ついに9月3日に発売決定！🎉 『Vibe Codingで楽しく作る！Replitではじめる本格Webアプリケーション開発』 プログラミング初心者でも、ブラウザだけで本格的なWebアプリが作れる時代になりました。環境構築不要のReplitを使って、楽しみながらスキルアップできる一冊です💻 AIと一緒に開発する新しいスタイルを紹介しています。ぜひ手に取ってみてください！

最近、Resendを始めて導入して体験に感動してます！ React Email 5のリリース、ありがたい👏✨ 日本ではまだ記事が少ないので、エンジニア向けに導入やチュートリアルの記事などを日本語で作成中です✍️

めちゃめちゃ早口になってしまいましたがLT登壇させていただきました！ありがとうございました！ 発表資料はこちらです。 speakerdeck.com/imamotohikar… #AI駆動開発 #githubcopilotmeetupjapan

スポンサーの皆さまありがとうございましたー！👏 #AI駆動開発 #githubcopilotmeetupjapan

AIに対して、適切に要件、設計、ルールがインプットできて、コードを生成してもらう。 結局、1つのつよつよチームでできても、その適切にインプットできるスキルを持つ人がスケールするかってのが、エンタープライズでのAI駆動開発においても鍵だよね。 #AI駆動開発 #githubcopilotmeetupjapan

いわゆる "AI 駆動開発" っぽい話が今日初めて出てきた気もする #AI駆動開発 #GitHubCopilotMeetupJapan

やっぱリポジトリや関連ドキュメントを全部AIに食わせる、は今後基本になるよな。 #githubcopilotmeetupjapan

内容によってSpecMCPを使うのか、SerenaMCPを使うのか、を使い分ける #AI駆動開発 #githubcopilotmeetupjapan

AI駆動開発勉強会のカンファレンスだと 73% くらい使ってるって感じだったんだ #GitHubCopilotMeetupJapan

(登壇者は) ほぼ全員サンフランシスコ現地に行ってた。行ってないの私だけ(歪んだ認知) #GitHubCopilotMeetupJapan #AI駆動開発

画面でしれっと書影がでてるこれがちょっと気になったｗ #AI駆動開発 #GitHubCopilotMeetupJapan 開発系エンジニアのためのGit/GitHub絵とき入門 | 山岡滉治 |本 | 通販 | Amazon / amazon.co.jp/dp/4798074276/

エンタープライズAI駆動開発…！？ #GitHubCopilotMeetupJapan

要件定義から運用まで全部ひっくるめたやつ。MSのいうAgentic DevOps みたいなやつかなぁ。 #GitHubCopilotMeetupJapan

CodeQualityをセットアップしたAIのログを、Actionsの履歴から確認した（習ったことを早速活かす #githubcopilotmeetupjapan

AIで要件も成果物もたくさん作ってくれる けど品質担保大変だし課題ですね…… #AI駆動開発 #githubcopilotmeetupjapan

品質担保と保守性が重要…！！雰囲気でAI駆動開発してるだけだとダメってことっぽい #GitHubCopilotMeetupJapan

品質担保ムズい。 スペック駆動開発とか、AIの尻拭きを何フェーズもやりたくない！　と言う気持ちが強い。 #githubcopilotmeetupjapan

共有されてる Zenn はこれかな？ #AI駆動開発 #GitHubCopilotMeetupJapan AI駆動開発で苦労した話 〜笑えないけど笑うしかない日々〜 / zenn.dev/securenavi_tech/art…

開発プロセスにおける成果物のInputとOutputをしっかり定義する。SIerで標準化とかやってたときやってたなぁ。 #GitHubCopilotMeetupJapan

> 現場に導入する際の壁 「AI を導入したいのにアウトカムが出てこない」 なるほど、、！ #GitHubCopilotMeetupJapan #AI駆動開発

Google AI StudioがGemini APIに「File Search Tool」という新しい機能を発表。 完全マネージドのRAGシステムがAPI内に直接組み込まれており、検索パイプラインを意識することなく、自分のデータでGeminiを基盤化できるとのこと。 この動きは、DifyやLangChainといったRAG構築フレームワークの優位性を揺るがす可能性もありそうですね。 これまでRAGシステムを構築する際に必要だったベクトルストアの管理、チャンキング戦略の設定、埋め込みの生成などが、Gemini API側で完全に抽象化することができれば、サードパーティツールへの依存度が大幅に下がることになります。 特徴として、シンプルで統合された開発者体験、強力なベクトル検索、自動引用機能、PDF・DOCX・JSON・プログラミング言語ファイルなど多様な形式に対応している点が挙げられています。 コスト面でも魅力的で、ストレージと検索時の埋め込み生成は無料。 ファイルを最初にインデックス化する際に埋め込み作成のコストとして100万トークンあたり0.15ドルを支払うだけで済む料金体系となっており、従来の自前でのRAG構築と比較して大幅なコスト削減が期待できるようです。 際の活用事例として、AI駆動のゲーム生成プラットフォーム「Beam」では3,000以上のファイルを含むライブラリに対して毎日数千回の検索を実行し、並列クエリの結果を2秒未満で返しているとのこと。 従来は手動で数時間かかっていたクロスリファレンスが劇的に短縮され、プロトタイピング速度が飛躍的に向上しているそうですね。 開発者は既存の generateContent API内でFile Searchを利用でき、ファイルアップロードから検索、結果の引用まで一貫した統合体験が提供されるとのこと。 Google AI Studioのデモアプリでも実際の動作を確認できるとのことです。 なおサンプルアプリは以下のURLから試すことができます。 aistudio.google.com/apps/bun…