Vibe Coding with Markuplint ―AIと実装するアクセシブルなUI―【テクセシラボ#4#: ゆうてんさん】（アーカイブ） by 毬藻企画公式グッズショップ ( marimokikakugk ) ∞ SUZURI（スズリ） #suzuri# #SUZURIのデジコン#

今週のメルマガ：Vibe Crafting Vibe Coding——AIにコードを書かせる開発スタイル——は、まだ序の口です。本丸はその先にあります。 私がここ2か月、MulmoClaudeの開発に没頭する中でようやくハッキリ見えてきたのは、「たった一人のユーザーのために、その場で作られるソフトウェア」が当たり前になる世界です。 メルマガの読者数推移をグラフにしたい、観た映画を評価付きで記録したい、子供の習い事の送迎を管理したい——やりたいことを伝えるだけで、その目的だけのために存在する「手作りアプリ」が召喚される。コードを書く必要も、見る必要すらありません。 Karpathyの Vibe Coding がコードをAIに任せることなら、その先にあるこれを、私は「Vibe Crafting」と呼びたいと思っています。自然言語を理解するAIを前提に、ゼロから設計し直されたマン・マシン・インターフェイス。AIネイティブなコンピューティングのあるべき姿です。 一度この場所に立つと、「こうなるのが当たり前だ」としか思えなくなる。その感覚こそが、私にとって未来を見つけた時のサインです。 MulmoClaudeはオープンソースなので、よかったらご自身のPCで動かしてみてください。

2 日間のハンズオン イベント開催 Build with Gemini Tokyo🗼 初日は Vibe Coding の基本を学ぶワークショップをご用意。2 日目は自身の役割に合わせたエージェントを Google Cloud 上でつくります。 ■ ハイブリッド開催 ■ 2026 年 9 月 3 日（木）、4 日（金） ■ 登録：

唐突におすすめに出てきたんだけど、Vibe Codingとは何かが詰まっててとてもよかった 【地獄】AIと3DSソフト開発。エラーコードと戦い続けた4時間の記録

🔬 「AIは科学を“発見”できるのか？」を、本物のNature論文90本で厳しく測ったら、最強エージェントでもSOTA超えは2割弱でした。 タイトル: NatureBench: Can Coding Agents Match the Published SOTA of Nature-Family Papers? URL: 📋 概要 Nature系ジャーナル由来の90タスク（6ドメイン）で、AIコーディングエージェントが既発表SOTAを再現・超越できるかを検証。元手法を遮断する「情報ファイアウォール」と、タスクごとにコンテナ化する自動環境NatureGymで、統一条件・Web検索禁止の厳密評価を実現しています。 🎯 解決する課題 これまでのエージェント研究ベンチは環境がバラバラで信頼性に欠けていました。本研究は「再現」ではなく「自力発見」を強制し、横断比較できる土俵を整えます。 📐 方法論 SOTA正規化の相対ギャップで採点（g>0.1で超越、g≥0で同等以上）。81種の指標を横断比較し、4時間予算・GPU割当・10エージェントを3ハーネスで評価します。 📊 実験結果 ・最強のClaude Opus 4.7でもSOTA超えは17.8%、同等以上は47.8% ・成功の45.5%は「科学課題を教師あり予測に翻訳しただけ」。真のドメイン推論はわずか8.3% ・失敗の主因は手法選択ミス45.1%と計算資源不足24.4%で、タスク誤解はわずか3.1% ・学際課題ほど成績が落ちる傾向 現状のエージェントは「翻訳」は得意でも「発見」は苦手、という冷静な現在地が見えて示唆に富みます。 #AI4Science# #CodingAgents#

便利だけど知られていないGemini APIの機能 💻 コーディングエージェントをGeminiで構築したい。何から始めればいい？ Geminiの「コーディングエージェントのセットアップ（Coding agent setup）」は、コード生成・修正タスクを自動化するエージェント向けのスキルとセットアップガイドです。 📌 タイトル：コーディングエージェントのセットアップ（Coding agent setup） 🔗 URL： 🧩 概要 コーディングエージェントとは、コードの生成、修正、テスト、デバッグを自律的に行うAIエージェントのこと。Geminiのコーディングエージェントガイドは、このようなエージェントを構築するためのスキル定義、プロンプト設計、ツール連携のベストプラクティスを提供します。Code executionやfunction callingと組み合わせて、実際にコードを書いて動かすエージェントを作れます。 🛠 使い方 ガイドに沿ってエージェントのスキル（コード生成、ファイル操作、テスト実行等）を定義し、Geminiのツール機能と連携します。Code executionでコードを実行し、function callingでファイルシステムやGit操作を呼び出す構成が基本です。プロンプトにはコーディング規約やリポジトリ構造の情報を含めると精度が上がります。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・CI/CDパイプライン：PRごとにコーディングエージェントがレビュー・修正提案を自動生成。 ・バグ修正の自動化：エラーログとスタックトレースを渡して、修正パッチを自動生成・テスト。 ・コードマイグレーション：フレームワーク/言語バージョンの移行を、エージェントが段階的に実行。 ・ドキュメント生成：コードを読んでAPIドキュメントやREADMEを自動生成。 💡 ユースケース 🔧 自動バグ修正・パッチ生成 📝 PRの自動レビュー・修正提案 🔄 コードベースのマイグレーション 📚 コードからのドキュメント自動生成 ⚠️ 注意点 エージェントが生成するコードは必ずレビューとテストが必要です。本番コードへの自動マージは人間の承認ステップを挟みましょう。また、エージェントがファイルシステムにアクセスする場合のセキュリティ境界（サンドボックス化）も重要です。 ✨ コーディングの自動化は段階的に。まずはレビュー補助や定型的な修正から始めて、信頼性が確認できた範囲で権限を広げていくのがおすすめです。 #Gemini# #LLM#

なんかプロンプトはもう古い、これからは自律ループだ！みたいな話がありますが、これ、これまでCoding Agentに向き合ってきた人の一部が試行錯誤の末にたどり着いたやり方なので、それまでの積み重ねがないと事故りやすいやり方に見える、というのが現状の見解です