皆さん、おはようございます！マイクです！今日は2025年5月18日、日曜日ですね。今日も元気にお届けする「zenncast」、早速始めていきましょう！
まずは、Zennで今日トレンドの記事を紹介しますね！
さて、前回紹介した記事についてですが、今回は特に触れずに進みますので、気になる方はぜひ振り返ってみてくださいね。
それでは、今日紹介する記事の本数は5本です！どんな内容が飛び出すのか、楽しみにしていてくださいね。
まず最初の記事は「OpenAI の SWE Agent、Codex を試してみる」です。
OpenAIが新たにリリースしたSWE Agent「Codex」は、クラウドベースでタスクを並列実行できるエージェントです。Codexは「codex-1」と「codex-mini-latest」という2つのモデルを提供し、ChatGPTのPro、Team、Enterpriseプランで利用可能です。タスクの実行は1-30分程度で、ユーザーはリアルタイムで進行状況を確認できます。また、Codexはマルウェア開発やプロンプトインジェクションなどの攻撃を拒否し、タスク実行中はインターネットへのアクセスが無効となります。
Codex CLIを通じてChatGPTアカウントでのサインインが可能になり、APIキーの入力は不要になります。codex-mini-latestの利用料金は、1Mトークンあたり$1.50から$6.00で、プロンプトキャッシュを使用すると75%の割引が適用されます。
CodexはGitHubとの連携機能があり、ウェブUIからプルリクエストも実行できます。著者はCodexを使ってテトリスや企業のホームページを作成する実験を行い、一定の成果を得ていますが、レスポンスの遅さやエラーが発生することもあるとのことです。
Codexの利用は便利ですが、競合ツールも多く存在し、今後の展開に興味が持たれています。CodexやCodex CLIに関する詳細は公式ドキュメントやリソースで確認できます。
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次の記事は「いろんなソースを要約できるLilysAIを使ってみた」です。
LilysAIは、様々なソースから要約を生成できるAIサービスで、特にNotebookLMと競合関係にあります。ユーザーは動画、オーディオ、テキスト、PDF、PPTX、DOCX、XLSXなど多様な形式のファイルをアップロードでき、YouTubeのURLも利用可能です。リアルタイムで音声を文字起こしし、即座に要約やノートを作成する機能も備えています。
LilysAIは無料プランと有料プランがあり、有料プランではより高度なモデルが使用でき、要約の精度が向上します。著者はBasicプランを利用し、OpenAIのCodexに関する資料を要約させました。送信後、数分で「レポートトピックの提案」が届き、要約方法を選択する必要があります。選択肢には「すべての資料を漏れなく要約」などがあり、選択後に要約が生成されます。
生成された要約文には引用が付いており、参照元が明示されているため便利です。さらに、「会話ノート」機能もあり、複数人の会話形式で要約を作成できます。また、チャット機能も搭載されており、利用方法の幅が広がっています。LilysAIはNotebookLMとは異なるアプローチが可能であり、今後も使い続け、その経験を共有していく意向です。
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続いて、3つ目の記事「Agentic Coding を Reconciliation Loop で効果的に実現するための実装戦略」です。
この記事では、Agentic Codingを実現するための実装パターンについて考察されています。主な対象読者は、Agentic Codingに興味があるエンジニアです。著者は、AIによる自律的なコーディングでの「Reconciliation Loop（調整ループ）」の重要性を強調し、理想の状態を定義し、現実との乖離を評価する方法がAIの効果的な改善サイクルに必要であると述べています。
特に、いくつかの実装戦略が提案されています。具体的には「Always-Valid Domain Modeling」「Type First」「関数型プログラミング」「Event Sourcing」の4つです。これらはそれぞれ、AIによるコード生成や改善の精度と速度を向上させる役割を果たします。
1. **Always-Valid Domain Modeling**: 不整合な状態が作成されないように設計することで、AIが生成するコードの品質を向上させます。
2. **Type First**: 型を利用して、データの形やルールを事前に定義することで、間違いを早期に発見し、フィードバックサイクルを迅速化します。
3. **関数型プログラミング**: 小さな部品を組み合わせることで、修正やテストが容易になり、AIによる改善の精度が向上します。
4. **Event Sourcing**: すべてのイベントを時系列で記録することで、状態の変化を追跡し、AIが理想状態とのギャップを特定できるようにします。
特にEvent Sourcingは、AIによる評価と調整の透明性を高めるための有効なアプローチとして強調されています。著者は、今後の実装例についても言及し、TypeScriptを用いた具体的な実装を別の機会で紹介する予定です。
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さあ、次は4つ目の記事「Rust で Unix ライクな 自作 OS」です。
octoxは、Rustで一から実装されたUnixライクなオペレーティングシステムで、学習用OSとしてxv6-riscvに触発されて開発されました。カーネル、ユーザーランド、ビルドシステム全てがRustで書かれ、Rustの標準機能を最大限に活用しています。octoxは、マルチコアをサポートし、プリエンプティブカーネルを採用。ファイルシステムにはジャーナリング機能があり、ユーザーランドはRustの標準ライブラリに似た使いやすさを提供します。
octoxのビルドシステムは完全にRustで書かれており、Windows、Linux、macOSで同じ手順でビルド可能です。Rustの型安全性とメモリ安全性により、未定義の動作やメモリ操作のエラーを防ぎ、並行プログラムの記述が容易になります。また、octoxは`unsafe`を最小限に抑え、`cargo`を利用してビルドプロセスを管理します。
実装面では、octoxのカーネルはシステムコールの実装が中心で、ユーザーランドはシステムコールを発行するライブラリを通じて機能します。アトミック型やスピンロックを使用し、マルチコア対応を実現。参照カウントを用いたリソース管理も行われ、バッファキャッシュやファイル管理においてもRustの機能を活用しています。
octoxは教育用OSとして、OS開発の学習に役立つことを目指しており、GitHubで開発が進められています。将来的には、複数アーキテクチャのサポートや、実際のハードウェアでの実行を検討しています。興味があれば、octoxの開発に参加することが可能です。
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最後の記事は「ChatGPTアプリをXcode、AndroidStudio、VSCodeと連携して使う方法」です。
この記事では、ChatGPTアプリをXcode、AndroidStudio、VSCodeと連携して活用する方法を説明しています。まず、ChatGPT for macOSをOpenAIの公式サイトからダウンロードします。次に、アプリの設定画面を開いて連携機能をONにする必要があります。具体的には、アカウント名をクリックし、「設定」画面で「アプリでの作業を有効にする」をONにし、その後「システム設定」からプライバシーとセキュリティのアクセシビリティでChatGPTと連携したいIDEをONにします。
連携が完了したら、Xcodeを起動し、ChatGPTアプリがXcodeを認識するか確認します。認識されている場合は、コードを指定してChatGPTに修正命令を出すことができます。例えば、特定のコード部分を別の文字列に変更するよう依頼します。ChatGPTは修正案を提示し、適用することでコードを更新できます。
この連携は、特にSwiftファイルでの作業に役立ちますが、他のIDEとの組み合わせにも対応可能です。エンジニアは自身の業務に合った使い方を見つけて、効率的な開発を実現することが期待されます。
さて、今日は5本の記事を紹介しましたね！それでは、今日お話しした内容をざっとおさらいしましょう！
1つ目はOpenAIのCodex、2つ目はLilysAI、3つ目はAgentic Coding、4つ目はRustでの自作OS、そして最後はChatGPTアプリとの連携方法でした。
次回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、そちらもチェックしてみてくださいね！番組の感想もお待ちしています！それでは、またね！