Web→Adapter→Tool→Agentアーキテクチャで自己学習型スキルを実装。再訪時のトークン消費を平均98%削減した実測結果とHTTPアダプター設計パターンを解説。EthereumのMEV(Maximal Extractable Value)をSearcherとして獲得するための戦略と全体像。フラッシュボット・アービトラージ・サンドイッチ攻撃の仕組みと投資判断を解説。LLM時代のフェルミ推定は「正確さ」より「監査可能性」が重要。計算過程を追跡・検証できる推定の書き方と、AIを使ったフェルミ推定ワークフローを解説。AnthropicのAgent Skills仕様に対応した最小構成のAIエージェントをPythonで実装。大きなフレームワークなしで動作を理解するためのステップバイステップ解説。macOS+TailscaleでEternal Terminalが「Receiving client id」のまま止まる問題の原因特定と解決手順。etserver/etclientのログ確認から設定修正まで。日本の補助金・助成金情報を自動収集するClaude Codeスキル「jp-grants」の作り方。J-Grants等の公的情報源から要件・締め切りを整理する仕組みを解説。AIコーディングツール時代の.env管理術。enject(旧enveil)を使って平文シークレットをディスクに置かない設計と、dotenvxとの組み合わせを実践解説。AISHはPTY実行とAI要約を分離したシェルラッパー。長いターミナルログのノイズを削減し、必要な情報だけを抽出する仕組みとその実装を解説。WebスクレイピングやAPIアクセスをCLIコマンドとして扱うweb2cliの設計思想。ブラウザ自動化の前にHTTPだけで解決できる仕事を整理する実践ガイド。Agent Client Protocol
(ACP)は、コードエディタ/IDEとコーディングエージェントの通信を標準化するプロトコルです。最近はAIエージェントの選択肢が増えましたが、実際の連携は各エディタの個別実装に依存しがちです。本記事では、エディタ開発者がすぐに統合を始められる粒度で、仕様の要点と実装の入口をまとめます。仕様の出典は公式ドキュメント
とGitHubのリポジトリ
です。
結論だけ言うと、ACPは「エディタとエージェントの間に共通語を作る」ための仕組みです。結果として、AI
やLLM
エージェントの乗り換えや、異なるエディタ間での互換性が取りやすくなります。