100社の有価証券報告書から「売上変動要因」を抽出したい。1000件の契約書から「解約条項」を探したい。こうした大量文書からの情報抽出は、従来は人手で行うしかありませんでした。
LLMの登場で「構造化データ抽出」が可能になりましたが、新たな問題が生まれました：「この情報、本当にその文書に書いてあったのか？」
LangExtract は、この問題を解決するGoogleのオープンソースPython ライブラリです。抽出結果に文字位置（CharInterval）を付けることで、「どこから抽出したか」を明示できます。
「AI エージェントにTDDを徹底させたい」──そう思ったことはありませんか？
Claude Code やCursor のようなAIコーディングエージェントは便利ですが、急いでいるとスキルやベストプラクティスをスキップしてしまう問題があります。時間がないからテストを書かない、デバッグ手順を省略する、といった「人間らしい」判断をAIもしてしまうのです。
superpowers は、この問題に心理学の原理で挑むスキルフレームワークです。Robert Cialdiniの「影響力の武器」で知られる説得原理がLLM にも有効であることを学術的に検証し、AIエージェントに「スキルを守らせる」仕組みを実装しています。
先日、Hacker Newsで「Executable Markdown files with Unix pipes 」という投稿を見かけました。思わず「これは面白い」と唸りました。
claude-switcher
を使うと、Markdownファイルの先頭に #!/usr/bin/env claude-run というshebang（先頭行で実行コマンドを指定する仕組み）を書くだけで、そのファイルが実行可能になります。さらに、普通のUnixコマンドと同じようにパイプでつなげられる。
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「LLMをパイプラインに組み込む」という発想が新鮮で、実際に動かしてみたくなりました。
npmやYarnからの移行を検討していると、必ず選択肢に上がるpnpm とBun 。どちらも「npmより速い」とアピールしていますが、実際のところ何が違うのでしょうか。
State of JS 2024では、pnpmは「継続利用意向（retention）」が高く、開発者からの評価が安定していることがわかります。一方で、Bunも新しい選択肢として存在感を増しています。しかし、両者の設計思想は対照的です。pnpmは「正しい依存関係管理」を、Bunは「速度とDX」を追求しています。本記事では、この2つのパッケージマネージャの違いを整理し、あなたのプロジェクトに合った選択肢を見つけるヒントを提供します。
前回の記事「restic: node_modules と .git を除外しつつ「復元可能な開発環境」を維持する設計 」では、restic の基本的な使い方と launchd/systemd を使った自動化まで解説しました。
しかし、設定ファイルを複数管理したり、plist や unit ファイルを手書きするのは正直面倒です。macOS と Linux で異なる設定を維持するのも煩雑になりがちです。
そこで本記事では、resticprofile を使って、バックアップ設定を1つの YAML ファイルに集約する実践的な方法を紹介します。パスワード管理、除外リスト、世代管理、スケジュール——これらすべてを宣言的に管理できる快適さを体験しましょう。
Mole は、macOS 向けの無料オープンソースクリーナーです。ターミナルから実行するCLI（Command Line Interface、コマンドラインで操作するUI）ツールで、CleanMyMac 、AppCleaner 、DaisyDisk 、iStat Menus が担っている「よく使うユースケース」を、1つのコマンドに寄せてカバーするイメージです。
自分がこういうツールに興味を持ったのは、並列開発が増えてきて、ディスク容量やメモリなどのリソース枯渇に悩むことが増えたからです。年末の大掃除みたいに一回きれいにして終わりではなく、普段のメンテとして回せる形がほしくなりました。
本記事では、Moleの基本的な使い方と、Mac開発者が「継続できるメンテ」に落とし込むためのポイントをまとめます。
先日、Hacker News で387ポイントを獲得したOpen Chaos というプロジェクトを見つけて、正直ワクワクしました。
「コミュニティ投票で進化するOSS」——このコンセプト、実は10年以上前から形を変えながら進化してきた「群衆開発」の最新形です。2014年のTwitch Plays Pokemon から始まった実験が、2026年にどう姿を変えたのか。そしてAI時代に何が起きるのか。まとめておきます。
「Claude Code を無限ループで回したら一晩で6つのリポジトリが完成した」——そんなYCombinatorハッカソンの実験が話題になりました。これを実現しているのがralph-claude-code です。
AI エージェントの自律ループは強力ですが、「いつ止めるか」が最大の課題です。止めるタイミングを間違えると、APIコストが爆発するか、同じエラーで延々とループし続けます。ralph-claude-codeは、サーキットブレーカーパターンと終了検出アルゴリズムでこの問題を解決しています。
本記事では、既存記事では触れられていない実装の内部ロジックに焦点を当て、どうやって「止める技術」が実現されているかを解説します。
Git
でファイルを無視する方法として .gitignore は有名ですが、実は他にも3つの方法があります。環境依存の設定ファイルをローカルだけ変更したい、巨大なSDKの差分チェックを省きたい、といったケースでは .gitignore だけでは解決できません。
本記事では、Gitのファイル無視方法4つを比較し、状況ごとの使い分けを整理します。
開発マシンのバックアップ、ちゃんと取っていますか？
「Time Machineがあるから大丈夫」「node_modules は git clone すれば復元できるし…」そう思っていた時期が私にもありました。でも、本当に必要な時に復元できないバックアップには意味がありません。
年末の大掃除記事（後編） で restic + resticprofile を紹介しましたが、「具体的にどう設定すればいいの？」という声をいただきました。本記事では、その深掘りとして restic を使った開発環境バックアップの実践的な設計を基礎から解説します。容量を無駄にせず、でも必要なものは確実に復元できる——そんなバランスの取れたバックアップ戦略を構築しましょう。