“2つのエージェント設定は、単一のエージェントでは解決できなかった10のインスタンスを解決しました。”
“記事では、「体験ノート」というアプリ（仮）の作成について言及しています。”
“これは、生成AIに助けられ、振り回され、そして学び直した一年の記録です。”
“私の長期的な目標は、AI/MLとアルゴリズム設計です。単にデバッグしたり、コンポーネントを繋ぎ合わせたりするのではなく、システムを構築したいのです。”
“記事では、著者が開発プロセスでGemini 3.0 Proとどのように協力したかに焦点を当てています。”
“この記事は、LLMの出力を特定の形式で受け取る方法に焦点を当てています。”
“N/A - 提供された記事にはタイトルとソースしか含まれていません。”
“AIがプロジェクトの仕様や背景を正しく保持できない...”
“「思考のノイズ」を減らすツールに焦点を当てています。”
“記事は、Gemini 2.5 Flashの「100万トークン」のコンテキストウィンドウを活用することに言及しています。”
“AIエージェントは、もはや「使っていて当然」の道具になった。”
“この記事の核心的なメッセージは、説明不能で文書化されていないコードが原因で、本番環境でのAIプロジェクトの「死」を回避することです。”
“著者は、個人的なニーズを解決したいという願望に駆り立てられ、すべてのエンジニアが経験したことのある、解決策を作り出したいという衝動に駆られています。”
“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。”
“彼は、エンジニアが自分で書いたコードの仕組みを理解できなくなるリスクを警告しています。”
“「仕様書なんて要らないのでは?」と考えるエンジニアも多いことでしょう。”
“”
“AIをコードレビューのワークフローに統合することで、エンジニアリングリーダーは、人間が大規模に検出できないことが多いシステムリスクを検出できます。”
“私のメインの仕事は「クライアントと連絡をすること」です。ほとんどの時間をブラウザ/チャットツール/メーラー/Excelを見て過ごしています。”
“N/A (記事には直接的な引用がありません)”
“「AI に何を読み込ませるか（コンテキスト）」の管理は、かつての「メモリ管理」と同じくらいシビアで、エンジニアの腕が試される領域だということです。”
“"Vibe駆動開発はクソである。"”
“本当に怖いです。SWEは終わったと思います。”
“[Claude Code]は、すべてのテクノロジーを変革する可能性があります。また、テクノロジー業界（およびコードが書かれるすべての場所）で、成果志向で、ユーザーによる作業のテストをより速く行えることに興奮している人々と、プロセス志向で、エンジニアリング自体から意味を見出し、それが奪われることに不満を感じている人々の間で、真の分裂が起こると考えています。”
“システム設計は、セキュリティと安定性を優先し、高いパフォーマンスにも焦点を当てており、注意深く設計されたアーキテクチャと複数のミドルウェアコンポーネントの統合を通じてこれらの目標を達成しています。”
“MATUSはLinuxカーネルで31個の未知のバグを発見しました。それらはすべてカーネル開発者によって確認され、11個にはCVEが割り当てられました。”
“フルスタックライブラリとコンパイラは、回路、ゲート、およびトランスピレーション関連の問題により、最も欠陥が発生しやすいカテゴリであり、一方、シミュレータは主に測定とノイズモデリングのエラーの影響を受けます。”
“AIエージェントは、ソフトウェアスタックのさまざまなレイヤーにわたってパフォーマンス最適化を適用し、最適化の種類がプルリクエストの受容率とレビュー時間に大きく影響を与える。”
“Pregussは、1000行以上の実際のプログラムに対して高度に自動化されたRTEフリーネス検証を可能にし、人間の検証作業を80.6％〜88.9％削減します。”
“実務家は、開発のボトルネックがコードレビューに移行し、コードの品質、保守性、セキュリティ脆弱性、倫理的問題、基礎的な問題解決スキルの低下、および初級エンジニアの準備不足に関する懸念を報告しています。”
“論文は、行動に対する期待が、経験的に導き出された2つの軸、すなわち時間軸と作業の種類に沿ってどのように変化するかを明らかにする、Context-Adaptive Behavior (CAB) Frameworkを紹介しています。”
“BOADは、シングルエージェントシステムおよび手動で設計されたマルチエージェントシステムよりも優れています。SWE-bench-Liveでは、より最近の、分布外の問題を特徴とし、私たちの36Bシステムは、評価時点でリーダーボードで2位にランクインし、GPT-4やClaudeなどのより大きなモデルを上回っています。”
“”
“私のマネージャーは、実稼働コードの書き方とモデルのデプロイ方法を学ぶことが有益であり、これらはCS修士号で得られる可能性があるスキルであると述べました。”
“GLiSEは、研究トピックのプロンプトをプラットフォーム固有のクエリに変換し、一般的なソフトウェアエンジニアリングのWebソース（GitHub、Stack Overflow）とGoogle検索から結果を収集し、埋め込みベースのセマンティック分類器を使用して、関連性に基づいて結果をフィルタリングおよびランク付けするプロンプト駆動型ツールです。”
“遅れたり、定義が不十分なプロジェクトにAIを追加すると、混乱が早く進む。”
“「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。」”
“Gemini 3.0 Pro & CLIのみを使用して「ワールドツアー」ブラウザゲームを構築しました。手動コーディングやバックエンドは不要です。”
“コードはもはやボトルネックではありません。実行と方向性が重要です。”
“（取り残されていると感じることについての引用を想定）「このAIレースでは常に追いつこうとしているように感じます。」”
“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。”
“GraphLocatorは、関数レベルのリコールで平均+19.49％、精度で+11.89％の改善により、より正確な局在化を達成しています。”
“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。”
“SWE-Compressorは57.6％の解決率に達し、ReActベースのエージェントと静的圧縮ベースラインを大幅に上回り、制限されたコンテキスト予算の下で安定したスケーラブルな長期間の推論を維持しています。”
“SWE-RMは、TTSとRLの両方のパフォーマンスにおいて、SWEエージェントを大幅に改善します。たとえば、Qwen3-Coder-Flashの精度を51.6%から62.0%に、Qwen3-Coder-Maxの精度を67.0%から74.6%にSWE-Bench VerifiedでTTSを使用して向上させ、オープンソースモデルの中で新しい最先端のパフォーマンスを達成しました。”
“散々言われていることだと思いますが、何度でも言いたいことなので、改めて記事にすることにしました。APIをそのままMCPサーバーにするのは止めてください”
“この論文は、Pythonコードのリポジトリレベルの型推論に焦点を当てています。”
“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。”
“「私の目標は2030年までにMicrosoftのCおよびC++で書かれたコードを、AIとアルゴリズムを組み合わせてすべてRustに置き換えること」”
“AIはソフトウェア開発の「銀の弾丸」ではない。ソフトウェアエンジニアリングとの組み合わせが必要。”