こんにちは！マイクです。今日は2025年8月4日、月曜日ですね！今日も「zenncast」をお楽しみいただきありがとうございます。今日はZennでトレンドの記事をいくつかご紹介しますよ！
さて、前回紹介した記事を振り返ると、「無職が Claude Code を使って 3 週間かけて OSS ライブラリを開発したけど誰も使ってくれなかった話」や「OSSは“使う前に”Claude Codeで脆弱性診断しよう」、そして「Figma to CodeのAIツール「Kombai」を使ってみた」といった内容がありました。これらのタイトルからも、OSSやAIツールの話題が盛り上がっていますね！
今日は、全部で5本の記事を紹介します。それでは、さっそく最初の記事にいきましょう！
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最初の記事は「一家に一台Anneliちゃん！LM Studio × AivisSpeechで簡易AIコンパニオンを作ろう」です。この記事では、LM StudioとAivisSpeechを組み合わせて、完全オフラインで動作するAIコンパニオン「Anneli」を作成する方法が紹介されています。LM Studioは、ローカル環境でLLM（大規模言語モデル）を実行できるツールで、AivisSpeechは日本語音声合成エンジンです。これらを使うことで、プライバシーを守りつつAIとの対話が可能になります。
まずは、LM Studioを公式サイトからダウンロードして、必要なモデルをセットアップします。次に、AivisSpeechをインストールし、音声合成機能を利用できるようにします。プログラムは、ユーザーからのテキスト入力に対してAnneliが応答する設計で、音声入力機能も実装されています。音声処理はリアルタイムで行われ、レスポンスが速いことが特徴です。また、インターフェース設計やコードのリファクタリングも詳しく触れられていて、Clean Architectureが採用されています。
音声入力はWeb Speech APIを使用し、声で指示を出せるのも便利ですね。ただし、Anneliが音声を出しているときは音声入力ができない仕様になっています。最近のバイブコーディングの経験から、仕様の明確化やソフトウェア設計の理解が重要だと感じたことも述べられています。手軽にAIコンパニオンを作る時代が来たことに期待が寄せられています。
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次の記事は「Claude Code × serenaでKiro風仕様書駆動開発をやる」です。本記事では、Claude Codeとserenaを用いてKiro風の仕様書駆動開発を実現するためのカスタムコンテキストの設定方法について解説されています。特に、Claude Codeでserenaを使用する際の制約が明確にされ、カスタムコンテキストを作成することで解決する方法が紹介されています。
カスタムコンテキスト「ide-assistant-enhanced」を作成することで、モード切り替えが可能になり、Kiroのような分析から実装、デバッグまでのワークフローを一つのセッション内で行えるようになります。具体的な手順やワークフローの4つのフェーズも詳しく説明されています。これにより、仕様書に基づいた高品質な開発サイクルが実現できるとのことです。
また、serenaの各モードやコンテキストの詳しい使い方についても触れられていて、特に`ide-assistant`や`desktop-app`コンテキストの利用方法が解説されています。初期指示が使用できない理由についても技術的な背景が詳述されており、理解を深める助けになる内容です。これにより、エンジニアがKiro風の仕様書駆動開発を実践する上での一助となるでしょう。
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次は「英語プレゼンターのトークをリアルタイムに日本語翻訳しプレゼンターのPC画面と並べて字幕表示するアプリを自作してしまった話」です。著者は、2025年7月に開催された「TechRAMEN」で英語スピーカーのトークを日本語にリアルタイム翻訳するアプリを自作した経験を語っています。知人が登壇することになり、参加者が英語を理解できない不安から、音声をテキスト化し日本語に翻訳するシステムを考案したそうです。
自作にあたり、C#とBlazor Serverを採用し、プレゼンターのPC画面をキャプチャして字幕表示を実現しました。音声認識にはOpenAIのWhisperを試みましたが、処理速度が遅く実用に至らず、最終的にVoskという音声認識ライブラリを利用し、英語の音声をリアルタイムでテキスト化しました。翻訳モデルにはPhi 4 Miniを選びましたが、翻訳精度は不十分だったとのことです。
セッション当日には、インターネット接続を前提としたAzure AI Speechサービスの利用に切り替え、無事にセッションを完遂したそうです。参加者からのフィードバックは不明ですが、翻訳の精度は及第点だったと自己評価しており、今後は既存の完成度の高い翻訳ソリューションを選定することを優先したいと述べています。
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次は「🚀 新卒エンジニアがフルスタック開発に挑戦した話（FastAPI×Vue3×PostgreSQL）」です。新卒エンジニアの坂口さんが、Vue3、FastAPI、PostgreSQLを使用してWebアプリケーションを1ヶ月で構築した経験を述べています。記事はフルスタック開発における学びや苦労を中心に構成されていて、新卒エンジニアに向けた参考となる内容です。
システム構成は、Vue3とVue RouterによるSPA（シングルページアプリケーション）を採用し、FastAPIを用いたAPI連携とCRUD操作を実現しています。開発過程では、Web技術の基礎理解やGit、SwaggerUIの利用、コーディングの基本、そしてチーム内コミュニケーションの重要性を学びました。特にFastAPIのSwaggerUI機能によるAPIドキュメントの自動生成が開発効率を向上させたと感じているようです。
苦労した点としては、Vue2とVue3の記法の違いや命名の難しさ、新しい概念への適応が挙げられています。また、生成AIの利用については依存しすぎないように自分で考える力を育むことが重要だと感じたとのことです。振り返ることで自己成長を促すことの重要性も強調されています。
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最後の記事は「Rust製ログイン機能付きWebフレームワーク「ares」の背景と思想」です。Webフレームワーク「ares」は、Rust言語を用いてログイン機能付きのWebアプリケーション開発を簡素化することを目的に開発されました。Rustの特性を活かし、教育的観点からも学びやすいものを目指しているとのことです。
「ares」はルーティング、テンプレートエンジン、ログイン認証、データベース接続、JSON対応、ファイル送信機能を含む主な機能を持っています。特にログイン機能は簡易に実装できるように設計されており、CSRFトークンやセッション管理も自動化されています。今後の課題として非同期処理への対応が挙げられ、ユーザーからのフィードバックを歓迎しています。
「ares」はオープンソースで、他の開発者にも役立つことを期待しているようです。Rustを学ぶ過程での成果物として、ぜひ注目していきたいですね。
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さて、今日は紹介した記事を駆け足でおさらいしました！AIコンパニオンの作成から、仕様書駆動開発、リアルタイム翻訳アプリ、自作のフルスタック開発、そしてRust製のWebフレームワークまで、多彩な内容でしたね。次回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、ぜひチェックしてください。また、番組の感想もお待ちしています！それでは、またね！