みなさん、こんばんは！マイクです。今日は2025年9月12日、金曜日ですね！今日はZennでトレンドの記事を紹介していきますので、ぜひお楽しみに！
さて、前回紹介した記事についてですが、今日はお便りもいただいていないので、早速今日の内容紹介に移りましょう。
今日紹介する記事は全部で5本あります！それでは、さっそく最初の記事から見ていきましょう。
1つ目の記事は「Awesome GitHub Copilot MCP Server で GitHub Copilot を強くする」です。
GitHub Copilotのエージェントモードは、コード作成や調査にとても便利ですが、MCPサーバーやインストラクション、チャットモード、プロンプトファイルを活用することで、さらに使いやすくなるんです。Awesome GitHub Copilotリポジトリには、なんと53種類のチャットモード、69種類のインストラクション、80種類のプロンプトが揃っているんですよ！ただ、数が多いと探すのが大変なので、Awesome Copilot MCP Serverが公開され、簡単にリソースを検索・利用できるようになります。
MCPサーバーはDockerイメージとして提供されていて、Docker Desktopがインストールされていれば簡単に起動できます。設定ファイルを作成してサーバーを立ち上げれば、カスタムインストラクションを読み込むツールやキーワード検索ができるツールが使えるんです。これにより、開発者は効率的にドキュメント作成や要件定義を行えるようになります。GitHub Copilotの機能を強化するための便利なツール、ぜひ試してみてくださいね！
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次は2つ目の記事、「画像モデルのバックボーンとして最初に何を選ぶべきか？」です。
画像認識タスクにおいて、バックボーンは画像の特徴を抽出する重要な要素で、最終的な精度に大きな影響を与えます。ResNetやEfficientNet、Vision Transformerなどがあり、どれを選ぶか悩むエンジニアが多いです。本記事では、Micah Goldblumの「Battle of the Backbones」に基づいた研究結果が紹介されています。
実験から分かったことは、教師あり学習のConvNeXt-BaseやSwinV2-Base、CLIP ViT-Baseが多くのタスクで高い性能を示しているということ。特にConvNeXtは全体の評価で最も優秀なんです。また、自己教師あり学習（SSL）モデルも強力で、特定の条件下では優位になることもありますが、全体的には教師あり学習が有利です。
このように、バックボーン選択には多くの要因が影響し、タスクやデータセットに応じた選択が求められます。どのバックボーンを選ぶか、あなたはいかがですか？
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続いて3つ目の記事、「TypeScriptの型推論でCLIバリデーションをなくせた話」です。
CLIツール開発では、バリデーションコードが避けられない作業ですが、TypeScriptの型推論を使うことでほぼ不要にできることが示されています。著者は、共通して見られるバリデーションコードの多さに疑問を持ち、Optiqueというライブラリを開発しました。
Optiqueは、CLI引数の構造を型システムで明示的に定義できるため、バリデーションが不要になります。依存関係のあるオプションや排他的なオプションを定義する際、TypeScriptが自動的に型を推論してくれるんです。このおかげで、コード量が削減され、リファクタリングも容易になります。
特に、バリデーションロジックの同期が取れない場合や特定のオプションの組み合わせに問題が起こることがある方には、Optiqueの導入を検討する価値があります。興味がある方は、ぜひチュートリアルやドキュメントを参照してみてください！
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次は4つ目の記事、「dora-rs: これがAI時代のロボティクスミドルウェアだ！」です。
dora-rsは、AIとロボティクスの統合を意識した設計が特徴のロボティクス用ミドルウェアです。著者は、dora-rsを使って自らのロボットシステムを構築し、その環境構築の容易さやAIとの統合のしやすさに感銘を受けています。
dora-rsは、ノード間通信を行うためのミドルウェアで、PythonやRustでの依存関係を管理しやすく、データフロー指向の設計により分散システムの構築が容易です。速度もROS2の10-17倍と言われており、特にRustで実装されているため、パフォーマンスが向上しています。
ただ、日本ではまだ十分に使われていないとのことで、ハードウェアとの統合を進めるためには、より多くのプロジェクトでの利用が必要とされています。AI時代のロボティクスにおいて新たな可能性を秘めたdora-rs、ぜひ注目してみてください！
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最後に5つ目の記事、「Claude Code GitHub Actionsを用いて不要になったコードを削除するPull Requestを自動生成する」です。
株式会社ナレッジワークのSREであるmado氏が提案するこのワークフローは、AIを活用した開発の一例です。特に、Terraformにおけるmovedブロックを使ったリファクタリング時に、一時的に残ってしまったコードを自動で削除する手法を紹介しています。
この方法では、月に1度のスケジュールでmovedブロックの削除を自動化し、30日以上経過したブロックを削除対象としてコメントや無効なファイルも一緒に削除します。AIを活用することで、CIの実装や運用コストを削減できる可能性があるので、今後もこの分野の進展が楽しみですね！
さて、今日は5本の記事を紹介しました。内容を駆け足でおさらいしますね！GitHub CopilotのMCPサーバー、画像モデルのバックボーン選び、TypeScriptの型推論でのCLIバリデーションの削減、dora-rsのロボティクスミドルウェア、そしてClaude Code GitHub Actionsによるコード削除の自動化についてお話ししました。
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、ぜひチェックしてくださいね。また、番組の感想もお待ちしています！それでは、またね！