#コード生成

コードを書くAIに相談すると、こちらが知りたい結論より先に、前置きや気遣いが長く続いてしまうことがあります。GitHubに公開された `i-have-adhd` は、その“回りくどさ”を抑えて、答えを先に出すためのskill/pluginです。名前はかなり挑発的ですが、狙いはふざけたものではありません。読む人の集中を削らない出力に寄せよう、という提案です。AIコーディング支援が当たり前になった今だからこそ、こういう「出し方」の工夫が意外と効いてきます。 このリポジトリは、GitHub CopilotやClaude Codeのようなコーディング用エージェントに「答えを埋め込まず、先に出せ」と教えるためのskill/pluginとして公開されています。トップには「ADHD-friendly outputs. No ADHD diagnosis needed!」とあり、読む側が集中を切らさずに済む出力を目指す、という立て付けです。インストール方法も載っていて、CLIのプロンプトに `Install the i-have-adhd skill/plugin from https://githu

最初に思ったのは、AI coding agent のコストって、たしかに「思考」より「運搬」で膨らんでいるんだな、ということでした。記事の言い方を借りるなら、Claude Code がやっている仕事の多くは reasoning ではなく I/O です。ファイルを何本も読ませたり、同じ形の test を吐かせたり、更新済みの doc を整えたり。人間から見ると地味な作業ですが、こういう処理ほど frontier model の token を平気で食います。 そこを Portal の mode に逃がす、という発想はかなり筋がいいと思いました。bulk-reader と code-writer の役割分担は、派手さはないけれど実務では効きそうです。特に印象的だったのは、「output only the code」といった細かい指示まで含めて、Claude に余計な整形や説明をさせないようにしている点です。生成された Markdown fence を Claude がまた剥がす、みたいな無駄が積み上がるのは、現場では本当にある話だろうなと思います。 一方で、ここはうまく切り分けているな、と

Meta が開発者向けに Muse Spark 1.3 を公開した。単なる新モデルのお知らせではなく、AI を“会話がうまい道具”から“作業を前に進める実務者”へ寄せようとしている点が目を引く。記事を見る限り、Meta はこのモデルをエージェント型の作業、特にコーディングでの使い勝手に強く振っている。しかも、画像や動画も扱えるという話まで入っているので、コード補助にとどまらない広がりも見せている。 Meta の説明によると、Muse Spark 1.3 は「agentic workflows」、つまり AI が途中で止まらず、道具を呼び出しながら作業を進めるようなワークフロー向けに学習されている。競争の激しい coding performance にも最適化されていて、開発者は初回の試行でより高い正答率と、信頼できる tool calling を期待できるという。 記事の中心にあるのは、長い流れの作業をこなす能力だ。Muse Spark 1.3 は、文脈と前の結果を追いかけながら動き、入力が雑だったり矛盾していたりしてもそこを飲み込んで進める。必要ならユーザーに確認を返す、と Meta

最初に思ったのは、「もうここまで来たか」という驚きと、同時に「そりゃそうだよな」という妙な納得感だった。 Claude Code の auto mode は、要するに毎回の確認ダイアログを減らして、ある程度はエージェントに任せるモードだ。コード生成ツールとしては便利でも、勝手にファイルを書き換えたり削除したりする可能性がある以上、普通は慎重になる。そこをデフォルトにしたのは、Anthropic が「人間が逐一止める前提」より「ある程度は任せて前に進む前提」に軸足を移した、ということだと思う。 一方で、数字の出し方はかなり強気に見えた。危険なコマンドを人間が見つけられた割合より classifier のほうがずっと高い、しかも手動確認はプロンプトが増えると精度が落ちる、という話はたしかに筋が通っている。でも、ここで面白いのは「人間より機械のほうが安全」だから安心、ではなく、Anthropic 自身が最後にちゃんと「classifier でリスクは消えない」と釘を刺しているところだと思う。便利にするほど、責任の置き場所はむしろ曖昧になる。そこを完全には隠していないのは好感が持てた。 あと、

最初に思ったのは、「これ、便利さと怖さの境目をかなり前に出してきたな」ということでした。コードを書くAIにいちいち許可を求める流れは、正直かなり面倒です。とくに長時間まかせる用途では、毎回止まるだけで集中が切れる。だから自動モードをデフォルトにする発想自体は、使う人にとってはかなり筋が通っていると思います。 ただ、引っかかるのは、その便利さを支えるのが“安全そのもの”ではなく、あくまでclassifierだという点です。要するに、危ない操作っぽいものを見分ける仕組みであって、万能な監視員ではない。Anthropic自身も、人間の判断では危険な命令を十分に拾えない一方で、classifierにも限界があると認めている。ここは誠実だと思う反面、だったらなおさら「デフォルトにする」のは強い決断だとも感じました。 それでも、長い作業をAIに任せる現場では、毎回の承認確認が邪魔になるのも事実です。特に Team や Enterprise で pull request が増えるという話は、単なる“派手な新機能”ではなく、実際に作業の流れを変え始めている感じがします。人間が全部見張る前提から、ある程

正直、またか、という気持ちと、でもやっぱりここが本丸なんだな、という納得が同時に来た。生成AIの競争って、会話がうまいとか絵がきれいとかより、最後は「実際に仕事を片づけられるか」に収束していく。コードを書くAIは、その答え合わせがしやすい分野だから、各社がそこに吸い寄せられるのは自然だと思う。 この記事で少し引っかかったのは、Metaの動きがかなり“開発者向け”に寄っていることだ。Muse CodeはAPI経由で使う前提で、しかも一般向けの派手な発表というより、技術者が道具として触るタイプに見える。これは堅実でもあるし、同時に、世の中の注目を一気にさらう勝負ではない。Claude CodeやCodexみたいな名前が先に強く印象を作っている中で、Metaがどこまで存在感を出せるのかは気になる。 それと、料金の話が地味に重い。入力と出力で課金が分かれるAPI型は、試すだけなら軽そうに見えて、実運用するとすぐ現実が来る。記事でも heavy AI use のコストに触れていたけれど、ここは本当にそうだと思う。コード生成やdebuggingが便利でも、長い会話や大きい codebase を相手

DeepReinforceが公開した Ornith-1.0 は、ひとことで言うと「agentic coding」に特化したオープンソースのLLMファミリーです。 ここでいう *agentic coding* は、ただコードを1発で出すだけではなく、ターミナルを触ったり、テストを回したり、途中で試行錯誤しながら仕事を進めるタイプのコード生成を指します。実務の開発にかなり近い世界です。 面白いのは、このモデルが単に「賢いコード生成器」という話ではないところです。Ornith-1.0は、解法そのものだけでなく、解法を引き出すための“足場”まで自分で作るという発想を取っています。これはかなり野心的ですし、個人的にはかなり好きな方向性です。モデルに「どう考えるか」まで学ばせるわけで、いかにも次の世代っぽい。 Ornith-1.0は、agentic coding向けのオープンソースモデル群 サイズは 9B Dense から 397B MoE まで幅広い 中核アイデアは、人間が固定の実行枠組みを作るのではなく、モデル自身が枠組みを改善していくこと **

GLM-5.2は、中国のZ.aiが出したopen-weightモデルで、AI研究者や開発者の間でかなり強い反応を呼んだ。 特にcoding harness（AIにコードを書かせる実運用の枠組み）に入れたときの「使える感じ」が大きく、単なるベンチマーク上の数字以上のインパクトがあった。 著者Nathan Lambertは、これは「オープンモデルでも本当に最前線級のagent体験を出せる」と示した転換点だと見ている。 価格競争、open model経済圏の拡大、そして規制や安全保障の議論にも波及しそうだと指摘している。 個人的には、性能そのもの以上に「これで十分仕事になる」と感じる人が増える瞬間が本当に怖くて、同時に面白いところだと思う。 この記事でNathan Lambertが言っているのは、GLM-5.2は「ちょっと良くなった新モデル」ではなく、オープンモデルの見方そのものを変える出来事だ、という話です。 最初はいつもの版番号アップに見えます。GLM-5.1の次なら、せいぜい順当な改善だろう、と。ところが実際には、かなり多くの人が使ってみて「これ、もう普通に強いじゃん」となった。ここが