はじめに この記事ではVSCodeの拡張機能Continueを用いたAIコーディング環境について紹介します モチベーション 社内ではAzureOpenAIを用いたAI Chatが利用できる環境はあります。ただしチャット画面とVSCodeの行き来が面倒であるためシームレスに開発が進められるようにしたいと考えていました。その際、GitHub Copilotが第一候補になりますが、社内では未提供なので代替手段を調べていたところContinueを見つけたので利用をしてみました。 Continueについて Continueは、開発者向けのAI支援コード補助ツールを提供するプラットフォームで、以下のような特長があります。 AIコードアシスタント オープンソースで提供 任意のモデルとコンテキストを接続して、VSCode内で自動補完やAIチャットを利用できる 機能: Tabでの自動補完: プログラミング言
毎度、ググっても出てこない小ネタを取り扱っております。 本記事は個人的な見解であり、筆者の所属するいかなる団体にも関係ございません。 0. コーディングを楽にするローカルLLMを使いたい あ、本当にそれだけです。 Cursor Editorも使っていますが、月額費用も掛かるし(満足していますが)、そのうちFineTuningしたモデルも作ってみたいので、ロカールLLMを使ってみたいと思っていました。 そこに、Qwen2.5 Coderが出現したので、アドベントカレンダーネタにちょっとやってみました。 2. LM Studioについて こちらをご参照ください。 LM studio（ローカルLLM）をVScode上で利用してみた #VSCode - Qiita https://qiita.com/QA_tonchan/items/68fe5b27ffabb42498b2 LM StudioとV
みなさんchatgptやcloude、github copilotつかってますか？ もうAIなしのコーディングはできないと思ってませんか？ しかしながら、機密性の高い情報を入力することは憚られる、、、 でも大丈夫！ローカルならね！ ということで、ローカルLLM（Large Language Model）が簡単に動かせるLM studioとVScodeで利用するための簡単なガイドです。 ステップ1: 環境の準備 LM Studioを利用する前に、必要な環境を整える必要があります。以下の記事をみれば簡単に windows、Mac、Ubuntuともに設定できるはずです。。。 ステップ2: LLMのインストール 次に、使用するLLMをインストールします。Hugging Faceというプラットフォームからモデルをダウンロードすることができます。自分の持っているPCと相談しながらどのモデルを使用するか
こんにちは、株式会社Berryの浅沼です。 この記事を書いている数週間前くらいから話題のClineを会社で導入し、開発に利用しています。最初はコードの自動生成から試していたのですが、.clinerulesを使ってプロジェクトごとのカスタム設定ができることを知り、どんどん活用の幅を広げていきました。 特に大きかったのが、プロジェクト内のコード構造・コーディングルールの設定に加えて、コミットメッセージやプルリクエストのタイトル・サマリーを生成するルールを追加したことです。これによって、「コードを書く→コミットメッセージを考える→プルリクを書く」という一連の作業がスムーズになり、全体の開発効率が格段に上がりました。 この記事では、実際の.clinerulesの内容も含めて、どのようにルールを作り、育て、活用しているのかを紹介します。特に、コードの自動生成以外の使い方にも触れますので、すでにCli
www.youtube.com 昨夜未明、インターネット某所で、プログラミング支援ツール「Cline」と、それを用いたゲーム開発の経験談*1を語り合う会合がありました。 CLINEが持つ、人間の介入を最小限に抑えながら暴走機関車ようにコードを生成する性質を軸に、CopilotやCursorなど既存のAIコーディングツールとの比較や、これまでのコーディングツールのアプローチからの変化、今後の開発における展望も議論されていました。 Clineの性質 ホストの@mizchiさんはClineを「強いパーミッション持って自動で実行されるのでイテレーションの回数が多い」「AIにコーディングのアシスタントではなく主導権を持たせても何とかなるということを気づかせてしまった」と評価していました。Cursorなどと比較してその自律性（相談せず勝手にやっちゃう）に強く惹かれているそうです。 確かに全部読み込ませ
ローカルLLMの準備と使用 Ollamaのライブラリから好みのモデルを選びます。 ここではgemma2:9bモデルを例に説明します。 モデルのダウンロードと起動： 対話を終了するには、Ctrl + dか/byeコマンドを入力。 よく使うコマンド モデル一覧表示：ollama list モデルのダウンロードと起動：ollama run モデル名 モデルのダウンロードのみ：ollama pull モデル名 モデルの削除：ollama rm モデル名 VSCodeの準備 まだVSCodeを持っていない場合は、公式サイトからダウンロード。 VSCode拡張機能「Continue」の追加 VSCodeを開き、拡張機能タブへ。 「Continue」を検索。 Continue拡張機能をインストール。 VSCodeとOllamaの連携 VSCodeで「Select model」を選択。 「Add Mode
LocalAIはオープンソースでの無料AIツールです。LocalAIでできることは多岐にわたっており、特にOpenAI互換であり、ローカルで実行可能なのが特徴。 LocalAI自体はLLMではなく、そのほかのLLMをローカル環境で動作させるためのプラットフォームです。LocalAI自体がOpenAIの代替と謳っていますが、実際のところはどうなのでしょうか？ 本記事では、LocalAIの概要やLocalAIでできること、実際の使い方について詳しく解説します。ぜひ最後までお読みください。 LocalAIの概要 LocalAIはオープンソースの無料AIプラットフォームです。ユーザーは好きなLLMを選択して、ローカル環境またはオンプレミスで利用することができます。 また、利用する際にはGPUは必要ありません。オプションでGPUありを選択することも可能。オプションでGPUを選択できるモデルは限られて
生成AIは無料でインストールすることも可能生成AIを利用するには、AIを実行するプログラム、そしてレスポンスを生成するための大規模言語モデル（LLM）が必要になります。 LLMはAIテキストジェネレーターを支えています。GPT-4はChatGPTを駆動する最新のもので、Googleは現在、Google Bardの裏で動作する新しく改良されたLLMとしてGeminiをリリースしています。 LLMを完全に理解するには、一定レベルの科学的・数学的知識が必要ですが、基本的な説明をすると、LLMは膨大な量のサンプルデータで訓練され、単語と文の関係（つまり、どの単語が一般的に後に続くか）を認識することを学習します。 ローカルにインストールできるAIモデルがいくつかありますScreenshot: Lifehacker US簡単に言うと、LLMは自動修正エンジンのようなものです。 LLMは何かを本当には「
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? NTTテクノクロス株式会社の渡邉洋平です。 今回はClineとClaudeの連携をAnazon Bedrockで試していきます。Clineの記事はいくつかありますが、今回はAWSユーザをスコープにした記事です。 Cline？ Meet Cline, an AI assistant that can use your CLI aNd Editor. Clineは開発者用のAIアシスタントツール。VSCodeなどにプラグインとして導入することで、コーディングの強力な相棒になってくれる。Cursor無し、特別なライセンス無しでもVSCodeで
本投稿は TECOTEC Advent Calendar 2024 の20日目の記事です。 次世代デジタル基盤開発事業部の椎葉です。最近はエンジニアとしてGoやNext.jsを使用したWebアプリケーションの設計開発に関わっています。 さて、昨今は業務でも生成AIサービスの活用が当たり前になってきました。直近のプロジェクトも生成AIの利用が好まれる土壌で、コーディングやコードレビュー、テストケースや資料作成など様々な工程に生成AIサービスを利用しています。 ですが一方で、ChatGPTを始めとした外部Webサービスは、コンプライアンスなどの観点から利用が難しい場合もあります。 例として、ChatGPTやClaudeは会話内容などを必要に応じて取得・利用する規約となっており、 業務で利用する場合は機密情報やセキュリティリスクとなる内容を送信しないよう注意が必要です。 https://open
しぴぴぴ！ Vtuberのしぴちゃん (https://www.youtube.com/@CP-chan) です。 配信ではゲームの話しかしてませんが、今回はAIに関する連載ということでローカル環境（手元のマシン）で動かせるAIの話をしていきます。 第一弾 DeepSeek R1をほぼ準備なしからローカルGPUで動かす 第二弾 本記事 Cline＋ローカル版DeepSeek R1でAIコーディングを使い放題にする（高スペックマシン向け） 第三弾 GPUなしでも動く！ローカルLLMとllama.vscodeでコード補完 今回は連載の第二弾です。 LLMをローカルにインストールする大きなメリットとして、API制限や従量課金から解放されてLLMが「使い放題」になるという点があります。 DeepSeekは一世代前のV3ならWebで使ってもそんなに高くないのですが (https://api-docs
概要 ✨ この記事では、Macローカル環境で以下を実現する方法を解説します： 💻 Cline を使ったローカル開発環境の構築 🤖 Ollama＋DeepSeek-R1モデル を活用したAI運用 🌐 WebUI を Docker 経由で簡単にセットアップ M1やM4のMacで安全かつ効率的にAIを活用するための具体的な手順を網羅しました！設定が完了すれば、ローカル環境だけで高機能なAIを安全に楽しめます 🎉 ぜひ、このガイドを参考に自分だけのAI運用環境を構築してみてください 🚀 環境 🛠️ OS: macOS Sequoia 15.2 マシン: MacStudio M1 Max / RAM 32GB MacMini M4 Pro / RAM 64GB ollamaモデル:deepseek-r1:14b (このマシンで32bはキツイ😓) Ollama＋WebUIの準備 🧩 1
ReclineというAIエージェントを使用してみたら、GitHub Copilotを初めて使用したときの感動を思い出しましたのでご紹介します。 Reclineとは ClineというVSCode上で動作するAIエージェントがあります。様々なLLM（GPTやClaudeなど）を使用し、コーディング支援をしてくれるものです。 GitHub Copilotとは異なり、指示をするだけでコーディング、各ファイルやディレクトリの作成など行ってくれるため、GitHub Copilotより一段階上を行くAIエージェントと言えます。 Clineは前述の通り、各LLMを使用する必要があるため、別途LLMの料金がかかります。 今回検証するReclineはそのClineをVSCodeのLanguage Model APIを経由したGitHub Copilotと組み合わせて使用できるものです。 つまり、GitHub
In this article, I show you how to use VS Code's "Run and Debug" panel to connect directly to a debugger instance, using the VSCode rdbg Ruby Debugger extension. We're lucky in the Ruby on Rails world to have the powerful debug gem available, and it becomes even more handy when it's integrated directly into VS Code, where you can take advantage of breakpoints, automatically debugging Exceptions an
この記事はとあるサークルのOB/OGが行っているN代アドベントカレンダー2024の24日目です。 はじめに インターネットで拾った野良コードをよく考えずに実行してはいけないという話は皆さん耳タコだと思います。今日びそんな野蛮なことをする人はいないでしょうが、世の中には実行しなくてもエディタに貼り付けただけで悪さをしだすコードもあります。 本題 以下のコードをVSCodeなりRustRoverなり、お好きなエディタに貼り付けてみてください。 ......いや、やっぱり貼り付けないでください。 #![allow(dead_code)] fn main() { println!("Hello, world!"); } type T1<T> = (T, T, T, T); type T2<T> = T1<T1<T1<T1<T>>>>; type T3<T> = T2<T2<T2<T2<T>>>>;
はじめに データベース設計のER図について、VSCodeなどで作成する以下３つの方法を比較した記事です。 Draw.io PlantUML Mermaid 以前、Webアプリケーションを作成した際には、 Draw.io を使用して、作図しました。 （そのアプリのER図を今回サンプル図としています） 最近、 PlantUML を利用するようになり、ER図や、シーケンス図、クラス図の作図に利用しているのですが、とても編集しやすいと感じています。 ただ、どのツールにも、一長一短あるかと思いますので、それぞれ以下目次の内容を書いて、ご紹介したいと思います。 目次 1. Draw.io 1-1. VSCodeでの使い方 1-2. ER図 1-3. 感想 2. PlantUML 2-1. VSCodeでの使い方 2-2. ER図 2-3. 感想 3. Mermaid 3-1. VSCodeでの使い方
はじめに Markdownって便利ですよね？ README.md、PR や Issue の本文やコメント、Qiita や Zenn はもちろん、Google Docs や Trello や Notion や Jupyter Notebook でも使えるみたいです。もっといろいろな文書を Markdown で書ければいいのになあ、あらゆる文書のソースコードを Markdown にできればいいのになあ。 さあ、Markdown の可能性を広げましょう！ 本記事では「スライド」と「(電子)書籍」をMarkdownで書く方法をご紹介したいと思います。もちろん、VSCodeでMarkdownを効率よく便利に書いていくためのチップスもご紹介していきますよ。 ご参考スライド VS Code Conference Japan 2021 で発表した際の以下スライドもご参照ください。 もちろんこのスライドもV
はじめに VSCodeには色々と便利なショートカットがあります。 もっと早く知っておきたかったなぁと思うショートカットをいくつか書いていきたいと思います。 今回の記事の内容をおおまかに分けると、 カーソル移動・範囲選択系 矩形選択 置換 という感じです順に解説します。 カーソル移動・範囲選択系 単語単位でのカーソル移動 option + ← or → 行頭、行末のカーソル移動 command + ← or → 1文字ずつ範囲選択 shift + ← or → 単語単位での範囲選択 option + shift + ← or → 現在のカーソル位置か行頭 or 行末までの範囲選択 command + shift + ← or → 上下の行の入れ替え option + ↑ or ↓ ファイルの先頭と最後の移動 command + ↑ or ↓ 矩形選択, マルチカーソル 次は矩形選択, マルチ
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