皆さん、おはようございます！マイクです。今日は2025年5月2日、木曜日ですね。今日も「zenncast」をお聴きいただきありがとうございます！今日はZennでトレンドになっている記事をいくつかご紹介しますよ。
さて、前回紹介した記事には、生成AIやチケット駆動のプログラミング、GitHub Copilot、そして日本語TTSについてお話ししましたね。それでは早速、今日の内容に移りましょう！
今日紹介する記事は全部で5本あります。まず1つ目の記事は「【保存版】明日から使える、組織のための Cursor Rules 運用」です。
この記事では、Cursorを使っている組織向けに、Cursor Rulesの運用方法が解説されています。CursorはエンジニアのコーディングをサポートするAIツールで、ルールを設定することで生成されるコードの品質を向上させることができるんです。ルールの整備によって、チーム全体の知識が底上げされ、AIエージェントの活用が図れるというのがポイントです。
具体的には、Cursor RulesはAIエージェントに対するコーディングガイドラインで、プロジェクト内の特定の場所で管理されます。ルールを作成するタイミングとしては、AIの出力が意図したものと異なる場合や、同じプロンプトを頻繁に使用する場合が挙げられます。また、運用方針として、まずは静的解析ツールで対応できないか検討し、必要なときだけCursor Rulesに記載することが推奨されています。
ルールの適用には複数のタイプがあり、適切なルールを選ぶことでAIの動作を安定させることができるんです。設定したルールが意図通りに機能するか確認することも重要です。効果がなかったルールは記録して、今後の参考にすることができるんですよ。Cursor Rulesを通じて、エンジニアリングのプロセスを改善し、AIの活用を目指す内容が詰まった良い記事ですね。
続いて、2つ目の記事は「フロントでconsole.logを埋め込むならconsole Ninjaも使おうぜ！」です。
こちらの記事では、VS Code上で`console.log`の出力をリアルタイムで表示できる「Console Ninja」という拡張機能について紹介しています。これにより、ブラウザのDevToolsを開くことなくデバッグが可能になるんです！特にフロントエンド開発者にとっては非常に便利なツールです。
インストールも簡単で、VS Codeの拡張機能から行えるんですよ。基本機能には、変数の履歴確認やリアルタイムでのデータ更新、エラーメッセージの表示などがあります。プロ版ではさらに高度な機能が用意されていて、ログポイントのハイライトやコードカバレッジの可視化などが追加されます。
また、プロ版のMCP機能を使うことで、AIにコンテキストを自動的に渡すことが可能になるので、エラーの解析やコードの調整もスムーズに行えるようになります。Docker環境でも使用できるため、フロントエンド開発者には非常に役立つ内容ですね。
続いて、3つ目の記事は「【業務効率化】もうやめましょうよ〜コミットメッセージ考えるのは」です。
この記事では、開発者がコミットメッセージを考える時間を削減し、業務効率化を図る方法としてAIを活用することが提案されています。そのために、JetBrainsのAI Assistantを利用する方法が紹介されています。これにより、適切なコミットメッセージを自動生成することが可能になります。
AI AssistantはIntelliJ IDEAに統合されていて、コード補完やリファクタリングに加え、コミットメッセージの生成も行えるんです。手順も簡単で、コミットしたいファイルを選択し、AIのアイコンをクリックするだけで生成されたメッセージを確認・編集してコミットが実行できます。
また、プロンプトをカスタマイズすることで、特定のプレフィックスを追加したり、日本語に統一したりすることも可能です。エンジニアが自分の必要に応じて調整できるようになっているのがポイントですね。AIを活用することで、開発作業に集中できるようになるのは嬉しいです。
続いて、4つ目の記事は「できるだけ無料で作る個人開発のための技術スタックと注意点」です。
この記事では、無料で個人開発を行う際の技術スタックと注意点について述べられています。著者はTwitterのクローン開発を通じて得た知見を基に、技術選定を行っています。フロントエンドにはNext.jsとTailwind CSSが推奨されていて、特にNext.jsはフロントエンドとバックエンドを統合できるので便利なんです。
デプロイ先としてはCloudflare Pagesが紹介されていますが、Node.jsの一部ライブラリが使用できない点には注意が必要です。また、データベースにはNeonが推奨されていて、サーバーレスでPostgreSQLを使うことができます。ORMにはDrizzle ORMを採用し、ユーザー認証にはAuth.jsが適しています。
ストレージにはCloudflare R2が良いとされていて、画像をアップロードする際にはリサイズや圧縮を行うことでコストを削減することができるんです。個人開発でも十分に機能するシステムが構築できるような内容が詰まっていますね。
それでは最後に、5つ目の記事は「Qwen3の速度とShaberi3ベンチマーク結果」です。
この記事では、生成AIにおけるQwen3モデルの速度とShaberi3ベンチマーク結果が評価されています。評価環境はMac Studio（M2 Ultra 128GB）で、さまざまなパラメータサイズや量子化タイプが含まれています。特にQwen3-0.6Bモデルが最も速く、4267.43トークン/秒という結果が出ています。
Shaberi3ベンチマーク結果でも、Qwen3モデルは他のモデルと比較して高いスコアを記録していて、reasoningありの評価が高いことが強調されています。Qwen3モデルの性能向上が顕著で、特に14Bや30Bモデルも他のモデルを上回る結果を示しています。
全体的に、Qwen3は前モデルから順当に性能向上を果たしているとのことで、今後も注目される内容ですね。
さて、今日は5本の記事をご紹介しました！ここまでお聴きいただきありがとうございました。今日の内容をざっと振り返ると、Cursor Rulesの運用方法、Console Ninjaの便利さ、AIを使ったコミットメッセージの自動生成、個人開発の技術スタック、そしてQwen3モデルの性能についてお話ししました。
次回もお楽しみに！詳しい内容はショーノートに載せてありますので、ぜひご覧ください。そして、番組への感想もお待ちしています。それでは、またお会いしましょう！マイクでした！