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#AIコーディング

「AIコーディング」タグの記事が 25 件あります

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GPT-6.1 TerraとSonnet 5.5を比較：コーディング・執筆の実力と、Terraが上回った2つの評価

POINT

日々の開発や、提案書・報告資料の仕上げには、まずClaude Sonnet 5.5から試すのがよさそうです。科学研究のターミナル作業や、長い業務PDFに基づく回答では、GPT-6.1 Terraも比べる価値があります。日本語の書き味はこれらの点数だけでは決められないため、自社の文章で一度試して確かめるのがおすすめです。

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    「AIに任せる開発なんて無理」と思っていた頃の自分が、なぜ考え方を変えたのか。フィールフロウCTO・岡崎太が、AI仕様駆動開発を考案するに至った原点と、自社SaaSでの検証で見えた数字を振り返ります。

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    Visual Studio Code 1.120 は、Agents window を Stable 版でも Preview として利用可能にし、複数プロジェクト・複数エージェントを横断して動かすための作業場を独立させたリリース。BYOK モデルのトークン可視化、thinking effort 設定、ターミナルコマンドのリスク評価、Markdown diff プレビューまで、エージェントを日常開発に置くための実務的な改善を読み解く。

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    VS Code 1.119 を読む – エージェントの信頼境界と観測性、そしてMarkdownプレビューが標準装備に

    Visual Studio Code 1.119 は、エージェントのブラウザアクセス制御、OpenTelemetry トレーシング、サンドボックスのネットワーク許可、tempフォルダの自動承認まで「信頼境界」と「観測性」をまとめて整えたリリース。さらに Markdown プレビューがツールバーから一発で開けるようになり、長年プラグインに頼っていた小さな手間がついに標準装備された。1.118 の情報収集ループの先で、エージェントを「安心して長時間動かす」ための地ならしを実務目線で読み解く。

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  • AIコーディング

    VS Code 1.118 を読む – エージェントが自分でコンテキストを取りに行くようになった日

    Visual Studio Code 1.118 の更新内容を「エージェントが自分でコンテキストを取りに行く」軸で読み解く。GitHub text search、ワークスペース全体に広がったセマンティック索引、Chronicle、Tool search tool、Agentic search/execution tool、Dedicated context for skills まで、エージェント自律の情報収集ループとトークン経済を実務視点で整理。

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    VS Code 1.117を読む – BYOK と漸進レンダリングが示すAI開発の次の線

    Visual Studio Code 1.117の更新内容を、主要機能と設定項目の両面から整理。BYOK対応、チャット応答の漸進レンダリング、エージェントセッションのサブセッション化、Copilot CLI / Claude Code / Gemini CLI のターミナルタイトル判別、TypeScript 6.0.3までを実務視点で解説します。

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    VS Code 1.116を読む – 生成AI時代の開発体験はどう変わるのか

    Visual Studio Code 1.116の更新内容を、主要機能と関連設定項目の両面から整理。Agent Debug Logs、Copilot CLI、統合ブラウザ、アクセシビリティ改善、GitHub Copilot標準搭載まで、実務での意味をわかりやすく解説します。

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  • AIエージェント

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    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。

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    VS Code v1.111まとめ：Weekly Release時代に入った開発環境

    VS Code v1.111アップデートのポイントを解説。Weekly Releaseへの移行、AI開発機能の進化、開発体験の改善などを整理しながら、AI時代のIDEの進化と企業開発への示唆を考察します。

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    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。

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