株式会社テックビーンズ

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note で情報発信しています。

[株式会社テックビーンズ @techbeans_jp]

IT・情シスDXPO 東京'25 秋に出展決定！2025年11月27日（木）28日（金）有明GYM-EX 今回の出展テーマは 「ワンテックワールド」「ゼロスタート」「ウェブ担さん」 システム開発やDXに関心のある方はブースへお越しください！ #DXPO #テックビーンズ #AI開発 #DX #受託開発 #新規事業DX #システム開発

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MVVの話

[オカムラ | 株式会社メイク・ア・チェンジ CEO @masa_okamura108]

Anthropic「現状のVibe Codingの課題はテクニカルデット（コードの質に関わる問題）を発見するにはコードを読むしかない、ということ」

解決策は以下。

- Vibe Codingをするスコープを「リーフノード（図の黄色。他に依存しない、システムの最終的な機能や末端）」に集中する

- システムのコアアーキテクチャ（図の白い部分。ブランチやトランク）は、エンジニアが深く理解して管理する

- Vibe CodingにおいてTDDは非常に有用

[Andrej Karpathy @karpathy]

+1 for "context engineering" over "prompt engineering".

People associate prompts with short task descriptions you'd give an LLM in your day-to-day use. When in every industrial-strength LLM app, context engineering is the delicate art and science of filling the context window with just the right information for the next step. Science because doing this right involves task descriptions and explanations, few shot examples, RAG, related (possibly multimodal) data, tools, state and history, compacting... Too little or of the wrong form and the LLM doesn't have the right context for optimal performance. Too much or too irrelevant and the LLM costs might go up and performance might come down. Doing this well is highly non-trivial. And art because of the guiding intuition around LLM psychology of people spirits.

On top of context engineering itself, an LLM app has to:
- break up problems just right into control flows
- pack the context windows just right
- dispatch calls to LLMs of the right kind and capability
- handle generation-verification UIUX flows
- a lot more - guardrails, security, evals, parallelism, prefetching, ...

So context engineering is just one small piece of an emerging thick layer of non-trivial software that coordinates individual LLM calls (and a lot more) into full LLM apps. The term "ChatGPT wrapper" is tired and really, really wrong.

[tobi lutke @tobi]

I really like the term “context engineering” over prompt engineering.

It describes the core skill better: the art of providing all the context for the task to be plausibly solvable by the LLM.

[Tibor Blaho @btibor91]

Anysphere, the startup behind coding app Cursor, hired two former Anthropic leaders - Boris Cherny (Claude Code’s development lead) as Chief Architect and Head of Engineering and Cat Wu (Claude Code’s product manager) as Head of Product, potentially complicating the partnership with Anthropic, whose AI powers a big part of Cursor, as Anthropic reached $4 billion in annualized revenue and Cursor surpassed $500 million in annual recurring revenue

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AIの使い方よりも、こっちのほうがもしかしたら大事かもしれません。
https://t.co/mh7bK9GFTy

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本日はPHPカンファレンス出展でした！ブースの出し物でPHPおみくじを作りましたが、たくさんシェアしていただきありがとうございました。
当面稼働させておきますので、ぜひ遊んでみてください！ https://t.co/4gaxjBB8q2

#phpcon #phpcon2025 #PHPおみくじ

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https://t.co/TgiKKccH5t
ClaudeCode SDK について書いてみました。

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PHPカンファレンスに出展いたします！

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https://t.co/30qnBX0Uc8
このプラグイン、Figma Sites より断然に勝手が良いと思う。

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https://t.co/PMMb3q5Gfo
最近よく使ってるAIエージェント系ツールまとめてみました。

[株式会社テックビーンズ @techbeans_jp]

AIを使えるスキルも重要だし、AIに指示する能力もかなり重要。これからの若手はここをどうやって築いていくのか、結構重要なポイントだと思う。新卒不要論みたいのもあるけど、新陳代謝が起こらない組織は衰退していくわけで。

[CodeRabbit (JP) @Coderabbitaija]

新しい #CodeRabbit 利用事例（ @techbeans_jp 様）を公開しました！

小さなチームにこそCodeRabbitを──techbeansが語るAIコードレビュー活用 https://t.co/GdurnWHpE9

ぜひご覧ください！

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AIエージェントの熾烈な争いが勃発しているようです。
https://t.co/VIgXlaRYIO

[株式会社テックビーンズ @techbeans_jp]

エンジニアのような「手に職」系の仕事において、どこに興味が向いているかはものすごく重要だと思っています。
なぜなら「好きであること」は成長の原動力になり、好きじゃない人は、その人とビジネス上で戦わなければいけないから。（あくまでビジネス・市場での話し）

[株式会社テックビーンズ @techbeans_jp]

プログラムコードを「書きたい」エンジニアは淘汰されていくけど、システムや製品を「作りたい」エンジニアは淘汰されない。

[株式会社テックビーンズ @techbeans_jp]

書いてるのは楽しいっていうのは同意です。しかし、それは本来のエンジニアの本質である「システムや製品を作る」というところに、フォーカスしてるようでしていないと思うんですよね。

[GIGAZINE(ギガジン) @gigazine]

AmazonではAIの影響で仕事の質に悩むエンジニアが出てきている
https://t.co/pMvKpssVsP

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まとめ2:

成功するためには、プログラマーは新しいツールとパラダイムを受け入れ、継続的な学習と「学習による実践」を通じて必要な新しいスキルを習得する必要があります。

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https://t.co/sbMrRsEALV
ティム・オライリーの発言。まさにそのとおりですね。

[株式会社テックビーンズ @techbeans_jp]

まとめ:

Tim O'Reillyは、AIがプログラマーの職を奪うという悲観的な見方を否定し、むしろプログラミングの役割と性質が根本的に変化すると主張しています。過去の技術革新と同様に、AIはプログラマーを低レベルの詳細から解放し、より複雑な問題解決に集中させることになります。