⚡Qiita4月6日· 1分で読める中級🔥 注目日々の業務、実は効率化できる？【駆け出しエンジニアの備忘録3】Antigravityというエージェント型AIを業務に活用すると、技術選定のリサーチが半日かかった作業が数分で完結します。公式ドキュメント横断調査、複数製品の比較表作成、検証環境構築をすべて自動化。さらにCursorと組み合わせると、検証済みのプランをもとに安全に実装でき、駆け出しエンジニアでも業務効率を飛躍的に向上させられます。#AI駆動開発#Antigravity#エージェント♡0👎☆ 保存記事を読む →
🖱️Qiita4月4日· 2分で読める中級🔥 注目【業務効率化】GASをCursorで管理する「clasp」を導入した。GASをCursorで管理したいエンジニアに朗報です。claspというCLIツールを使うと、Google Apps ScriptをローカルエディタとGASエディタ間で同期できます。導入は npm install でワンステップ、その後 clasp clone/push/pull で開発サイクルが高速化します。ChatGPTとのコピペ地獄から解放され、Cursorの補完機能をフル活用できるようになります。#Cursor#GAS#AI駆動開発♡0👎☆ 保存記事を読む →
⚡Zenn4月3日· 1分で読める中級🔥 注目【Dify】Outlook返信をAIが自動生成し、承認すれば送信するフローをつくってみたDifyのHITL機能を使い、Outlookメール返信を自動生成して人間承認後に送信するフローを実装した事例です。メール受信→AI返信生成→人間確認→送信という流れを、ナレッジベースやテンプレート参照、Slack通知と組み合わせて実務レベルに仕上げる工夫が詳しく紹介されています。実装コード例や設定方法が具体的で、すぐに自分の業務に応用できる内容です。#AI駆動開発#Dify#ワークフロー自動化♡0👎☆ 保存記事を読む →
✍️Qiita3月22日· 1分で読める中級🔥 注目ChatGPTで「なんとなく使ってる」を卒業する！実務で使えるプロンプトパターン10選ChatGPTで的外れな回答を減らすには、プロンプトの書き方が9割を占めます。この記事では業務ですぐ使える10パターンを具体例付きで紹介。議事録・メール・要約・アイデア出しなど、実務シーンごとに「役割・背景・形式・制約」の4要素を含めるテンプレートが提供されており、コピペして即実践できる実用的な内容です。#プロンプトエンジニアリング#ChatGPT#LLM♡0👎☆ 保存記事を読む →
⚡Qiita3月12日· 2分で読める中級🔥 注目Claude Code を入れたのに次で止まる。最初の30分で「1つ成果物」を出す頼み方Claude Codeを導入したばかりのエンジニアが陥りやすい罠は、大きな仕事をいきなり任せることです。最初の30分は「理解」より「成功体験」が重要。長文要約・メモ整理・メール下書きのいずれか1つを具体的な出力形式付きで頼むだけで、AIの使い方の感覚がつかめます。「何を渡すのか・どんな形で返すか・誰向けなのか」の3点を明示することが、返ってくる内容の質を大きく左右します。#Claude Code#AI駆動開発#プロンプトエンジニアリング♡0👎☆ 保存記事を読む →
⚡Zenn3月8日· 1分で読める中級🔥 注目AIで業務効率化するなら、テンプレートをなぞるだけでは意味がないAIテンプレートをただなぞるだけでは意味がありません。重要なのは「AIで何ができるか」という引き出しを増やし、自分の業務に合わせてカスタマイズする思考を身につけることです。プロンプト精度の向上とAI自身への質問を通じた改善、継続的な情報仕入れが、本当に自分に合った仕組み構築につながります。チーム導入時は共通フローと個人裁量の設計が必須です。#AI駆動開発#プロンプトエンジニアリング#業務効率化♡0👎☆ 保存記事を読む →
⚡Qiita3月8日· 2分で読める中級🔥 注目生成AI活用 ActiveReports帳票の共通デザインのレビューを自動化してみた（Claude Code + /reviewReport）ActiveReports帳票開発で共通デザインのレビュー工数（1帳票15〜30分）がAIで自動化された事例です。Claude Codeで/reviewReportカスタムコマンドを設計し、仕様書との自動照合・XML修正まで実装。フォント・色・レイアウトの見落としを防ぎ、属人化を解決します。具体的なプロンプト例と導入手順も掲載されており、社内帳票システムを扱う開発チームに実践的です。#AI駆動開発#Claude Code#自動化♡0👎☆ 保存記事を読む →
📚Zenn3月3日· 1分で読める中級🔥 注目AIチャットボット導入で業務効率を50%改善した事例AIチャットボットで業務効率50%を実現するには、精度より運用設計が決定打です。RAGで根拠を返し、権限・監視・改善ループを組み込むことで、PoC止まりを回避できます。問い合わせ対応の工数削減を軸にKPIを定義し、人の調査時間を削ることが本体。チェックリスト付きで再現可能な実装戦略が学べます。#RAG#AIチャットボット#LLM運用♡0👎☆ 保存記事を読む →
✍️Zenn3月1日· 2分で読める中級🔥 注目AIへのプロンプトは「要約」してはいけない？——思考を“漂白”せずに投げたら精度が爆上がりした話AIへの指示は「きれいに要約」するほど精度が落ちる、という逆説的な発見です。タイピングで情報を整理する過程で本質的な「迷い」や「ノイズ」が削られ、AIが行間を読む機会を失うため。音声入力で脳内ダンプをそのまま投げると、誤字脱字も含めた生の思考がAIに届き、一発で正確な回答が返ってくるようになります。実務レベルでチャット往復が激減した実例に基づく、プロンプトエンジニアリングの盲点を指摘しています。#プロンプトエンジニアリング#AI駆動開発#ChatGPT♡0👎☆ 保存記事を読む →