第1回 AIエージェントを作ってみよう～Mastraを使って

第1回はAIとAIエージェントの違いを整理し、開発フレームワークのエコシステムを俯瞰した上で、本連載の教材としてMastraを選んだ理由と完成形のデモを紹介します。

Rustで自作データベースを作るその26: verifyを追加して、restore後の結果をread-onlyに確認する

前回は、import 実行結果の structured report を導入して、 TableImportReport DatabaseImportReport success / failure 時の partial progress CLI での text/json report 表示を追加し、restore 後の実行結果を見える化しました。これで import の前後に、かなり良い観測手段が揃ってきています。 import 前は preflight / dry-run import 中と import 後は execution report ただ、ここまで来るとさらに自...

Zennのトレンド

今日のUITraitCollection

tatsubee

SwiftUIの @Environment は、状態を環境変数として扱い、親ビューから子ビューへと効率的に流し込める非常に便利な仕組みです。実はUIKitにおいても、このコンセプトを体現する強力な仕組みは古くから備わっています。今回は、iOS 8から提供されている歴史あるAPIであり、iOS 17での進化を経て開発者が独自の値を定義・伝播できる柔軟性を手に入れ、@Environmentのように任意の値を階層に流せる仕組みへと進化した UITraitCollection について解説します。 UITraitCollectionとは？ UITraitCollection は、いわば ...

Zennのトレンド

LINEをAIエージェントの入口にする現実解

peintangos

こんにちは！peintangos です。ChatGPT、Claude、Discord、Slack など、普段わたしたちが触れる AI のインターフェースはたくさんあります。一方で、日本で個人間のコミュニケーションに使われるアプリとしては、LINE の存在感はかなり大きいです。LY Corporation の FY2024 統合報告書によると、LINE の国内月間アクティブユーザーは約 9,800 万人とされています。では、LINE 上で AI エージェントの応答はどこまで表現できるのでしょうか？この記事では、Messaging API、LIFF、LINE Bot MCP Server を...

Zennの「Rust」のフィード

Rust はじめました 2026第一四半期の振り返り

なべ

2026年1月から Rust を採用している会社で働き始めました。私自身それまで Rust を仕事で書いたことがなかったので、振り返りと Rust 使って仕事したい人に向けて情報共有ということで記事にしてみます。結論、Rust は難しいです。よく言われている学習曲線が険しいは本当ですね。って感じです。一方でとても素晴らしい言語であることも真実で今の環境に身を置けて本当に良かったなと思っています。 Rust を書き始める前の私のスキル的な (補足情報なので読まなくても OK) ソフトウェアエンジニアとして8年ほどのキャリア主に Web アプリケーションの開発をやっていた前職は ...

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