こんにちは、「AI駆動開発部の日常」へようこそ。
このポッドキャストは、日々AI駆動開発を行う、起業家の山本とエンジニアの阿部が、AI駆動開発のリアルを、ゆるく語り合う番組です。
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番組の魅力・推薦
34【AIがデザインシステムを作る？】Claude Designを触ってみた衝撃
今回は、最近触ってみて想像を大きく超える体験だったClaude Designについて語っております。スライド生成やデザイン作成ツール、というのが事前の印象だったのですが、実際に使ってみるとその枠を超えた驚きがありました。 僕はYouTube動画用のアイコンやフレーム、サムネイル生成のために使い始めたのですが、気づけばAIが「デザイン管理システム」のようなものを勝手に組み上げ始めていて。一貫性のあるアセットを再現性高く量産できる仕組みが、対話の中から自然に立ち上がってくる感覚は、これまでのデザインツールとは何かが根本的に違うように感じました。 後半では、Shopifyやfreeeが進めるMCP公開戦略と、マネーフォワードが出すCoworkとの方向性の違いについても触れています。サービス内にAIを搭載するのか、外部のAIから操作できる環境を提供するのか。これからのサービス設計の前提条件が変わりつつあるのを感じる回となりました。 Claude Design 関連リンク https://claude.ai/design Claude Design 公式発表ブログ https://www.anthropic.com/news/claude-design-anthropic-labs --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
33【GPT-5.5は本当に変わった？】使ってみたリアルな所感
今回は、リリース直後のGPT-5.5を実際にサブスクリプションプランで触ってみての所感について語っております。 長文コンテキスト耐性やコーディング性能のベンチマークが軒並み向上したと発表されている一方で、僕も阿部さんも、数字以上に「体感が変わった」と感じている部分があり、その正体はどこから来るのか？というところがひとつのテーマになりました。 GPT-5.4との比較で、応答速度・回答のシンプルさ・ツール選択の判断・粘る力のどこがどう効いているのか、お互いに使ってみての気づきを持ち寄る回となっています。 後半では、Fastモードのレート消費が1.5倍速で2.5倍消費に変わった話や、サブスクの枠の減り方が直近で挙動を変えてきている件についても少し触れております。 GPT-5.5 関連リンク https://openai.com/index/introducing-gpt-5-5/ Codex 関連リンク https://openai.com/codex/ --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
32【お便り】MiMo-V2-Pro、AI記憶を管理、AIの情報収集方法について
今回は、リスナーさんから頂いた3件のお便りに答える形で、『MiMo-V2-Proを使ってみた所感』『AIの記憶をどう管理するかについて』『生成AIの情報収集をどう行っているか』について語っております。 1件目はXiaomiが出したMiMo-V2-Proについて。OpenRouterで一時1位になっていた、100万トークンコンテキスト対応のモデル「MiMo-V2-Pro」を使ったことのある阿部さんの評価はどうだったのか、Qwen3.6 PlusやGLM-4.6、GLM-5.1、MiniMax-M2.1との比較も踏まえて話しています。僕が最近使ったQwen CodeでのQwen3.6 Plusの使い勝手についても触れています。 2件目の情報収集では、XやReddit、ChatGPTのDeep Research、MastraやCloudflare、OpenAI、Anthropic、Stripe、Shopify、Vercelの技術ブログの使い分けなどを共有。さらにOpenRouterのモデルランキング、YouTube、OpenCodeやOh My OpenCode、OpenHands、Gemini CLIのチェンジログ確認など、普段の情報源をかなり具体的に話しました。同じAI駆動開発をしているはずなのに、僕と阿部さんで見に行く先がくっきり分かれたのが印象的で、お互い気づきの多い時間となりました。 後半は、『過去の会話履歴をスキルでステアリングできないか』というお便りから、OpenCodeがSQLiteにセッション履歴を蓄積する仕組みの活用、そしてSupermemory（opencode-supermemoryプラグイン）やCipher（ByteRover）といった記憶レイヤー系ツールに話が広がりました。Claude CodeやCodexとの違い、Serenaとの位置付けの違いにも触れつつ、立ち上げ期と運用期で必要な記憶の質は違うのではないか、という手応えもあります。 ▼MiMo-V2-Pro 関連リンク https://openrouter.ai/xiaomi/mimo-v2-pro ▼Qwen3.6 Plus 関連リンク https://openrouter.ai/qwen/qwen3.6-plus ▼QwenCode 関連リンク https://qwen.ai/qwencode ▼OpenCode 関連リンク https://opencode.ai/ Supermemory 関連リンク https://supermemory.ai/ ▼opencode-supermemory 関連リンク https://github.com/supermemoryai/opencode-supermemory ▼Cipher（ByteRover） 関連リンク https://github.com/campfirein/byterover-cli --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
31【GLM-5.1vsQwen3.6Plus】opencodeで性能比較
今回は、Z.aiのGLM-5.1とAlibaba Qwen TeamのQwen 3.6 Plus Previewを実際にエージェント開発で使ってみた感想について語っております。 僕も阿部さんも期待していたGLM-5.1ですが、実際にOpenCode上でサブエージェントとして動かしてみると、思わぬ不安定さに直面しました。一方で、100万トークンのコンテキストウィンドウを持つQwen 3.6 Plus Previewは、ロングコンテキストでの安定性やトークン出力の速さなど、想像以上の良い感触がありました。この違いはどこから来るのか？20万トークンと100万トークンの差以外にも色々な観点で話し合い、かなり意見が割れるポイントもありつつ、お互い気づきの多い時間となりました。後半では、Holo3やKAT-Coder-Pro V2、Arcee AIのTrinity-Large-Thinkingなど、気になる新モデルの話題にも触れています。 ▼GLM-5.1 コーディングプラン https://z.ai/subscribe ▼Qwen 3.6 Plus Preview（OpenRouter） https://openrouter.ai/qwen/qwen3.6-plus-preview:free --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
30【羊飼いのようにAI駆動開発】EnvironmentEngineering
今回は、「AI駆動開発において、なぜエンジニアほどAIに任せきれないのか？」という僕自身の気づきを起点に、AI駆動開発の考え方そのものについて語っております。 先日、北海道の鶴居村で羊飼いの方を訪問した経験から、エンジニアの仕事は「料理人」、AI駆動開発は「農家」に近いのではないかという話をしています。料理人は自分の技術で直接品質を作り上げる。一方、農家や羊飼いは生き物に直接手を加えられないからこそ、環境整備に全力を注ぐ。この違いがAIとの向き合い方にも通じるのではないか。 僕から「Environment Engineering」という言葉を出してみたところ、阿部さんもコンテキストエンジニアリングやハーネスエンジニアリングを包括するより大きな枠組みとしてしっくり来ると言う話に。ただ、エンジニアは自分でも介入できるがゆえに、つい手を出してしまうというジレンマも。AIを単なる効率化ツールではなく、自分には出せない品質を引き出す存在としてどう"環境"を整えるか、お互いまだ整理しきれない部分も含めて率直に話しました。 --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
29【GLM-5の代わりになる？】MiniMax M2.7を組み込んでみた
今回は、「MiniMax M2.7をAIワークフローに組み込んだらどうなるか」という僕の試行錯誤について語っております。 MiniMaxが新しく始めたToken Planでは、コーディング以外の用途にもサブスクで使えるようになり、GLM-5の約1/3のコストで回せる可能性が出てきました。そこで、Mastraで組んでいる記事生成ワークフローのモデルをGLM-5からMiniMax M2.7に差し替えてみたのですが、そこで見えてきた課題が想像以上に根深くて。中国語の文字が混じる問題、文脈が破壊される問題、Structured Outputに対応していない問題と、なかなか一筋縄ではいかない結果に。この辺り、OpenCodeがモデルごとにプロンプトを変えている理由にも通じる話で、お互い気づきの多い時間となりました。 結局のところ、今のところはGLM-5が安定しているという結論に落ち着いたわけですが、中華モデルの得意・不得意の輪郭がより見えてきた回でもあります。 ▼MiniMax M2.7 https://www.minimax.io/models/text/m27 ▼MiniMax Token Plan https://platform.minimax.io/docs/token-plan/intro ▼Mastra https://mastra.ai/ ▼OpenCode https://opencode.ai/ --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
28【期待のKimi K2.5を使ってみた】OpenCodeで検証した結果
今回は、Kimi K2.5を実際にエージェント駆動開発の現場で使ったらどうなるのか、という検証結果について語っております。 Moonshot AIが発表したKimi K2.5は、Agent Swarmやマルチモーダル対応など魅力的な特性を持ち、僕もかなり期待していたモデルです。実際にKimiのアプリでLP制作を試した際の出来栄えが良かったこともあり、阿部さんにOpenCode上のオーケストレーターとして実戦投入してもらいました。ところが、GLM-5と比較したときに見えてきた差が、なかなか興味深い結果でした。 単発のタスクと複合的な分析タスクで評価が大きく分かれるポイントがあり、「ベースモデルとしての優秀さ」と「素で使う実力」の違いについて、Composer 2の話題も交えながらお互い気づきの多い時間となりました。 ▼Kimi K2.5 https://www.kimi.com/ai-models/kimi-k2-5 ▼OpenCode https://opencode.ai/ --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
27【GPT-5.4はクビ！？】OhMyOpenCodeでのモデル選定
今回は、「GPT-5.4のコストに見合うメリットが感じられない」という話を起点に、何を基準にモデルを選ぶべきなのかについて語っております。 100万トークン対応や自律的な長時間実行といったGPT-5.4の強みは、OpenCodeとOhMyOpenCodeの組み合わせでカバーできてしまう。それならGPT-5.3-Codexの方がコードベースの理解力もコスパも優れているのでは、というのが僕の仮説で、阿部さんも近い感覚を持っていたようで、かなり意見が一致するポイントでした。 さらに、OhMyOpenCodeのリポジトリにあるエージェントごとのデフォルトモデルやフォールバックチェーンの設計を読み解いていくと、なぜこのエージェントにこのモデルなのかという配置の意図が見えてきました。 OpenCodeの知見など、新たにわかったことについてもシェアしているのでぜひ聞いてみてください。 ▼GPT-5.3-CodexとGPT-5.4の価格比較 - OpenRouter https://openrouter.ai/compare/openai/gpt-5.4/openai/gpt-5.3-codex ▼OhMyOpenCodeのモデル選択ガイドライン - GitHub https://github.com/code-yeongyu/oh-my-openagent/blob/dev/docs/guide/agent-model-matching.md --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
26【100万トークンで超有能？】GPT-5.4と5.3-Codexの使い分け
今回は、3月5日にOpenAIがリリースしたGPT-5.4を実際に使ってみて、前モデルのGPT-5.3-Codexとどう違うのか、どう使い分けるべきかについて語っております。 阿部さんはCodex CLIで、僕はOpenCodeでそれぞれ使い込んだのですが、「コーディング精度は5.3-Codexの方が上では？」という阿部さんの実感と、「オーケストレーター的な役割には5.4が合う」という僕の感覚には、実は根本的な考え方の違いがありました。言うなれば5.3-Codexは「内性的な職人気質のエンジニア」、5.4は「頭の切れるビジネスマン」のようなもので、この性格の違いをどう活かすかが、かなり意見の分かれるポイントでした。 さらに後半では、GPT-5.4が最大100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートしたことに触れつつ、API料金が272Kトークンを超えると跳ね上がる仕組みを発見。コンパクションの設定をどうすべきか、お互い気づきの多い時間となりました。 ▼GPT-5.4発表 - OpenAI https://openai.com/index/introducing-gpt-5-4/ ▼1M tokenの性能比較 - Claude https://claude.com/blog/1m-context-ga --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
25【AI駆動開発の秘密兵器】OpenCodeとOhMyOpenCode活用術
今回は、「Codexのウィークリーリミットが3日で尽きてしまう」という僕たちの切実な悩みを起点に、その解決策として注目しているOpenCode＋Oh My OpenCodeについて語っております。 以前試した時は安定感に欠けていたOpenCodeですが、今回改めて使うとかなり成熟していて、さらにオーケストレーションレイヤーのOh My OpenCodeを組み合わせることで、阿部さんは1時間が限界だったコーディングセッションが5時間のロングランに化けたと言います。SisyphusやOracle、Prometheusといったエージェントの使い分けや、Ultraworkの仕組みなど、僕と阿部さんでかなり運用の方向性が違っていて、お互い気づきの多い時間となりました。 後半では、Mastra Codeが採用しているObservational Memoryという記憶の仕組みにも話が及び、コンパクションに頼らない中期・長期記憶の考え方が、今後のAIサービス開発にどう活きるのかという話題でも盛り上がりました。 OpenCode 公式サイト https://opencode.ai/ Oh My OpenCode https://ohmyopencode.com/ Mastra Code 公式サイト https://code.mastra.ai/ Mastra Observational Memory ドキュメント https://mastra.ai/docs/memory/observational-memory --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
24【CodeRabbitを導入！】1PR毎のAIレビュー375件をどう捌く？
今回は、「AIレビューが爆量に返ってきて人間がボトルネックになる問題」を起点に、AI駆動開発におけるレビュー体制と自動化について語っています。 僕たちのチームでは Codex、CodeRabbit、Claude、Devin の4つのAIレビュアーを導入しています。これらについてどのレビュアーの指摘が的確で、どれが参考程度でよいのかなど、各ツールの評価について2人の意見を話し合いました。 AIのレビューと修正を繰り返すうちに、1つのPRがコメント375件・約80コミットまで膨れ上がってしまい、人間が手動で付き合い続けるのは現実的ではないという課題も浮き彫りに。 後半では、阿部さんがこの課題を解決するためにGitHub CLIの仕組みに基づき、CLIの拡張機能を自作・公開した話や、sleepコマンドを使ってAIによるレビュー対応と再確認の自動イテレーションを回す仕組みなど、具体的な改善策に踏み込んでいます。 レビューの妥当性検証をどこまで自動化できるのか、お互い気づきの多い時間となりました。 ▼CodeRabbit https://www.coderabbit.ai/ ▼Devin https://devin.ai/ ▼Github CLI https://cli.github.com/ ▼ 阿部さんが自作したGithub CLIの拡張機能 https://github.com/abekdwight/gh-pr-review-check --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
23【Amical・VoiceOS・Apple純正比較】音声入力ツール結局どれ？
今回は、以前も話題にした音声入力アプリAmicalのアップデートとして、阿部さんがVoiceOSやApple純正の音声入力を経て再びAmicalに戻ってきた経緯について語っております。 スクリーンショットのコンテキストを読み取って文章を生成してくれるVoiceOSの機能に惹かれつつも、実際に使ってみると出力の精度に課題があったという阿部さん。一方でApple純正はレスポンスの速さと安定感が魅力だけれど、カタカナや英語の変換に弱い。この三つ巴の中でなぜAmicalに軍配が上がったのか、それぞれの強みと弱みが浮き彫りになるやり取りでした。 後半では、Amicalの言語設定を英語にすると日本語の発話がそのまま英語に翻訳されるという偶然の発見から、コンテキスト効率やAIへの入力最適化の話へ展開。さらに音声入力が前提になった世界では、キーボードの配置やパソコンの形状そのものが変わるのではないかという未来の話にまで広がりました。 ▼Amical 公式サイト https://amical.ai/ ▼VoiceOS 公式サイト https://www.voiceos.com/ --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
22【悲願のCodexサブエージェント！】並列化でAIの思考が深まる理由とは？
今回は、ついに実装されたCodexのサブエージェント機能を実際に使ってみた感想を起点に、「サブエージェントによってAIの思考はどう変わるのか？」について語っております。 僕としては待ちに待った機能で、experimentalながらかなり安定している印象を受けました。さらに面白かったのが、親エージェントがサブエージェントに進捗確認をしたり、タスク委譲の前段で視野を広げた探索を始めたりと、Claude Codeのサブエージェントとは少し違う振る舞いが見えてきたことです。スコープの分離が思考の深さにどう影響するのかという点でも、阿部さんとかなり盛り上がりました。 ▼Codex https://github.com/openai/codex 【配信サービス】 ▼Spotify https://open.spotify.com/show/5b4x1u0M2f0Kmr1Xnv1Z7r?si=12580ee9ade0414e ▼Youtube https://youtube.com/@ai-nichijo-fm ▼Apple Podcasts https://podcasts.apple.com/jp/podcast/ai%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA%E9%83%A8%E3%81%AE%E6%97%A5%E5%B8%B8/id1843990202 ▼amazon music https://music.amazon.co.jp/podcasts/4fd4926b-a654-4dc7-a858-01ff5e0e8c25/ai%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA%E9%83%A8%E3%81%AE%E6%97%A5%E5%B8%B8 ▼stand.fm https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f ▼LISTEN https://listen.style/p/ai-nichijo-fm?xtIZk9qq --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
21【Z.ai GLM-5はメインで使える？】Opus 4.6やCodexと比較
今回は、2026年2月12日にZ.aiがリリースしたGLM-5を使ってみた感想について語っております。 阿部さんはGitHubのプルリクエストに来るAIの自動コードレビューの妥当性評価と実装方針検討を、GLM-5とClaude Opus 4.6、GPT-5.3-Codex Extra Highの3モデルに同時に投げて比較したところ、情報収集やツールユースの巧さが光る場面がある一方で、最終的な判断にブレが出るケースもあったとのことです。 僕の方でもドキュメント更新やPlaywright MCPを使ったE2Eテストを試してみました。もっともらしい嘘（ハルシネーション）をつく傾向があり事実確認には注意が必要ですが、タスクを前に進める「推進力」は非常に優秀でした。特にE2Eテストでは、画面に残っていた不要なエラー文言を自律的に発見して指摘するなど高い実行力を発揮しており、メインモデルとして採用できる可能性も十分に感じられた回になります。 後半では、各LLMに同じプロンプトでLPサイトを生成させる比較の話題でも盛り上がりました。 ▼GLM-5 https://z.ai/blog/glm-5 ▼各LLMのLPサイト生成比較 https://nikukyu.sitocha.cc/testllm/index.html 【配信サービス】 ▼Spotify https://open.spotify.com/show/5b4x1u0M2f0Kmr1Xnv1Z7r?si=12580ee9ade0414e ▼Youtube https://youtube.com/@ai-nichijo-fm ▼Apple Podcasts https://podcasts.apple.com/jp/podcast/ai%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA%E9%83%A8%E3%81%AE%E6%97%A5%E5%B8%B8/id1843990202 ▼amazon music https://music.amazon.co.jp/podcasts/4fd4926b-a654-4dc7-a858-01ff5e0e8c25/ai%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA%E9%83%A8%E3%81%AE%E6%97%A5%E5%B8%B8 ▼stand.fm https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f ▼LISTEN https://listen.style/p/ai-nichijo-fm?xtIZk9qq --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
20【Claude Codeの新機能】Agent Teamsとサブエージェント
今回は、Anthropicが提供するClaude Codeで新しく登場したAgent Teams機能について語っております。 従来のサブエージェントが「隔離された部屋で黙々と作業する作業者」のようなイメージだったのに対し、Agent Teamsは「同じオフィスで対話しながら協働するチーム」のような概念だと捉えています。 エージェント同士がメッセージをやり取りし、共有タスクリストで協調する仕組みそのものが、これまでとは異なるアプローチに見えました。 阿部さんと話を通じて感じたのは、この対話可能性こそがAgent Teamsの本質かもしれないということです。あえて反対意見を言うDevil's Advocate役を配置したり、リサーチャー、ルール確認担当など役割を分担して議論させる。単なる作業効率化ではなく、答えのない設計をチームで練り上げるような「ミーティング」的な活用法こそが向いているのではないか。 当然、チームメンバーが増えればコミュニケーションコストは指数関数的に上がり、コンテキスト消費も増大します。そのため、作業を並列で進めるならサブエージェント、知識的な議論を煮詰めるならAgent Teamsという使い分けが現実的なのかもしれません。 ▼Claude CodeのAgent Teamsについて https://code.claude.com/docs/ja/agent-teams 【配信サービス】 ▼Spotify https://open.spotify.com/show/5b4x1u0M2f0Kmr1Xnv1Z7r?si=12580ee9ade0414e ▼Youtube https://youtube.com/@ai-nichijo-fm ▼Apple Podcasts https://podcasts.apple.com/jp/podcast/ai%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA%E9%83%A8%E3%81%AE%E6%97%A5%E5%B8%B8/id1843990202 ▼amazon music https://music.amazon.co.jp/podcasts/4fd4926b-a654-4dc7-a858-01ff5e0e8c25/ai%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA%E9%83%A8%E3%81%AE%E6%97%A5%E5%B8%B8 ▼stand.fm https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f ▼LISTEN https://listen.style/p/ai-nichijo-fm?xtIZk9qq --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
19【無料でここまで？】OSSの音声入力アプリ「Amical」でAI開発を加速
今回は、「AI駆動開発で音声入力を使いこなすには？」という観点から、無料で使えるオープンソースの音声入力アプリ Amical について語っております。 僕はAmical Cloudの精度が高いと感じていて推していますが、阿部さんは深夜帯の文字化けを避けるためローカルの Whisper large-v3-turbo を使っているとのこと。PCのスペックやマイクによって最適な設定が変わりそうで、使い方次第では向き不向きがあるようです。 ボキャブラリー機能を辞書的に使ってはいましたが、「句読点を入れてください」といった指示をボキャブラリーに登録する活用法もあるようで、これは試してみたいところです。後半では話題の OpenClaw についても少し触れ、AIがPCを操作する時代の「常識を疑う姿勢」についても話しています。 ▼Amical 関連リンク https://amical.ai/ ▼Whisper 関連リンク https://github.com/openai/whisper ▼OpenClaw 関連リンク https://openclaw.ai/ --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
18【FigmaからPencilへ？】AIネイティブなデザインツールの可能性
今回は、AIネイティブなデザインツール Pencil について語っております。 僕自身まだ使っていないのですが、阿部さんが試しに触ってくれたところ、かなり気に入っている様子でした。Figmaに近い操作感でありながら、デザインデータがJSON形式でGit管理できるという点や、Claude CodeやCursorとMCP経由で連携できるという点が、従来のツールとは大きく異なる体験だそうです。 「デザイナーがいないチームでどうUIを作るか」「ユーザーマニュアルへの画像反映をどう自動化するか」など、実際のプロダクト開発での活用イメージも話しています。後半では、AIをツールとしてどう組み込むか、エージェンティックに動かすサービス設計とは何が違うのかなど、サービス開発の視点でも盛り上がりました。 Pencil 関連リンク https://www.pencil.dev/ 【配信サービス】 ▼Spotify https://open.spotify.com/show/5b4x1u0M2f0Kmr1Xnv1Z7r?si=12580ee9ade0414e ▼Youtube https://youtube.com/@ai-nichijo-fm ▼Apple Podcasts https://podcasts.apple.com/jp/podcast/ai%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA%E9%83%A8%E3%81%AE%E6%97%A5%E5%B8%B8/id1843990202 ▼amazon music https://music.amazon.co.jp/podcasts/4fd4926b-a654-4dc7-a858-01ff5e0e8c25/ai%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA%E9%83%A8%E3%81%AE%E6%97%A5%E5%B8%B8 ▼stand.fm https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f ▼LISTEN https://listen.style/p/ai-nichijo-fm?xtIZk9qq --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
17【コスパ最強は本当か】Z.ai GLM-4.7をCursorで使ってみた
今回は、Z.aiが提供するGLM-4.7という激安AIコーディングモデルを実際に使ってみた感想について語っております。月額3ドルから始められて、しかもウィークリーのレートリミットがないという破格のプランです。 僕たちは普段Claude CodeやCodexを使っていて、毎週末にはレートリミットに苦しむことが多かったんですが、このGLM Coding Planだと5時間ごとにリセットされるため、使い切る心配がほとんどありません。API経由でCursorやOpenCode、さらにはClaude Codeでも設定できるというのが大きなポイントです。 肝心の性能について、阿部さんと僕では感じ方に若干の違いもあり、「実務で使えるレベルか」「どこに限界があるか」など率直に議論しました。コスパ重視でAIコーディングを試したい方には参考になるかもしれません。 GLM Coding Plan 関連リンク https://z.ai/subscribe 【配信サービス】 ▼Spotify https://open.spotify.com/show/5b4x1u0M2f0Kmr1Xnv1Z7r?si=12580ee9ade0414e ▼Youtube https://youtube.com/@ai-nichijo-fm ▼Apple Podcasts https://podcasts.apple.com/jp/podcast/ai%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA%E9%83%A8%E3%81%AE%E6%97%A5%E5%B8%B8/id1843990202 ▼amazon music https://music.amazon.co.jp/podcasts/4fd4926b-a654-4dc7-a858-01ff5e0e8c25/ai%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA%E9%83%A8%E3%81%AE%E6%97%A5%E5%B8%B8 ▼stand.fm https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f ▼LISTEN https://listen.style/p/ai-nichijo-fm?xtIZk9qq --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
16【opencode試した】並列開発サブエージェントとBest-of-Nの違い
今回は、AI駆動開発には切っても切り離せない「AIエージェントの並列実装」について、そのパターンや実際の使い方を語っております。 並列開発には大きく2つのアプローチがあります。Cursorが採用しているBest of Nと、Claude Codeやopencodeが採用しているサブエージェント型。 僕はどちらかというと1つの指示で複数タスクを采配してほしいと思っているのですが、阿部さんはGit worktreeを使って環境ごと分離する仕組みづくりに取り組んでいます。DBのコピーやポート番号の自動割り当てなど、プロジェクトごとにチューニングが必要だという現実もあり、理想と実装の間で試行錯誤が続いています。 収録中にCursorにサブエージェント機能が追加されたことを発見する嬉しい場面も。CursorのCEOが数百体のエージェントでブラウザを構築した実験の話や、GLM-4.7のようなコスト効率の良いモデルの登場、GitHub Copilotのopencode公式サポート開始など、並列開発を取り巻く環境が急速に変わっていることを実感する回となりました。 ▼opencode 関連リンク https://opencode.ai/ ▼Cursor サブエージェント ドキュメント https://cursor.com/docs/context/subagents ▼GLM-4.7 公式ブログ https://z.ai/blog/glm-4.7 --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
15【便利なCursorのDebugMode】CodexとClaudeで使える？
今回は、阿部さんがCursorのDebug Modeを体験して「これはClaude CodeやCodex CLIでもできるようにしたい」と実装してくれたSkillsについて語っております。 CursorのDebug Modeは、AIがコードベースを読んで仮説を立て、ログ取得用のローカルサーバーを立ててそこにPOSTリクエストでログを送信させ、ユーザーが操作して事実を収集していくという流れ。 僕のような非エンジニアにとっては、むやみにコードをいじらず本質にたどり着ける点がかなり助かっています。 阿部さんはこの仕組みを、ローカルサーバーを立てるnpxコマンドごとSkillsとしてパッケージ化。 フロントエンドでもサーバーサイドでも同じ方法でログ収集できる点や、ngrokやCloudflareトンネルと組み合わせればアプリなどスマホ実機での検証にも対応できる点など、Cursorにはない拡張性も見えてきました。 後半では、SkillsとSlashコマンドの使い分けについても議論しています。強制力の強い指示はSlashコマンド、知識レベルの振る舞いはSkillsという棲み分けの話や、テンプレートを活用した報告書出力など、お互い気づきの多い時間となりました。 【関連リンク】 今回阿部さんが作成したdebug用のskillsはこちら公開されていて利用することも可能です。 ▼debug用のskills https://github.com/abekdwight/code-debug-skills ▼CursorのDebug Modeについて https://cursor.com/ja/blog/debug-mode 【配信サービス】 ▼Spotify https://open.spotify.com/show/5b4x1u0M2f0Kmr1Xnv1Z7r?si=12580ee9ade0414e ▼Youtube https://youtube.com/@ai-nichijo-fm ▼Apple Podcasts https://podcasts.apple.com/jp/podcast/ai%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA%E9%83%A8%E3%81%AE%E6%97%A5%E5%B8%B8/id1843990202 ▼amazon music https://music.amazon.co.jp/podcasts/4fd4926b-a654-4dc7-a858-01ff5e0e8c25/ai%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA%E9%83%A8%E3%81%AE%E6%97%A5%E5%B8%B8 ▼stand.fm https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f ▼LISTEN https://listen.style/p/ai-nichijo-fm?xtIZk9qq --- stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。 https://stand.fm/channels/68dc82a9036795923c400b4f
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