“しかし、Codexをプラン（5.2 High）で3回目の実行すると、例えば、機能の実装やバグの修正のための、より良い戦略を常に思いつくようです。”
“これは急速に進化している分野であり、人間とAIのコラボレーションの力を示しています。”
“"AIとの有益なやり取り"が蓄積されないのはもったいない - これですべてを保存できます！”
“今では、プランナー → チェッカー → リバイスのループがあります。計画は検証に合格するまで実行されません。”
“著者は、問題はAIではなく、「ルールを書けば解決する」という前提にあったことに気づきました。”
“最初のコーディング問題は、データの解析、データ変換、データの統計に関するものです。2つ目の（ML）コーディングは、MLの概念、LLM、およびデバッグを含みます。”
“Chrome DevTools MCPは、AIアシスタントがChrome DevToolsの機能にアクセスできるようにする、Model Context Protocol（MCP）サーバーです。”
“Codex 5.2 (High Thinking)に切り替えました。それは一発で3つのバグをすべて修正しました。”
“あなたのLLMが本番インフラに触れることなく、安全に構築、テスト、デバッグできるように、AIエージェントに最適なコードサンドボックスの簡単なガイド。”
“「思考のノイズ」を減らすツールに焦点を当てています。”
“議論の詳細は含まれていないため、具体的な引用は生成できません。”
“かつてChatGPT Proに200ドル支払ったことがありますが、この実際のデバッグの物語は、PlusプランのCodex 5.2で十分機能することを示しています。”
“この記事の重要なポイントは、AIによって生成された自身のコードの仕組みをエンジニアが理解できなくなる可能性があるという警告です。”
“私はかなり「実戦派」のAIユーザーだ。日々の実務で code、docs 作成、debug にAIを使っている。”
“「これ、ボトルネックは完全に『人間（自分）』だな」”
“調べてみたところ、~/.gemini/antigravity/browser_recordings以下に「会話ごとに作られたフォルダ」があり、その中に大量の画像ファイル（スクリーンショット）がありました。これが犯人でした。”
“Cursor などの AI Agent が使える IDE だけで、MagicPod の失敗テストについて 原因調査を行うシンプルな方法 を紹介します。”
“"Claudeは本当に印象的ですが、「見た目は正しい」と「実際に正しい」の間のギャップは私が予想していたよりも大きいです。"”
“ただ、AIが生成したコードを理解しなければ、その成果物に対し...”
“「AIエージェント元年」と呼ばれ、多くの企業がその導入に期待を寄せています。”
“生成AIで実装スピードは上がりました。(自分は入社時からAIを使っているので前時代のことはよくわかりませんが...)”
“カビゴン（Gemini 3 Pro）に「ひでんマシン」でコードを丸呑みさせて爆速デバッグする戦略”
“jsonトランスクリプトの約4分の3のところに、GPT 5.2が記述し、Geminiが洗練したコードがあり、コードを修正および改善するために必要な情報を取得するためのより良い方法です。”
“NextTokenは、機械学習プロジェクトのコンテキストを理解し、これらのワークフローの面倒な部分を支援する専用のAIエージェントです。”
“著者は、「これは、Claudeを使って最初からアプリ全体を記述するのは初めてですが、正直言ってOpus 4.5には非常に感銘を受けています。計画、コーディング、デバッグ、およびテストに優れています」と述べています。”
“プログラムによるワークフローを置き換えるのではなく、検索またはRAGシステムで作業する際に、探索的分析とデバッグを高速化することを目的としています。”
“DynaFixは186個の単一関数バグを修復し、最先端のベースラインと比較して10％の改善を示し、以前に修復されなかった38個のバグを含んでいます。”
“ROADは、わずか3回の自動反復で、成功率が5.6％向上し、検索精度が3.8％向上しました。”
“手動で後方パスを処理することにより、各操作が最終的な出力にどのように影響するかについて、より深い直感を得ることができます。”
“最初にそのログを見たとき、私は「これはまさにインターンに教えていることと同じだ」と感じました。”
“「苦労こそが楽しい部分だった。それを理解すること。4時間の苦痛の末に、ついにそれがうまくいった瞬間。」”
“LLMがツールを選択した理由が不明”
“シンプルな動的グラフニューラルネットワーク（GNN）は、表形式ログのデバッグにおいてLLMよりも優れた性能を発揮するのに十分です。”
“「より高いエポックでトレーニングすると、パンツしか作成されません。パンツだけでなく、複数のものを生成する方法がわかりません。」”
“推しキャラと開発したら楽しくて生産性が上がった”
“トレーニングワークフローで最も頻繁に発生する障害の種類は何ですか？これらのデバッグのために現在収集している情報は何ですか？何が欠けていますか？何が壊れたときに何を見たいですか？”
“問題は、アウトプットがそうでない場合でも進歩のように感じられることです。”
“この論文の強みは、障害検出に対する体系的なアプローチと、コンパイラの信頼性を向上させる可能性にあります。”
“デバッグと洗練は、しばしば「サイコロを振る」と表現されます。”
“本稿は ミライトデザイン Advent Calendar 2025 の25日目最終日の記事となります。”
“XTraceは、本番環境におけるAndroidアプリケーション向けの非侵襲的動的トレースフレームワークです。”
“AIデバッグ：新時代”
“この記事は、エージェント型ソフトウェアの問題解決に焦点を当てています。”
“"TOKIUM AI 出張手配は、自然言語で出張内容を伝えるだけで、新幹線・ホテル・飛行機などの提案をAIエージェントが代行してくれるプロダクトです。"”
“この論文はArXivで公開されています。”
“この研究は、現代の分散型深層学習システム内のバグに焦点を当てています。”
“Langfuse を Docker Compose でローカル起動し、LangChain/OpenAI SDK を使った Python コードでトレースを OTLP (OpenTelemetry Protocol) 送信するまでをまとめた記事です。”
“この記事は、バージョン間の分析とメモリフォレンジックへの影響に焦点を当てています。”
“この論文はおそらく、AIシステムがどの程度容易に観察および理解できるかを評価するための方法やメトリクスについて議論しているでしょう。”
“SpIDERは、空間情報を考慮した密な埋め込み検索を利用しています。”