みなさん、おはようございます！マイクです！今日は2025年11月20日、曜日は水曜日です。さて、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でトレンドの記事をいくつか紹介していきますよ！
それでは、早速今日の内容に入る前に、ちょっとだけ前回紹介した記事についてお話ししましょう。前回は「RAGをゼロから実装して仕組みを学ぶ【2025年版】」や「ローカルで稼働するOpen Notebook を実際に使ってみた」、それから「ClaudeCodeの拡張思考モード解説」についてお話ししましたね。興味のある方はぜひチェックしてみてください！
では、今日は新しい記事を5本ご紹介します！まずは、1つ目の記事からいきましょう！
今日紹介する1つ目の記事は「Google Antigravityファーストインプレッション」です。Googleが新たに発表したAIエディタ「Antigravity」をGemini3と共に試してみました！インストールは各OSに従って行い、起動後にはセットアップ画面が表示されます。設定を他のエディタからインポートできる機能もあり、テーマも選択可能です。初めはTokyo Nightテーマを使ってみたんですが、ちょっと文字色が薄かったので、Darkテーマに切り替えました。
Antigravityではエージェントの動きを設定できるんですよ。「Agent-driven development」を選択することでAIの自走を促進できるのが面白いですね。Googleアカウントにログインした後、規約に合意すればエディタが使用可能になります。このエディタはVSCodeのフォークで、AIによるコードアシスト機能も搭載されています。
Agentを操作するためには「Open Agent Manager」を開く必要がありますが、時には別のディレクトリが選ばれることもあるので注意が必要です。AIモデルが強力で、課金なしでもGemini 3 pro (Hight)を利用できるのは嬉しいポイントです！リアルタイム処理と計画の表示が分かりやすく、タスクや結果のサマリーが確認できるビューも便利ですよ。最終的にはテトリスをプレイすることもでき、AIの支援内容が明確で使いやすいエディタだと感じました。今後もAntigravityを積極的に活用していきたいですね！
さて、次に行きましょう！2つ目の記事は「HonoとPerl 〜 異文化を持ち込む」です。HonoはWeb標準APIを用いて開発されたJavaScriptのフレームワークで、Cloudflare Workers上で動作します。Web標準はブラウザ向けに設計された技術仕様で、HTTPレスポンスなどは多くのブラウザやサーバーサイドランタイムで利用可能です。
Honoは特に、Perlの経験を持つ開発者が作成したため、Perlの要素が色濃く反映されています。作者は以前、Webアプリ開発においてPSGIというPerlの標準を導入しており、Plackというツールキットを使用していました。これにより、標準化の重要性を強く認識し、Honoにおいてもその経験を活かしています。
Honoは、MojoliciousというPerlフレームワークからの影響も受けており、コンテキストのインスタンス変数名を「c」とすることを推奨しています。独自のAPIが形成されており、JSONを返す際には`c.json()`を利用します。これにより、開発者体験を重視した設計になっています。バンドルサイズも小さく、他のフレームワークと比べて効率的です。
また、RegExpRouterというHTTPルーターの実装もPerlの正規表現ライブラリからインスパイアを受けています。このようにして、Honoは非常に効率的なルーティングを実現しています。そして、HonoはJavaScriptにPerlの文化を持ち込むことで、古き良きバックエンド開発のフィーリングを提供し、フロントエンドとバックエンド両方のエンジニアに支持されています。
それでは、次は3つ目の記事です！「NVIDIA NeMoを利用したGPT-OSSの学習」についてお話しします。本記事では、OpenAIがリリースしたgpt-ossをNVIDIA NeMoフレームワークを使って学習する方法について詳しく説明しています。gpt-ossは、大規模言語モデルであり、20Bおよび120Bの2つのモデルサイズがありますが、日本語に関する知識は限られており、改善が必要です。
gpt-ossは独自のアーキテクチャを持ち、特にbias項の存在やlearnable softmaxの導入が特徴です。学習環境の整備には、NVIDIAのNGCコンテナを用いることが推奨されていますが、Long Context学習やContinual Pre-Trainingには追加の手間がかかります。具体的には、singularityを用いたコンテナビルドや、ソフトウェアの実装を摘出する必要があります。
特に、NeMoを用いてHuggingFace形式のチェックポイントをNeMo形式に変換するためのスクリプトが重要です。さらに、gpt-ossのpretrainingレシピが欠けているため、独自に実装する必要があります。ここでは、trainerの設定やデータの準備も考慮する必要があります。
最後に、cuDNNを9.14.0に更新することで、GPT-OSSの継続事前学習を成功させることができました。このように、LLMの学習は多くのソフトウェアエンジニアリングの課題を含むことを強調し、試行錯誤が必要であることを示しています。
さて、4つ目の記事に行きましょう！「Claude Skillsで簡単にApple風デザインを自動生成！AIっぽいデザインから脱却する方法」です。この記事では、Claude Code Skillsを使用してApple風のデザインを自動生成する方法を解説しています。AIにデザインルールを教えることで、統一感のある高品質なUIデザインを簡単に作成できることが強調されています。
特に、`claude-skill-creator`スキルを使って`apple-design`スキルを作成し、AIのデザイン能力を向上させる手順が説明されています。Claude Code Skillsは、AIに必要な知識を必要な時にだけ呼び出すことができ、トークン消費を抑えるメリットがあります。デザインのルールを`SKILL.md`ファイルに記述し、さらに詳細なルールは`references`フォルダに分けることで、より充実したデザインシステムを構築できます。
実際に、スキルを使わずにデザインを生成した場合と、`apple-design`スキルを利用した場合で生成されたデザインの違いが明確に示され、Apple風のデザインが実現できることが確認されました。特に、余白の取り方やコンポーネントのスタイルがAppleのデザインガイドラインに沿ったものになっています。
最後に、Claude Skillsを活用することで、デザインセンスに自信がない方でも専門的な知識をAIに教えることで、質の高いデザインを自動生成できると結論付けています。AI駆動開発に関心がある方には、関連するコミュニティやリソースも紹介されています。
さて、最後に5つ目の記事です！「AIエージェントを開発するPdMがやることをプロンプトを書きながら考える」についてお話しします。この内容は、AIエージェント開発におけるプロダクトマネージャー（PdM）の役割について、具体的な開発フローを通じて考察しています。
AIエージェントは、人が行っていた判断を自動化することが求められ、特に深いドメイン知識やユーザ理解が重要です。カレンダーエージェントの例を用いて、ユーザからの指示に基づき予定を変更するプロンプトを設計する過程を示しています。
最初はシンプルな予定変更から始まり、ユーザの入力に応じたエージェントの動作を確認します。続いて、複雑な入力に対応するためにプロンプトを更新し、暗黙の前提やユーザの期待値を考慮することが強調されます。最終的には、ユーザのカスタマイズした方針を組み入れ、より柔軟なエージェントを目指す設計に至ります。
PdMには、AIエージェントが行うタスクに隠れた知識や判断基準を明確にし、ユーザの期待を理解した上で、解決可能な問題を適切に定義することが求められます。また、開発チームとの連携を通じて、LLMの能力を活かすプロダクト作りが重要とされています。
それでは、今日のまとめに入りますね！今日は「Google Antigravity」や「HonoとPerl」、さらに「NVIDIA NeMoを利用したGPT-OSSの学習」など、5本の記事を紹介しました。内容は盛りだくさんでしたね！次回も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、ぜひ確認してみてくださいね。そして、番組の感想もお待ちしています！それでは、また次回お会いしましょう！バイバイ！