最近、Claude Code を4並列で動かしながら開発していて、ちょっと困ったことがありました。
git worktreeで4つのディレクトリを作って、それぞれでAIに実装を任せる——ここまでは快適なんですが、いざマージしようとすると「CONFLICT」の嵐。1つのworktreeがコンフリクトで止まると、そこから派生させたい作業も全部ブロックされて、結局AIを遊ばせることになってしまう。
「コンフリクトが起きても作業を止めたくないんだけど…」と思って調べていたら、Googleのエンジニアが中心となって開発しているJujutsu （jj）というVCSを見つけました。これがなかなか良くて、vibe codingスタイルにかなりハマったので共有します。
Seleniumの生みの親Jason Hugginsが、Selenium以来約20年ぶりとなる新しいブラウザ自動化ツールVibium を発表しました。本記事では、Vibiumの設計思想、PlaywrightやPuppeteerとの違い、そしてなぜAIエージェント時代に新たなツールが必要だったのかを解説します。
docker-android は、Android エミュレータをDocker コンテナ内で動作させ、Web ブラウザから遠隔操作できるようにするオープンソースプロジェクトです。Android Studioをインストールすることなく、CI/CD パイプラインでのテスト 自動化やクラウド環境でのスケーラブルな Android テスト基盤を構築できます。
本記事では、docker-android の概要、セットアップ方法、基本的な使い方、そして実践的な活用例を紹介します。
2025年のAI 業界とWeb3 業界を振り返ると、それぞれが独自の進化を遂げた1年でした。しかし、2026年に向けて本当に面白くなるのは、この2つの領域が相互作用を起こし始めるところです。
AIエージェントがスマートコントラクトを操作し、オンチェーンAIが分散型インフラ上で動き、トークンエコノミーがAI開発を加速する。2025年までに揃った技術的な土台の上で、2026年はこうした融合が「実験」から「実用」へ移行する年になるでしょう。
本記事では、2025年のAI業界総括（DeepSeekショックから始まった激動の1年 ）とWeb3業界総括（プロダクトとして実装された技術たち ）を踏まえつつ、「AIとWeb3が交わる未来」を大胆に予測します。
2025年のBlockchain 業界を振り返ると、象徴的だったのは「技術がプロダクトとして触れる形になった」ことでした。
長らく議論されていたAccount Abstraction（アカウント抽象化）はEIP-7702としてメインネットに載り、断片化していたLayer 2はSuperchainとしてつながり、DeFiはHooksによってアプリケーション層を取り込みました。
本記事では、「仕様策定」や「テストネット」ではなく、実際にメインネットで稼働し、ユーザー体験を変えた技術実装にフォーカスして2025年を振り返ります。
2025年のAI 業界を振り返ると、1月のDeepSeekショックに始まり、推論モデル競争の激化、そして「Vibe Coding」に象徴される開発体験の変化がとても印象的でした。
ただ、いま（数カ月たった目線）で振り返ると、重要だったのは「新モデルが出た」事実そのものよりも、
という“後から効いてくる変化”だった気がします。
本記事では、年表として便利なWikipedia（2025 in artificial intelligence ）を軸にしつつ、OpenAI / Google DeepMind / Hugging Face / LangChain などの一次情報へのリンクを差し込みながら、月別に「結局どんな意味があったのか」まで含めて振り返ります。
年末の決算作業、正直しんどいですよね。「あの領収書、メールで来てたはずだけどどこ行った…」「カレンダーから出張日程を洗い出さないと…」みたいな作業が延々と続くわけです。
今回、そんな地獄の作業を救ってくれたのが、自分で作ったMCPサーバ （Model Context Protocol）のfastmcp-gsuite でした。Claude Desktop から「12月の経費メール探して」って言うだけで、Google Workspace のGmail、Calendar、Driveを横断検索してくれる。これがなかったら年越しできなかったかもしれません。
Turso Database は、SQLiteをRustで完全に書き直したインプロセスSQLデータベースです。特筆すべきは、MCPサーバーモードを搭載している点で、AIエージェントが自然言語でデータベースを操作できるようになります。
本記事では、Turso DatabaseのMCP機能の仕組みと、なぜAIエージェント時代にこのような設計が重要なのかを解説します。
AIエージェントがリッチなユーザーインターフェースを生成する際、セキュリティと表現力のトレードオフに直面します。テキストのみの応答では物足りず、かといって任意のコードを実行させるのは危険です。Google が主導するA2UI （Agent-to-User Interface）は、この問題を「データのように安全、コードのように表現力豊か」なアプローチで解決する新しいオープンソースプロトコルです。
本記事では、v0.8 Public Previewとして公開されたばかりのA2UIの概要、技術的特徴、そして実装例について紹介します。
前編 では、1年間の統計振り返りとGitリポジトリの大掃除を行いました。後編では、ディスク容量の奪還とシステム環境の最適化に取り組みます。
node_modules、Dockerイメージ、Homebrewの古いパッケージ…。これらを一掃して、新年を軽快なマシンで迎えましょう。