AI新聞

元m.o.v.eのMOTSUさんが作った「OneManVJ」という新しいアプリは、音楽を聞いて自動で映像を流すことができるソフトです。このアプリを使うと、一人でライブやイベントの映像演出ができるので、VJ（ビジュアルジョッキー）を呼ぶ必要がなくなります。

このアプリは、WindowsやMacのパソコンで使え、音楽が流れると登録した映像が自動で再生されます。特に、小さなイベントや海外でのライブで役立ちます。5月22日まで特別価格で購入できるので、興味がある人は試してみてください。

Claude Codeというプログラムは、前のセッションのことを覚えていないので、毎回同じ説明をしなければならない問題があります。これを解決するために、Linksee Memoryという仕組みを使うと、過去の情報を覚えておくことができ、同じ説明を繰り返さなくて済むようになります。

Linksee Memoryを使うには、いくつかの手順を踏む必要があります。まず、Node.jsというプログラムをインストールし、Linksee Memoryを登録します。その後、Claude Codeを再起動して、動作を確認します。これにより、過去の情報を自動的に覚えたり思い出したりできるようになります。

AIの時代では、文章を作るときに使う形式が変わってきています。今までは「Markdown」という形式がよく使われていましたが、最近は「HTML」という形式が人気です。HTMLは、絵や動く部分を簡単に入れられるので、見やすい資料を作るのに向いています。

Markdownは、文章を編集したり、他の場所に移したりするのに便利です。だから、AIが作る資料では、見せるためにはHTMLを使い、編集や移動にはMarkdownを使うといいです。これからは、どちらを使うかを考えることが大事です。

この記事は、ソフトウェアをリリース（新しいバージョンを公開）する時に、自動テストだけで判断できるようにする方法について説明します。ポイントは、テストの数を増やすことではなく、リリースの基準をしっかり考え直すことです。

たとえば、テストは料理の味見のようなもので、たくさん味見するよりも、どんな味が合格かを決めることが大切です。このようにして、チームはもっと簡単に新しいソフトウェアをリリースできるようになります。

この記事は、AI（人工知能）が加わった新しいWebのデザインについて説明します。AIは、Webの中で情報を作ったり、使ったりする役割を持つようになりました。これにより、Webのデザインは、人間とAIが一緒に働けるように進化しています。

また、Webはすべての人が使えるようにすることが大切で、AIもその一部として考えられるようになりました。これにより、フロントエンドエンジニアは、AIと人間が協力して使えるWebを作ることが求められています。

この記事では、AIが進化してコードを書くのが簡単になった今、人間が「何を作るべきか」「なぜ作るのか」をはっきりさせることが大事だと説明しています。そこで、みんなが同じようにプロジェクトの計画を立てられるようにするための「要求仕様書テンプレート」を作ったという内容です。

このテンプレートを使うと、プロジェクトの目的や必要な機能をわかりやすく整理でき、チーム全員が同じ理解を持てるようになります。また、顧客の希望（要求）を具体的な計画（要件）に変える手助けをしてくれます。テンプレートはGitHubで公開されており、誰でも利用できます。

クオンツトレードというのは、未来の価格を予測するだけではなく、価格がどのように変わるかを考える方法です。価格はニュースやいろいろな出来事で変わるので、一本の線のように決まった動きではなく、いろいろな可能性があることを理解することが大事です。

確率過程という考え方を使うと、未来の価格がどうなるかを一つに決めるのではなく、いろいろな可能性を考えられます。これにより、どのくらい価格が変わるかや、どれくらいの損失があるかを考えることができます。クオンツトレードでは、価格そのものではなく、どれくらい変わったかを見ることが多いです。

Gitというツールを使うとき、「git pull」というコマンドを使うと、作業中に履歴がぐちゃぐちゃになることがあります。これは、リモートの変更を取り込むときに「merge」という操作が入るからです。mergeは、変更をそのまま追加するので、履歴が見にくくなります。

そこで、「git rebase」という方法を使うと、履歴をきれいに保つことができます。rebaseは、変更を並べ替えて、無駄な履歴をなくす方法です。これを使うと、作業中に履歴がすっきりして、後で見やすくなります。

AWS MCP Serverは、AIがAWSというクラウドサービスを使うための手助けをするサービスです。これを使うと、AIがAWSのいろいろな機能にアクセスしやすくなります。たとえば、AIに「このサービスを使えるか教えて」と頼むと、AIが調べて教えてくれます。

このサービスは、AIが安全にAWSを使えるように特別な仕組みを使っています。これにより、AIがAWSの情報を安全に取り扱うことができます。また、AIがAWSのいろいろな機能を一度に使うことができるので、とても便利です。

この記事では、Microsoftの「Copilot Studio」というツールを使って、AIが自分でアプリを作る方法を試してみた話をしています。Copilot Studioは、AIがコードを書く手伝いをするツールで、これを使うと、特別な知識がなくてもアプリを簡単に作ることができます。今回は、Power Platformという仕組みを使って、会社の新しい従業員のためのアプリを作りました。

この方法では、AIが自動でコードを書いて、アプリを作るためのいろいろな作業をしてくれます。たとえば、データを管理する場所を作ったり、アプリの見た目をデザインしたりします。AIが自分で問題を見つけて直すこともできるので、とても便利です。ただし、AIがすべてを完璧にできるわけではないので、時々手助けが必要です。この記事では、AIを使ってアプリを作るときの工夫や注意点についても説明しています。

この記事は、エンジニアリングマネージャーがどのように自分の時間とエネルギーをチームのニーズに合わせて調整するかについて説明します。マネージャーは、配達（デリバリー）や人の管理、サポート、技術の方向性、チームの未来という5つの分野に自分の「注意ポイント」を分けて使います。

たとえば、ある時期にはチームの人間関係に多くの注意を払い、別の時期には技術的な方向性に集中することが必要です。成功するためには、チームの状況に応じて柔軟に対応し、同じやり方を繰り返さないことが大切です。

Cortex Codeは、AIを使ってプログラムを書くのを助けるツールです。これを会社で使うときは、安全に使うためのルールを決めたり、費用を抑える工夫が大切です。たとえば、誰が何をできるかを決める仕組みを作ったり、使いすぎないように見張ることが必要です。

また、Cortex Codeを使うときには、会社の特別なルールややり方を教えておくと、良い結果が出やすくなります。さらに、よくやる作業をまとめて簡単にすることで、みんなが同じように作業できるようになります。これで、間違いを減らし、安全に仕事が進められます。

この記事では、プログラムを作るときに出る失敗をどうやってチーム全体で共有して、同じ失敗を繰り返さないようにするかについて説明します。失敗はまず個人のメモに残し、同じ失敗が3回以上あったら、チーム全体のルールに加える仕組みを紹介しています。

この仕組みでは、失敗を記録する「FAILURES.md」というファイルを使い、3回以上同じ失敗が起きたらチームのルールにする「/failure-promote」という方法を使います。これにより、みんなが同じ間違いをしないように環境を改善していきます。

この記事は、育児休暇中でも最新のAI技術情報を自動で集めてくれるシステムを作った話です。このシステムは、インターネットや社内の情報を集めて、毎日や毎週、毎月のレポートを作成し、スマホで簡単に読めるようにしてくれます。

このシステムは、情報を集めるだけでなく、どんな情報が大事かを自動で判断し、必要な情報を常に最新の状態に保つことができます。これにより、育児休暇中でも新しい技術の流れを見逃さずにキャッチアップできます。