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JJUG CCC 2025 Fall 発表資料 1. 良い設計とはなにか 2. 設計スキルを身に付けるコツ 3. 乱雑なコードを整理する実践技法 - 小さな設計改善 - 大きな設計改善 - 戦略的な設計改善

Anthropic社の「Code Execution with MCP」が示す未来 ―― ツールコール時代の終焉と、エージェント設計の次 はじめに MCP（Model Context Protocol）はすでに多くの人が触れ始めていますが、 本当に重要なのは「MCPそのもの」ではなく、Anthropicが示した “Code Execution × MCP” という新しい設計思想です。 MCPは外部ツールの標準化という基礎として重要ですが、Anthropicの最新記事が示したのは明確です。 「ツールを直接叩く時代は終わる。」 「エージェントはコードを書いて実行し、その中でツールを扱う時代になる。」 この記事では、この“設計思想の転換点”を広く浅くまとめます。 1. MCPは“軽く”おさらいだけ MCPは一言でいうと、 AIに“USBポート”のような標準化された外部接続点を生やすプロトコル。

2025-11-15 / YAPC::Fukuoka 2025

ご縁があり、講談社から共著で『Kaggle ではじめる大規模言語モデル入門　〜自然言語処理〈実践〉プログラミング〜』を出版します。 Amazon ページ や講談社の書籍ページは先日公開され、年明け 2026 年 1 月中旬に出版予定です。 書籍概要 書名の通り、Kaggle と大規模言語モデル (Large Language Models; LLM) を題材とした書籍です。 機械学習コンペティション（コンペ）での事例を通じて、LLM をはじめとした自然言語処理に関する実践的な知識やプログラミングを学ぶ内容になっています。 本書の大きな特徴は、学習済みのモデルを所与のものとして、どうモデルを活用するかに焦点を当てていることです。 一般的な LLM の解説は、肝となる Transformer などのモデル構造や事前学習の仕組みなどから丁寧に始まることが多いかと思います。 一方で本書では、これら

チームのCLAUDE.mdが勝手に育つ - Hook機能での自動化 はじめに 前回の記事では、スラッシュコマンドを使ってAIに会話履歴を分析させ、CLAUDE.mdに書くべきルールを提案してもらう仕組みを紹介しました。 スラッシュコマンドを使う方法は、この仕組みのことをよく知っている人が使う分には便利です。でも、チーム全体で確実に運用するとなると課題があります。 コマンドを実行し忘れる 新しく入ったメンバーは存在すら知らない ベテランメンバーはCLAUDE.mdに書く内容を当たり前に思えてしまう 結果として、やっぱりCLAUDE.mdの更新がされずに、新メンバーが困る...ということになりがちです。 解決策：Claude CodeのHookで自動実行 そこで、Claude CodeのHook機能を使って、会話履歴の分析を完全自動化しました。 Hookとは、Claude Codeの特定のイベ

GitHubは11月12日（現地時間）、GitHub Copilot向けにカスタム指示ファイルの新機能「excludeAgent」プロパティを追加したと発表した。 GitHub Copilotでは従来、ディレクトリ内にあるカスタム指示ファイル「instructions.md」を利用して、エージェントの動作をガイドすることができた。それに加えて今回の新機能により、GitHub CopilotコードレビューやGitHub Copilotコーディングエージェントといった各エージェントに対し、どのカスタム指示を適用するか細かく制御できる。 たとえば、excludeAgentに「code-review」と指定すればコードレビューエージェントでは指示が無効になる。これまで通り「applyTo」プロパティでディレクトリ単位の指定も利用可能だ。 引用：GitHub

2025-11-14に開催されたYAPC::Fukuoka 2025での登壇資料です

JavaScriptベースのフレームワークは、TypeScriptで開発することが一般的になってきています。一方、PythonやRubyのフレームワークは、それぞれの言語が持つ型システムを活用します。 2.3 TypeScriptを使うメリット 型安全性によるバグの削減 コンパイル時に型エラーを検出できるため、実行前に多くのバグを防げます。 // TypeScriptの例 interface User { id: number; name: string; email: string; } function getUserName(user: User): string { return user.name; } // 型が合わないとコンパイルエラーになる getUserName({ id: 1, name: "太郎" }); // エラー: emailプロパティが必要 開発体験の向上 I

YAPC::Fukuoka 2025 Day1 TrackB 9:45~

TypeScript はJS由来の言語仕様が根本的に不安定、Rust はアプリケーション層を書くのには低レベルすぎる、そんな不満はありませんか？ MoonBit はそういう不満を解決してくれる言語です。ただし、今はエコシステムの力を借りず、全部自力で書く前提ですが。 この記事は 2025/11 時点の MoonBit への所感になります。 2024/4 時点と比べて、ネイティブバックエンド対応、組み込みJSON型、例外のサポート、非同期サポートと大きく進化しています。 そろそろ実用できるんじゃないか？と思い、自分は MoonBit を使って React のバインディングを書いて、SPAとして動作するのを達成しました。その所感を含めての記事になります。 Moonbit のここが嬉しい MoonBit は自分がTypeScript に感じる不満の多くを解決しています。 Rust風の構文の静的型

GPT-5.1, our newest flagship model, is designed to balance intelligence and speed for a variety of agentic and coding tasks, while also introducing a new none reasoning mode for low-latency interactions. Building on the strengths of GPT-5, GPT-5.1 is better calibrated to prompt difficulty, consuming far fewer tokens on easy inputs and more efficiently handling challenging ones. Along with these be

Sosuke Suzuki YAPC::Fukuoka 2025

OpenAI’s GPT-5.1, GPT-5.1-Codex and GPT-5.1-Codex-Mini are now in public preview for GitHub Copilot GPT-5.1, GPT-5.1-Codex, and GPT-5.1-Codex-Mini—the full suite of OpenAI’s latest 5.1-series models—are now rolling out in public preview in GitHub Copilot. Availability in GitHub Copilot OpenAI GPT-5.1, GPT-5.1-Codex, and GPT-5.1-Codex-Mini will be available to Copilot Pro, Pro+, Business, and Enter

「MCP」（Model Context Protocol）は、大規模言語モデル（LLM）などを使ったAIアプリケーションと、外部のツールやデータとの連携を標準化するプロトコルだ。2024年にAnthropicが発表したもので、AIが外部サービスを安全かつ一貫性のある形で利用できるように設計されている。 国土交通省は2025年11月4日、このMCPを活用したアプリケーションとして、APIの知識は不要で、自然言語でデータ検索ができる「MLIT DATA PLATFORM MCP Server」を無償公開した。

A method for separating policy definition and behavior control by an intermediate language to achieve optimal server configuration management according to the situation