『MCP入門-生成AIアプリ本格開発-』を読みました
『MCP入門――生成AIアプリ本格開発』を読了。STDIOとHTTPサーバーの通信方式を中心に、MCPの基本から実践的な設計判断のポイントまでを整理し、開発現場での使い分けを解説します。
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AIの安全性と信頼性を高めるOpenAIの推論モデル「gpt-oss-safeguard」を試してみました
OpenAIの推論型安全モデル「gpt-oss-safeguard」を実際に試用。カスタムポリシー×CoTでAIの判断透明性と再現性を高める手法を解説します。
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Google AI StudioのBuild機能（Vibe Code）でプロンプトからNano bananaを使った模様替えアプリのMVP開発を試してみました
Google AI StudioのBuild機能（Vibe Code）で、プロンプトからReact＋TypeScript構成の画像編集MVPを生成。Gemini 2.5を活用し「Prompt to Product」を検証しました。
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「AIがデザインシステムを理解する」とは？Figmaのカンファレンス「Schema 2025」をまとめてみた
Figma「Schema 2025」の要点を整理。Extended collectionsやSlots、Code Connect、MCPでデザインシステムについて解説。
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Claude Codeの「Skills機能」でドメイン知識をAIに自動でコンテキストエンジニアリングさせる
Claudeの新機能「Skills」を解説。コンテキストを圧迫せずにタスク実行を強化する仕組みや活用例、MCPとの違いをエンジニア視点で整理します。
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