こんにちは、マイクです！今日は2025年7月28日、日曜日ですね。今日も「zenncast」にお越しいただき、ありがとうございます！今日はZennで話題になっているトレンドの記事をいくつかご紹介していきますよ。
それでは、早速今日の内容に入っていきましょう。
今日紹介する記事は全部で5本です！まず最初の記事は、タイトルが「Claude Desktopに記憶を与えるLocal Memory MCPを自作してみて感動した話」です。
この話では、Claude Sonnet 4というAIが、コーディングは得意だけれど、メモリ機能がないために物足りなさを感じるユーザーのために、著者がMCPという機能を使って簡易的なメモリ機能を自作したことが紹介されています。著者は特にClaudeに個人情報を保持してもらいたかったようで、メモリの抽出や保存をカスタマイズし、ローカルでの保存の重要性も強調しています。
Pythonを使って200行ほどのコードを書いたそうで、CRUD操作を中心としたシンプルな構成になっています。メモリの一覧表示や新規作成、読み取り、更新、削除が可能になっていて、メモリはJSON形式で保存されるんですよ。
著者はMCPを使ってLLMとの協働を楽しんだと語っていて、Obsidianとの連携も考えているそうです。この体験を通して、AIの記憶機能がどのように進化するのか、エンジニアやユーザーにどれだけ役立つのかを示す貴重な内容ですね。
次の記事に行きましょう！タイトルは「Gemini Gemsでスタンドジェネレータを作って、YAML構造化プロンプトについてすごくゆるーく考察してみた」です。
この記事では、Gemini Gemを用いて架空のスタンドを生成するスタンドジェネレーターのプロンプトを作成し、構造化プロンプトの書き方について考察しています。Geminiの「Gem機能」を活用することで、プログラミング知識がなくても自然言語で指示できる点が特徴です。
具体的な活用例として、文章作成や学習コーチ、アイデア出し、議事録作成などが挙げられています。スタンドジェネレーターのプロンプトを口頭での簡単な指示とYAMLで構造化された指示で作成し、両者の結果を比較することで、構造化指示の重要性を探る内容になっています。
また、構造化指示はAIとの対話を円滑にし、処理の理解を助ける一方で、最近のモデルの性能向上により必ずしも構造化しなくても良い結果が得られることも述べられています。AIがより効果的に働ける環境を整えることが大切だと結論づけていますね。
さて、次は3つ目の記事です。「社内で『え、そんなことできるの？』と話題になった Claude Code Custom slash commands の実践活用」というタイトルです。
ここでは、株式会社Hacobuのフロントエンドエンジニアのcho氏が、Custom slash commandsを業務で実践的に活用する方法を紹介しています。特にセキュリティ対策の自動化やUI改善案のASCII wireframe自動生成などが好評だったそうです。
Agentic Codingという手法を使い、AIエージェントが開発者の指示に基づいて計画立案からコード生成、テスト、修正までを自立的に実行する方法が紹介されています。cho氏は特に有用だった3つのコマンドを詳しく説明しています。
「/dependabot-check」では、手動で10〜15分かかる作業を3〜5分に短縮することができるんです！さらに「/pr」コマンドでは、プルリクエストを自動で作成し、視覚化するMermaid図も生成します。
これにより、作業時間が大幅に短縮されて、チーム全体の生産性も向上したとのこと。今後はさらに複雑なワークフローの自動化を目指す意向も示されています。
それでは、次の記事に移りましょう！タイトルは「CloudWatch ログを Data Firehose 経由で Iceberg テーブルに配信する」です。
この記事では、Amazon Data Firehoseを使ってCloudWatchログをS3 TablesのIcebergテーブルにニアリアルタイムで配信する方法を解説しています。SnowflakeでIceberg RESTカタログ統合を構成し、データをSnowflakeからも参照できるようにする内容です。
Data Firehoseはストリーミングデータの配信プラットフォームとして多くのデータソースから取り込みができ、配信先としてS3やOpenSearch Service、Redshiftなどのサポートもあるんですよ！2024年10月からは、S3のIcebergテーブルへの直接配信も可能になります。
具体的な実装手順として、S3 Tablesテーブルの作成やLambda関数の実装、Firehoseストリームの構成、CloudWatchロググループの設定が紹介されています。特にLambda関数ではCloudWatchから受け取ったログデータをIcebergテーブルが期待する形式に変換する処理が重要になります。
最後は、5つ目の記事です！タイトルは「マルチエージェント活用術：Google ADKで変わるキャッチコピー生成」です。
GoogleのAgent Development Kit（ADK）を使って、マルチエージェント開発のフレームワークを活用し、キャッチコピー自動生成のプロセスを自動化する方法が紹介されています。具体的には、5種類のエージェントが関与し、テキスト生成から評価、改善までのループを繰り返す仕組みです。
テキスト生成エージェントが初案を作成し、評価エージェントが評価を行い、評価集約エージェントがその結果を集めて改善案を提示するという流れですね。この実験では、実際に技術ブログのタイトルを生成する様子が紹介されていて、選ばれたタイトルは「マルチエージェント活用術：Google ADKで変わるキャッチコピー生成」でした。
今後はさらにAIを活用したペルソナの生成や、出力の正確性を高めることが考えられるとのこと。ADKを用いたマルチエージェントは、広告など様々な場面での活用が期待されています。
さて、今日紹介した記事を駆け足でおさらいしましょう！Claude Desktopのメモリ機能、自作のスタンドジェネレーター、社内でのCustom slash commandsの実践、CloudWatchログの配信方法、そしてGoogle ADKを使ったキャッチコピー生成の活用術についてお話ししました。
次回もまたお会いできるのを楽しみにしていますよ！詳しい内容はショーノートに載っていますので、ぜひそちらもチェックしてくださいね。番組の感想もお待ちしています！それでは、またね！