はい、みなさん！おはようございます！今日は2025年6月30日、日曜日です！「zenncast」へようこそ！今日はZennでトレンドの記事をいくつか紹介していきますので、お楽しみに！
さて、前回ご紹介した記事ですが、実は3つありましたね。「ターミナルを使う人は、とりあえず『mise』を入れておく時代。 ・・・を夢見て」、「lsmcp - 汎用的な LSP の MCP サーバーを作った」、そして「AIエージェントでバグバウンティ！ Cline × Claude Code × GPT-o3 で $2,000 を獲得した話」でした。どれも興味深い内容でしたね！
それでは、今日ご紹介する記事の本数は、全部で5本です！それでは、早速内容に入っていきましょう！
まず1つ目の記事です。タイトルは「Claude Codeの『すぐルール忘れる問題』を解決する超効果的な方法を見つけた気がする」です。
この内容では、Claude Codeを使う際に直面する「ルール忘れ問題」を解決する方法が提案されています。この問題は、AIが設定したルールを忘れてしまうことで、ユーザーが再度ルールを指摘しなければならないというものです。著者は、この問題に対処するために「AI運用5原則」を定義し、毎回のチャットでこれを表示することを提案しています。特に「AIは全てのチャットの冒頭にこの5原則を逐語的に必ず画面出力してから対応する」というルールを設定することで、コンテキストを持続させることができるのです。この方法を実践した結果、AIはルールを忘れずに機能し続け、必要な確認を行うようになったということです。シンプルでありながら非常に効果的なこの方法は、今後のAI運用にも役立ちそうですね。
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次に2つ目の記事です。タイトルは「全人類、いますぐ Discord Webhook を使いこなそう」です。
こちらでは、DiscordのWebhookを使って、外部サービスから直接Discordチャンネルにメッセージを送る方法が解説されています。Webhookは送信専用で実装が簡単なため、Botを作成することなくHTTPリクエストでメッセージを送信できるのが特徴です。記事ではWebhookの基本的な使い方や実装方法が詳しく説明されています。Webhookの作成手順も紹介されていて、実際のメッセージ送信はcurlやTypeScriptを使って簡単に行えます。さらに、Webhookではファイル添付やメッセージの編集、削除も可能ですので、ぜひチェックしてみてください！この機能を使いこなすことで、プログラミングの学習テーマとしても役立てられそうです。
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続いて3つ目の記事です。タイトルは「Gemini CLIをソース解析して発見したコーギーの出現方法」です。
この内容では、GoogleのGemini CLIをソースコードから解析し、その構造や実装方法を理解するための調査が行われています。調査の中で、CLIツールの中に隠しコマンド`/corgi`があり、これを実行するとコーギーが表示されるイースターエッグが発見されました！Gemini CLIはモノリポ構造を持ち、ユーザーインターフェースとビジネスロジックを担当する2つの主要コンポーネントから成り立っています。また、コンテキスト管理は非常に多岐にわたっており、ユーザー環境情報やコマンド実行結果などが含まれています。無料で利用できる高機能なCLIツールとして、興味のあるエンジニアにはぜひ試してみてほしい内容ですね。
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さあ、続けて4つ目の記事です。タイトルは「Markdownで書いた社内ドキュメント、どう共有してる？ AWSで構築するセキュアな自動公開パイプライン」です。
こちらでは、Markdown形式のドキュメントをAWSを用いて安全に自動公開するパイプラインの構築方法が解説されています。Markdownファイルをリポジトリに配置し、AWSのCodePipelineとCodeBuildを使用してHTMLファイルを生成、S3バケットに格納し、CloudFrontを介して公開する流れが紹介されています。特に、セキュリティ対策としてIP制限や基本認証を実施しており、安全にドキュメントを共有するための仕組みが強化されています。また、使用する静的サイトジェネレーターとしてHugoとMkDocsの2つが紹介されており、それぞれの特徴も解説されています。内部向けのドキュメントを安全に公開するための実用的な情報が得られそうです！
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そして5つ目の記事です。タイトルは「初めてのTTSモデルをずんだもんのデータで作ってみた with LLaSA」です。
この記事では、音声系の初心者がLLaSAというTTSモデルをずんだもんのデータを使ってファインチューニングした過程が紹介されています。LLaSAは音声合成モデルで、音声データをトークンに変換するためのX-Codec2が使用されています。モデルの準備や学習の過程が詳しく説明されており、実際にずんだもんの音声データとテキストを組み合わせたデータセットを用いて学習が行われました。合成音声の品質も確認され、他のLLMにも応用できる手法が提案されています。音声系の技術に興味があるエンジニアには特に実践的な内容ですね。
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さて、今日は5本の記事を駆け足で紹介しました！それぞれの内容は非常に興味深く、今後の技術に役立ちそうな情報ばかりでしたね！次回もまたお会いできるのを楽しみにしています。詳しい内容はショーノートに書いてありますので、ぜひチェックしてみてください！番組の感想もお待ちしています！それでは、また次回お会いしましょう！