発信業務を効率化
商品やサービスの概要を一度入力し、LinkedIn、X、Facebook、Instagram、TikTok向けの投稿文をまとめて作る。FeelFlow エージェントHubの実演動画をもとに、媒体ごとの違いと公開前の確認ポイントを紹介します。
KobayashiYusuke5分で読めます
Loopとは何か？ 自由な発想を形にする「順次・分岐・繰り返し」の思考法
AI開発で話題のLoop Engineeringを入口に、Loopの意味、プログラミングの三大要素、日本とフィンランド・イングランド・米国のプログラミング教育を解説します。自由な発想を現実へ近づける思考法は、エンジニアだけのものではありません。
岡崎 太11分で読めます
デブサミ2026 Summer参加レポート：AI時代の開発に足りないのは「型」だった
Developers Summit 2026 Summerに2日間参加しました。AIが実装を速める一方、日本の開発現場にまだ足りないのは、仕様・検証・学習をつなぐ再現可能なワークフローではないか。アジャイルとAI仕様駆動開発の接点から考えます。
岡崎 太8分で読めます
VS Code の GPT-5.5 プロンプト実験を読む - 探索を減らす指示は万能ではない
VS Code チームが公開した GPT-5.5 のプロンプトチューニング実験を読み、探索を減らして早く検証する指示が何を改善し、何を改善していないのかを整理します。
岡崎 太9分で読めます
人間は何を決め、AIはどう実行するのか：AnthropicのClaude Code分析から読む役割分担
AnthropicのClaude Code利用分析は、人間が目的・計画・完了条件を決め、AIが探索・編集・実行を担う分業を示しています。約40万セッションの公式データから、AI時代のエンジニアが何を持ち続けるべきかを整理します。
岡崎 太8分で読めます
Copilot従量課金時代の節約術：AIには詳しく考えさせ、短く答えさせる
GitHub CopilotのAI Credits移行を受け、出力を短く構造化するTerse Technical Modeを提案します。短さで品質を落とさず、Chat/CLI/Agentのコストと会話文脈の肥大化を抑える実務プロンプト集です。
岡崎 太10分で読めます
Claude Code は大規模コードベースでどう動くか：ベストプラクティスと始め方
Anthropic が公開した「Claude Code を大規模コードベースで動かすためのベストプラクティス」は、エンタープライズで生成AIコーディングを定着させたい組織にとって、実務的にまとまった起点になる一次情報です。Agentic Search の本質、ハーネスを構成する5つの拡張点と LSP/Subagents の連携、3つの設計パターン、そして「どこから始めるか」を、フィールフロウの実装現場の視点から整理します。
岡崎 太8分で読めます
『Codified Context: Infrastructure for AI Agents in a Complex Codebase』日本語訳
AIコーディングエージェントは便利な一方で、セッションをまたいだ記憶を持たず、プロジェクト固有の慣習や失敗知識を維持しにくいという課題があります。本論文「Codified Context」は、その課題に対して、憲章・専門エージェント・知識ベースから成る三層のコンテキスト基盤を提案します。本記事では、108,000行規模のC#分散システム開発を題材にしたこの論文を、日本語で忠実に整理し、図表の再現プロンプトとあわせて解説します。
AI侍16分で読めます
生成AIが変える開発プロセス：レビューから検証へ
生成AIによってソフトウェア開発の構造は大きく変わりつつあります。AIがコードを書く時代、人間によるレビューはボトルネックになり得ます。本記事では「AI仕様駆動開発」という視点から、レビュー中心の開発が検証中心の開発へ移行する構造を解説します。
AI侍3分で読めます
