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Craft better prompts. Get better results. Compose, improve and evaluate LLM prompts.

A discussion of testing asyncronous code and an exploration of the `testing/synctest` package. Based on the GopherCon Europe 2025 talk with the same title.

みんなが知ってるそのスマホにも密かに流れる、そうLinux kernel. 最近はそのコミットを眺める機会が多いのですが、色々調べていたら面白い点を見つけたので紹介します。 UTF-8として有効ではないコミットタイトル いまから137万コミットほど前のこと、2006年のコミットタイトルに、UTF-8の範囲外の文字が含ま…

JavaScript (TypeScript) のコードから HTTP リクエストを送る手段として, 最近では Web 標準の一つである Fetch Standard で定義された fetch() が使われることが多いですね. await fetch("https://example.com"); リクエストヘッダーに…

sosukesuzuki's personal website

https://aiau.connpass.com/event/365588/

A Model Context Protocol (MCP) server that provides structured spec-driven development workflow tools for AI-assisted software development, featuring a real-time web dashboard and VSCode extension ...

Automated workflows for Claude Code. Features spec-driven development for new features (Requirements → Design → Tasks → Implementation) and streamlined bug fix workflow for quick issue resolution (...

Kiro compatible Spec-Driven Development for Claude Code, Gemini CLI and Cursor. High quality slash commands that enforce structured requirements→design→tasks workflow and steering, transforming how...

■60万インプレッションのバズ 先日投稿した下記、Xのポストが60万impとかなりバズりました。 自分でやって100点取れるその領域のシニア（経験者）がこれやるのは良いのだけど、20点しか取れないジュニアが生成AI任せで16点のものを100個作られるとシニアがチェックで死に、全体としての生産性が落ちる。 …という問題が生成AI駆動開発では既に起きている。 https://t.co/npcE57PTVL — 片山 良平@paiza代表 (@rk611) August 25, 2025 ジュニアエンジニアが生成AIで大量の低クオリティなものを作ってしまうがために、シニアエン

💪🏼 The best Service Object Ruby gem. Contribute to shkm/strong_service development by creating an account on GitHub.

皆さん、AIコーディングやっていますか？CursorやClaude CodeやCline/Roo Codeのようなコーディングエージェントを使えば、AIがコードを書いてくれるアレです。バイブコーディングとも言いますよね。 筆者は、Claude Codeが定額で使えるようになった5月末からClaude Max で Claude Codeを使ってきたんですが、とにかくストレスがたまることが多かったのと、プラン改悪や、相次ぐClaude Codeの性能劣化で、ClaudeおよびClaude Codeから抜け出したい！と思って、ここ一ヶ月Codexを試してきました。 また、Vibe Kan

Get the most out of coding agents like Claude Code, Gemini CLI and Amp. Orchestrate multiple AI coding agents, track tasks, and manage your development workflow efficiently.

Releases now support immutability in public preview GitHub releases now support immutability, adding a new layer of supply chain security. With immutable releases, assets and tags are protected from tampering…

Cloudflare Containers are now available in public beta. Deploy simple, global, and programmable containers alongside your Workers.

A fast type checker and IDE for Python. Contribute to facebook/pyrefly development by creating an account on GitHub.

AIコーディングエージェントのTypeScriptコード編集能力を評価するための、手軽に再現可能なベンチマークプロジェクト「ts-bench」を公開しました。この記事では、筆者がなぜ ts-bench を作ったのか、今後どうしていきたいかについてお話しします。 GitHub - laiso/ts-benchContribute to laiso/ts-bench development by creating an account on GitHub.GitHublaiso ts-benchの仕組み ts-benchは、プログラミング学習プラットフォーム Exercism のTypeScript問題セットを利用します。各問題には、仕様を説明するドキュメント、エージェントが編集すべきソースコードのひな形、そして正解判定に使うテストコードが含まれています。 ベンチマークタスクは、各問題に対して以下の4つのステップを順番に実行します。 1. AIエージェントの実行: 問題の指示書をプロンプトとしてAIエージェントに渡し、ソースコードを編集させます。 2. テストファイルの復元

The attack we developed shows that traditional Web security assumptions don't hold for agentic AI, and that we need new security and privacy architectures for agentic browsing.

KiroはAmazonが提供する仕様駆動型開発をAIで支援するIDEです。 生成AIに適切なコンテキストを渡す仕組みを作りたいけど、あまり手を出せていない人は多いのではないでしょうか。私もその一人で、そんな私にとってKiroはかなり衝撃的なプロダクトでした。 色々学ばせてもらった感謝の気持ちを込めて、Kiroの良いとこ…

背景 おさらい: bqコマンドで実行できること 基本のbq query: 思いのほか、多様な破壊的操作ができてしまう... その他の破壊的なオペレーション いかにClaude Codeが意図せぬクエリを実行できないようにするか 素朴だが面倒: クエリ実行を毎回Acceptする 危険なクエリかどうかをLLM Agentに…